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动态气泡图绘制,超简单~~

统计学家Hans Rosling在TED上关于《亚洲何时崛起》的演讲,其所采用的数据可视化展示方法可谓是近年来经典的可视化案例之一,动态的气泡图生动的展示了中国和印度是如何在过去几十年拼命追赶欧美经济的整个过程...,使其生动的展示在大众面前,为了对这位伟大的统计学家的怀念(Hans Rosling 于2017年2月7日离开了这个世界), 本次教程将使用Python 经典的可视化库Matplotlib再现这经典的动态气泡图...本推文绘制动态图的完整代码如下: 知识点讲解: (1)第 12 行在 matplotlib 绘制动态图表过程中非常重要,一般设置较大值,如2**64 或者 2**128,其目的就是为了消除动态图过大,导致出图不完整问题...以上,基于matplotlib的动态气泡图就绘制完成了,难点:在于多类别图例的添加,可以参考本文方法也可参考官网方法。 下面给出本例子其中一年份数据绘图的结果图 : 04....就个人而言,绘制动态图可以先采用单一数据进行静态可视化绘制,在经过美化图表设置后,在通过 animation 模块进行 “魔力”即可。

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    【数据可视化】D3.js实现动态气泡图

    不过为了实现更好的动态演示效果,实际应用中常常还需要和js相结合。 今天我们就来给大家分享一个用D3.js实现的动态气泡图案例。 本文用到的语言主要 js,不过主要是做一些配置,所以阅读起来并不困难。...另外也建议大家有空可以了解一下基础的js语法,会很有帮助。 首先我们来看下 D3.js 的气泡图效果: ?...colour, duration, }), ], }; }; 划分数据的层次结构,生成气泡图的结构...-1 : 1; return mod * (a.value - b.value); }) ); } 设置For循环延时,完成动态气泡图的实现...如此便完成了一个动态的气泡图,这个案例用了疫情随时间变化的数据,这种图表可以比较直观地展现数据的变化趋势。

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    气泡图(bubble)

    今天跟大家分享的是气泡图! ▽▼▽ EXCEL制作的气泡图需要三个序列数据,除了通常必须的X轴、Y轴之外,还需要第三列数据,用来指定气泡面积大小。...●●●●● 三列数据一定要按照先后顺序排列(X轴、Y轴、气泡面积) 首先看下作图数据的排序: ?...然后选中后三列作图数据(D、E、F列数据) 插入——图表——气泡图(这里给出了两个备选项,三维气泡图和平面气泡图,建议还是平面的为好,三维效果纯属炫技,没啥实际意义,还容易误导视觉) ?...这是默认输出的气泡图,效果一般,我们需要做少许改动,让气泡图看起来更加有趣,规范,信息丰富一点。 ? 右键打开设置数据系列格式选项,将填充设置成依据数据点着色,将气泡面积设置为80%。 ? ?...这样,气泡图就大功告成了!

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    Power BI气泡图函数

    气泡图是一种万能图表,凡是比较大小的指标都可以用气泡图展示。Power BI表格矩阵的条件格式图标、值,按钮切片器的图像区域均可以插入SVG矢量图制作的气泡图。...我把气泡图封装成了一个自定义函数(UDF,介绍Power BI DAX自定义函数封装图表:开篇),用户可以不接触SVG的情况下直接使用该图表。...把以上度量值放入表格条件格式图标: 维度换成城市: SVG.气泡图.城市 = SVGBubble( '店铺资料'[城市], [M.销售业绩], "Deepskyblue" ) 度量值放入按钮切片器图像区域...: 业绩是正数,如果指标还存在负数(如增长率),新建气泡度量值: 气泡度量值 = SVGBubble( '店铺资料'[店铺名称], [M.增长率], IF([M.增长率]>=0,"green",...DEFINE FUNCTION SVGBubble = --功能:表格矩阵、按钮切片器气泡图 --参数:维度、指标、颜色(支持英文颜色名称、RGB) (ColumnForBubble:anyref

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    R可视乎|气泡图

    气泡图 气泡图是一种多变量图表,是散点图的变体,也可以认为是散点图和百分比区域图的组合[1]。气泡图最基本的用法是使用三个值来确定每个数据序列,和散点图一样。...气泡图通过气泡的位置及面积大小,可分析数据之间的相关性。 本文可以看作是《R语言数据可视化之美》[1]的学习笔记。...前两部分可见(跳转): 趋势显示的二维散点图 分布显示的二维散点图 该书对气泡图的绘制并不是非常详细,小编将内容进行了大量拓展。下面的例子将一步步带你完成气泡图的绘制。...如果不喜欢圆形的气泡图,可以将代码中的shape=21进行更改,正方形是shape=22,得到的图如下: ?...plotly包[6]绘制可以互动的气泡图 ?

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    Matplotlib可视化50图:气泡图(2)

    导读 本文[1]将学习如何使用 Python 的 Matplotlib 库通过示例绘制气泡图。 简介 气泡图是散点图的改进版本。在散点图中,有两个维度 x 和 y。...在气泡图中,存在三个维度 x、y 和 z。其中第三维 z 表示权重。这样,气泡图比二维散点图在视觉上提供了更多信息。 数据准备 对于本教程,我将使用包含加拿大移民信息的数据集。...plt.xlabel("Years", size=14) plt.ylabel("Number of immigrants", size=14) plt.show() scatter 现在,绘制气泡图...) plt.xlabel("Years", size=14) plt.ylabel("Number of immigrants", size=14) bubble 我们可以通过气泡的大小来了解移民的数量...气泡越小,移民人数越少。 我们也可以让结果更多彩多姿。为了让它有点意义,我们需要对数据系列进行排序。您很快就会看到原因。

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    关系(四)利用python绘制气泡图

    关系(四)利用python绘制气泡图 气泡图(Bubble plot)简介 气泡图是散点图的变种,可以利用圆的大小来可视化第三个变量。...通过seaborn绘制多样化的气泡图 seaborn主要利用scatterplot绘制气泡图,可以通过seaborn.scatterplot[1]了解更多用法 import matplotlib.pyplot...matplotlib主要利用scatter绘制气泡图,可以通过matplotlib.pyplot.scatter[2]了解更多用法 自定义气泡图 import matplotlib.pyplot as...x, y, s=z*2000, c=x, cmap="Blues", alpha=0.4, edgecolors="grey", linewidth=2) plt.show() 合成gif绘制动态气泡图...duration=0.5) # 自定义秒数 # 展示GIF文件 Image(url='Animated_Bubble_Chart/Animated_Bubble_Chart.gif') animation绘制动态气泡图

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    Python 空间绘图 - 房价气泡图绘制

    今天的推文教程使用geopandas进行空间图表的绘制(geopandas空间绘图很方便,省去了很多的数据处理过程,而且也完美衔接matplotlib,学习python 空间绘图的小伙伴可以看下啊),具体为空间气泡图的绘制...添加气泡散点数据 这里的数据来源为我的朋友J哥的公号:菜J学Python,感谢提供数据支持。...气泡图例添加 这里我们不是直接基于数据进行图例的生成,而是单独进行其他图层的绘制进行图例生成,这样做的好处就是可以更加自由定制所需图例的颜色和大小,涉及的代码如下: #这里进行单独的图例添加 ax.scatter...legend.get_texts(): text.set_color("#ffffff") #添加必要的文本:这里title也是采用相同方法 ax.text(.5,1.05,"香港在售二手房分布图"

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    matplotlib动画制作(2)—气泡图与条形图

    2.1 动态气泡图 现有100种类型产品数据1911-2010产量信息,数据格式如下: 利用FuncAnimation制作每一种产品的气泡动态图,流程为 1)颜色标识 2)气泡循环 3)细节调整...\气泡图数据.csv') x = np.arange(1, 101, 1) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) font1 ={'family':...interval = 100, blit = True) ani.save(r"C:\Users\28798\Desktop\scatter.gif", fps = 20) plt.show() 动态气泡图...2.2 动态条形图 以下数据集记录了A-N国1995-2015人口变化,绘制时间段内的人口变化柱状图: 考虑到动态变化存在柱状图互相交换问题,为了优化展示效果,采用pandas_alive库进行绘制...这里为10,表示只显示前10的国家人口 动态条形图 如果要求为柱状图,添加orientation参数即可 sel_df.plot_animated(filename = r"C:\Users\28798

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    人员离职模型气泡图的绘制

    今天在线上训练营好几个同学提出想要学习如何绘制人员离职的气泡图模型,今天我们就来分享下这个模型图的设计。...气泡图是在所有的数据图表里维度最多的一个图表,他可以有4个维度的数据组成 1、X轴数据 2、Y轴数据 3、气泡颜色 4、气泡的大小 我们做人员离职预测模型的目的是希望能够通过以往的历史数据来分析预测未来的离职人群的特点...X轴为薪酬的数据 Y轴为年龄数据 气泡的大小显示工龄的大小 各种不同的颜色代表了不同的职级 气泡图,散点图都是一种频率的数据图表,我们可以分析气泡图中各个职级的气泡的密集程度,来分析哪种职级的人员...关于气泡图的设计,各位同学可以学习下面的视频。http://mpvideo.qpic.cn/0b785mabeaaak4abxsa5v5qvb26dclvqaeqa.f10002.mp4?

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