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数据分析中10种常见的可视化图例

习惯上, 我们会学习图表的特点,进而找到不同图表适用于表达哪些数据类型。但是,在工作中, 我们经常遇到的是已知数据指标,如何在Dashboard上呈现这些数据。...从数据类型出发,面向需要表达的指标,老码农尝试对常见的可视化图例进行了梳理。 一. 单变量的可视化 如果我们关注单一变量的指标变化,可以优先考虑直方图以及箱形图。...在漏斗图中,每个分段对应于顺序过程中的一个步骤或阶段。它们说明了数据点在各个阶段中的进展。 数据类型:具有阶段性的类别 使用场景:流程的处理,例如销售、转化和客户旅程等。...局限:不适用于变量无关的场景,以及离散变量及其对比。 五 小结 在dashboard的设计中,有太多的可视化图例可以选择,而且很方便通过echart等前端库来实现。...我们可以考虑是单变量还是多变量中的相关指标,然后根据数据是否连续型做进一步的筛选,进而选择相对合适的可视化方法,本文梳理了10个常见的可视化图例。

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    ggplot2中ylim的坑

    ​在ggplot2中很容易出现一个修改坐标轴范围的问题,喜欢用ggplot2画图的需要注意一下。...ylim和coord_cartesian都是调整坐标轴范围,但是它们的结果是有可能不一样的,看下面的一个例子: data(diamonds) p <- ggplot(data = diamonds, aes...image 截取0到60的部分: ? image 可以看到第二张图跟原图是不一样的,比如Fair的第一个box原数据最高是超过60的,但是截取之后不到60了。这是一个不太容易注意到的坑。...这里是因为ylim是直接处理的数据导致的,比如例子中不在范围的数据就直接被移除。同等操作应该用coord_cartesian来实现。...coord_cartesian指定参数控制图形特定区域放大显示,只影响图形展示,不影响内部数据的值。即使用原数据作图,再对图形进行变动。

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    R语言ggplot2作图如何去掉图例中的NA

    image.png 加载需要用到的R包 library(treeio) library(ggtree) library(ggplot2) 读取树文件和分组信息 tree<-read.tree("practice.tree...image.png 这个结果右侧的图例最下方式有一个NA的,如果不想要那个NA加一行代码 scale_color_discrete(na.translate=FALSE) 参考链接是 https://stackoverflow.com...geom_tiplab(offset = 0.1)+ scale_color_manual(values=colors, na.translate=FALSE) 将图例的线更改的粗一点...image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 需要示例数据和代码 点赞 点击在看 然后在后台留言 20210605 就可以了 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享:1、R语言和python...做数据分析和数据可视化的简单小例子;2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记;3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记!

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    ggplot2自定义离散型热图图例

    本节来介绍ggplot2绘制中图例设置方面的问题,通过一个热图的案例进行阐述。整个过程仅参考,希望对各位观众老爷能有所帮助。...ggplot2中的图例体系 ❝在ggplot2中针对图例的自定义设置可通过guide与guides函数来完成,二者虽只有一字之差具体参数上也基本一致,但是使用时却也有些许不同。...❞ guide函数作为scale_类函数中的一个内函数,通常配合比例尺函数一起使用,但是由于取其内含有众多的参数,因此在比例尺中使用则会显得代码比较臃肿,因此小编比较推荐单独使用guides函数来进行图例自定义...「guides函数中常使用的主要有 guide_legend 和 guide_colourba」两类 guide_legend:用于定义离散型数据图例 guide_colourba:用于定义连续型数据图例...❝因此在使用前需针对图例所对应的几何对象来选择正确的函数,同时在实际绘图过程中图例绘制还存在一种情况,即数据为连续型但是在绘制图例将其定义为离散型。

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    R语言ggplot2绘图单元格为方块的热图—1—调整图例的位置

    image.png 我选择使用R语言的ggplot2来实现,这个是箱线图和热图的拼接,右侧的热图可以借助geom_point()函数实现,将点的形状改为正方块,数值按照正负来映射颜色,按照一定的数值来映射大小...基本的思路有了。今天的推文记录一个小知识点是 如何将图例远离主图并且给放到右上角去 首先是构造一份数据 df<-data.frame(x=LETTERS[1:4],y=1:4) df ?...image.png 拉大图例与主图的距离 使用theme()函数中的legend.box.margin参数来调节 ggplot(data=df,aes(x=x,y=y))+ geom_col(aes...image.png 还有另外两个知识点是调节图例的标题和图例的距离以及图例的文本和图例的距离 分别需要用到legend.spacing.y和legend.spacing.x参数 ggplot(data=...image.png 欢迎大家关注我的公众号小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享:1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子;2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记

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    ggplot2学习笔记——图例系统及其调整函数

    自己都感觉过分了哈哈~ 今天赶紧找空写一篇~ 学过ggplot2的小伙伴儿们大概都了解过,ggplot2的语法系统将数据层和美化层分开,这种理念给了学习更多的选择,你可以只学习数据层,这样大可保证做出正确的图来...(虽然质量不敢恭维),也可以同时学习数据层和美化层(当然你要耗费双倍的精力,因为ggplot2理念几个美化的函数模块那是出了名的繁杂)。...所以我喜欢写在单独调整图例的函数guides函数中,它在语法层次上是与scale_xxx类的标度调整函数平行的。...而其他图例都是有小方块 构成的一组数据条(小方格称之为key)。...以上函数中,着重说一下order参数,order参数用于表明图例在图表上显示的顺序(因为在图表中如果有多个美学映射,那么会形成多个图例【如果这些美学映射不是映射在同一个变量上的话】,如果不对图例显示顺序加以限制

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    ggplot2作图共享图例方法一:ggpubr包的ggarrange()函数以及调整图例的布局

    当使用ggplot2作图的时候如果多个图拼接到一起,图例互相之间有一样的时候,比如如下的情况(我们用R语言内置的鸢尾花的数据集做三个散点图) ?...image.png 图例放到顶部,默认的布局是3行3列,如果要改成1行6列呢?ggplot2里应该有对应的参数可以修改吧?...但是目前还不知道如何使用ggplot2自带的函数来操作,查资料的时候发现了一个R包lemon里有一个reposition_legend()函数 参考资料的链接是 https://cran.r-project.org...如果将ggplot2的图例设置为顶部,默认结果如下 p4<-ggplot(df,aes(x=V1,y=V2))+ geom_point(aes(color=V6))+ theme_bw()+...image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享:1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子;2、园艺植物相关转录组学、基因组学、

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    ggplot2 修改图例的一些操作

    首先做一幅简单的散点图,使用的数据集是R语言里自带的iris library(ggplot2) ggplot(iris,aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Width))+ geom_point...下面对图例进行操作 首先是更改图例的标题 现在上面的图图例的标题是Species,我现在想把他改为cultivar 第一种方法是直接在原数据集上改,因为这个图例的标题对应的是数据的列名,我把列名改了就可以了...image.png 不想要图例的标题可以直接加theme(legend.title="none") 接下来是更改图例的大小 如果更改点的大小,右侧图例的大小也会跟着改变 比如 ggplot(iris1,...这个时候我想要让右侧图例的小一点 参考 https://stackoverflow.com/questions/15059093/ggplot2-adjust-the-symbol-size-in-legends...接下来是更改三个图例的文字标签 比如我想把 三个品种名分别改成A,B,C 第一种方法还是直接改数据 第二种方法使用factor()函数,原来这个函数还有一个label参数 参考 http://t-redactyl.io

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    如何在 Python 中的绘图图形上手动添加图例颜色和图例字体大小?

    情节发展必须包括一个图例,以帮助观众理解信息。但是,并非所有情况都可以通过 Plotly 的默认图例设置来适应。本文将讨论如何在 Python 中手动将图例颜色和字体大小应用于 Plotly 图形。...例 在此示例中,我们通过定义包含三个键的数据字典来创建自己的数据帧:“考试 1 分数”、“考试 2 分数”和“性别”。随机整数和字符串值使用 NumPy 分配给这些键。然后我们使用了 pd。...DataFrame() 方法,用于从数据字典创建数据帧。 然后使用 px.scatter() 方法创建散点图。数据帧中的“考试 1 分数”和“考试 2 分数”列分别用作 x 轴和 y 轴。...这些参数控制图上显示的图例的颜色和字体大小。 最后,使用 Plotly 中的 show() 函数显示绘图。...在 Plotly 图形中包含故事是数据可视化的重要组成部分。如果在某些情况下默认设置不足,则可能需要手动调整图例颜色和文本大小。

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