今天是读《pyhton数据分析基础》的第14天,今天读书笔记的内容为使用matplotlib模块绘制常用的统计图。 模块概括 matplotlib 是最基础的绘图模块,pandas和seaborn的绘图功能的使用依赖于matplotlib。 条形图 #绘制柱形图 from matplotlib import pyplot as plt #绘图数据 x=["a","c","d","e","b"] y=[11.5,18.6,17.5,14.3,10.8] #创建基础图 fig=plt.figure() #
这几天我们的一个学员在看到一幅论文中的一个统计图形(如下)后就@我,咨询这个图形到底怎么绘制?
这几个问题都是问得比较多,也是大家在实际科研中遇到比较多的绘图问题。下面针对每个问题给出解答:
图表设计是数据可视化的一个分支领域,是对数据进行二次加工,用统计图表的方式进行呈现。数据是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,通常一个具体的数字比一个模糊的说法更加具有可信度和说服力。但单纯的数字本身并不能提供足够的影响力,假设一个淘宝女装卖家3月份的成交金额是50万,这个数据本身并不能说明什么问题,但是当你加上4月份60万,5月份的成交金额70万等多个月的数据,通过折线图的方式呈现,可以判断出成交金额是上升趋势,再结合去年同时段的销售曲线进行对比和其他维度信息的补充(图1-1),可能推断出是因为换季所带来得销量增长,店铺可以考虑加大夏季款的上新。所以我们说图表是解读数字的一种强有力的手段。
本期推文我们开始介绍基础柱形图(条形图)的绘制推文,其目的就是让大家希望大家可以一步步打好基础,为以后绘制更加复杂、更加精美的可视化设计作品做准备。本期主要涉及的知识点如下:
我们就拿论文配图里的误差柱形图来说,真的是PS痕迹满满啊!简单给大家列举一下,可能存在的问题也在图中给大家标注了(仅限个人理解,可能有的误差线就是这么做的呢
Charts是做什么的: 在我们平时的开发中,当使用到一些统计图表的时候,我们该怎样去做那些柱形的统计图、那些折线统计图、扇形统计图,亦或是你在做金融相关的项目那些股票走势等等的UI我们改怎样做?上面说的这么多全都可以用今天我们说的主角——Charts来解决,这次我们说这个就从它的集成开始,再到对它一些简单的说明,最后用几个Demo来认识一下这个三方,在最后我也会相应的给出下面几个Demo的源码供大家参考。 Charts在git的地址先给大家 来看看它的一个集成: Charts是
“ matplotlib-bilibili,抖音很火的动态数据视频自动生成(第三节)-柱形数据视频”
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之前的文章一图入门Matplotlib绘图中我们学习了matplotlib中常见图表元素的绘制方法,所有操作都通过可以调用plt的函数实现。本节继续来学习使用matplotlib中生成各种常见的统计图表。后台回复“统计图一”可以获取本文全部代码。
今天我们来讲讲,怎么用R的maftools包来分析MAF格式的突变数据,并用瀑布图来展示结果。maftools这个包的主要分为两部分功能,分析和可视化。下图列出了,这个包中相应的函数的名字。
今天要跟大家分享的专题是水晶易表选择器的高级用法——向下钻取与动态可见性。 本案例紧接系列6——熟练统计图中的钻取功能一篇,不同的是这里通过开启标签菜单的动态可见性控制四个图表的可见性,每个图表又通过
Excel 基本可以实现一维和二维图表的绘制,今天先总体介绍Excel的基本图表类型和图表选择的基本原则。
而在我们第一个可视化学习社群里,也有同学问了类似的问题。正对动态图形,我在公众号中也有介绍过专门绘制的工具,今天这篇推文,我就汇总一下Python语言中绘制动态图的可视化工具~~
今天接着上一篇继续跟大家分享关于水晶易表动态交互地图的案例操作。 之前曾说过,数据地图作为一种特殊的统计图,在水晶易表中具有与其他普通统计图一样的钻取、动态可见性以及警报功能。 今日案例仍然是之前关于
为啥要选择铁锈呢,因为我那个时候电脑上也没有其他的图片,就找到一张铁锈的图片,所以就有了开头的铁锈测试法。
利用 Google Chart API 可以制出各种统计图表,当前支持线形图、柱形图、饼形图、散点图、曲线图。Google Charts API Code 页面有对这个 API 使用的详细说明,但是还略显繁琐。今天发现有人开发了一个这个方面的 PHP 类,并且还包括三个例子,我就挑选一个例子结合自己的一个项目给大家讲解下如何使用:
今天跟大家分享的是水晶易表系列6——统计图的钻取功能。 统计图通过启用钻取功能之后,可以通过鼠标单击该图表的单一序列,使图表序列成为动态选择器,鼠标单击之后会将对应序列数据传递到一个定义好的单元格位置,而利用该单元格区域位置数据所创建的图表就可以接收到动态数据源,进而完成动态交互。 这种交互方式在前几篇的案例中均有讲解,第一篇中的标签式菜单通过通过设定数据源以及数据插入位置,某种程度上具有钻取功能(只是标签式菜单本事就是作为选择器,并不展示任何数据信息)。 同样是在案例1中通过设置柱形图/折线图的向下钻取功
是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值(不同时间或者不同条件),只有一个变量,通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列。——维基百科
所有网页图表均可在个人版WPS上使用,地图可视化、高级桑基图、和弦图、关系图等酷炫图表能够更多被WPS用户使用。
下面这四组数据是由统计学家Francis Anscombe在1973年精心构建的。大家直观地看这四组数据,能否看出什么规律呢?
直方图到底可以干什么呢?我觉得最明显的作用就是有利于你对这个图像进行分析了,直方图就像我们常用的统计图,只不过直方图统计的是图片的一些特征,例如像素值(这是最常用的了)。
今天小编发现一个宝藏数据网站,可以让我们告别代码绘制出精美的数据可视化作品(一些不想写代码的小伙伴们有福了哈)。PlotDB-你的资料数据化服务平台。是一个由宝岛台湾的数据公司制作而成,官网:https://plotdb.com/。下面我们就介绍下这个宝藏在线数据可视化制作网站。
今天小编给大家推荐一个轻量级的Python统计绘图库-「Dexplot」,让你无需使用Python-matplotlib库即可绘制精美的统计图表。本期就随小编来看一下这个轻量级的统计绘图库吧~
今天继续跟大家分享水晶仪表系列的第5篇——统计图的综合运用。 本例是一个通过展现某银行前八年的存款储蓄以及贷款数据,通过预计后两年的存款储蓄增长率、贷款增长率等四个指标来对后两年的存款储蓄额、贷款额进
今天是Xcelsius系列的第一篇——初识动态仪表盘。 该案例将会讲解一个简单的电信公司月度业务分析数据模型,通过本案例你可以简单的了解水晶易表中的图表部件(柱形图、折线图)、单值部件(量表、仪表盘)
引言 艺术之美根植于其所传达的信息。有时候,现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇(Da Vinci)和毕加索(Picasso)等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品,试图让人们更加接近现实。 数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画,试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是,一旦接触到任何可视化的内容、数据时,人类会有更强烈的知觉、认知和交流。 在数据科学中,有多种工具可以进行可视化。在本文中,我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。 怎样才能 在Python中实
今天快学Python给大家推荐一个轻量级的Python统计绘图库-「Dexplot」,让你无需使用Python-matplotlib库即可绘制精美的统计图表。
本文实例讲述了PHP使用JpGraph绘制折线图操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
上期介绍了使用R-ggplot绘制基础柱形图的绘制推文,本期按照惯例,我们继续推出Python 版本的绘制方法,当然我们也是经过美化修饰的结果,毕竟要自己看的过去才行。本期推文主要涉及的知识点如下:
今天小编还是给大家推荐优秀的可视化作品,本期分享的可视化作品主要围绕FiveThirtyEight网站展开,而且此网站还提供了大量可视化作品的绘图数据,小编正好也可以进行复现操作。话不多说,我们直接分享优秀可视化作品,主要内容如下:
编译|黄念 校对|丁一 引言 艺术之美根植于其所传达的信息。有时候,现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇(Da Vinci)和毕加索(Picasso)等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品,试图让人们更加接近现实。 数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画,试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是,一旦接触到任何可视化的内容、数据时,人类会有更强烈的知觉、认知和交流。 在数据科学中,有多种工具可以进行可视化。在本文中,我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。 怎样才能
今天继续跟大家分享水晶易表系列关于地图呈现的技巧——自定义数据地图。 该案例主要通过图标模拟与之前学过的动态可见性,根据数据需求,订制动态交互式地图图表。 案例中用到了北京、重庆、广东省三个省级行政
其实这个问题在需要有文本标注的图形中经常遇到,在文本数量较多且图形布局较为拥挤时,大部分制作者选择使用图片处理工具如AI等,进行单独的文本添加。
本节教程非常简单,一个美国地图同时作为数据呈现与选择器,控制统计图呈现各州的对应时间段的税收数额指标。 案例截图如下: 数据文件如下: 简要分析下数据结构:A1为整个图表的标题,黄色部分是地图的州名
GraphPad Prism是一款功能强大的医学绘图软件。它的基础生物统计学、曲线拟合和科学制图软件的功能,为管理和组织在不同实验中收集的科学数据提供了一个强大的解决方案。
可视化图表千千万,很多小伙伴在选择过程中就容易犯选择困难症。即使选择了一款图表,后期也可能发现可视化图表既无法准确表达自己的意图,也没能向阅读者传达出应有的信息,可视化图形让人困惑或看不懂。
请注意,本文编写于 983 天前,最后修改于 66 天前,其中某些信息可能已经过时。
PHP 在 Web 开发领域被广泛应用的原因在于,PHP 不仅可以生成 HTML 页面,还可以创建和操作二进制形式的数据,例如图像、文件等等。其中,使用 PHP 处理图像就需要 GD 库的支持,本节我们就来介绍一下 GD 库,以及如何启用 GD 库。
今天继续分享关于选择器的用法——使用图标配合背景完美模拟个性选择器。 今天的内容几乎没有任何新东西,所使用到的部件仍然是之前用到过的常用痛几天——条形图、柱形图、面积图、折线图结合对应的四个量表。
编译|黄念 校对|丁一 引言 艺术之美根植于其所传达的信息。有时候,现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇(Da Vinci)和毕加索(Picasso)等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品,试图让人们更加接近现实。 数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画,试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是,一旦接触到任何可视化的内容、数据时,人类会有更强烈的知觉、认知和交流。 在数据科学中,有多种工具可以进行可视化。在本文中,我展示了使用Python来实现的各种可视化图表
单变量图(chart for one variable)是指使用数据组的一个变量进行相应图的绘制。想要可视化这个变量,就需要根据不同的数据变量类型绘制图。数据变量分为连续变量(continuous variable)和离散型变量(discrete variable)。
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