Excel图表5——旋风图（对称条形图）应用场景：1.同一事物在某个活动、行为影响前后不同指标的变化。例如，某企业促销活动展开前后，产品收入、销量等指标的变化2.同一事物在某个条件变化下（指标A的变化），指标B受影响也随之变化，存在因果关系。例如，生姜价格和销量的关系3.两个类别之间不同指标的比较。例如，某班男女生各科成绩的比较实例原数据方法一1.插入簇状条形图2.将A公司系列设置为次坐标轴 3.
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2024-09-30 12:54:51
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数据可视化已成为我们日常数据分析工作当中的重要组成部分，可视化大屏是数据可视化发展的产物。这又不得不说到一个概念：可视化组件。可视化组件是制作数字孪生可视化大屏必不可少的一部分，在一个完整的数字孪生可视化大屏中用到的图表可不少。可视化组件的种类繁多，如何选取适合的图表来展示相应的数据对于做数据分析的人来说也是一个难点。 今天先给大家介绍一个常用的可视化组件——堆叠条形图。 传统
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2024-01-12 14:50:16
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echart 条状图横坐标文字过长，如何旋转有时候，在用条状图表的时候，如果横坐标文字过长，某些文字就会消失不显示，我们可以将其旋转一下
原创
2022-06-30 11:34:14
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文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。 有效图表的重要特征：
作图的时候遇到了需要横坐标不均匀的情况，主要是针对柱状图，因为柱状图如果横坐标不均匀，就会导致柱子有的叠在一起，有的分的太开了。点线图其实不会那么明显，最多就是点疏密不均匀。 网上找了好久的教程，有些太长了看不下去，还有change x的用不了。。。其实这个操作很简单，两步就可以。第一步 修改X轴**1）**导入原始数据之后，将原来的x轴数据改为标签列，表现在：从A（X1）变为 A（L） 操作步骤
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2024-02-19 18:34:38
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之前也看过大佬们通过 Matplotlib 、 Plotly 、 Pyecharts 实现类似的功能，就是代码量有点多，看的脑瓜疼。所以小F最近发现到了一个库「 Bar Chart Race 」，堪称Python界最强的动态可视化包。 GitHub地址：https://github.com/dexplo/ba
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2024-07-30 12:59:46
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说明:本程序参考刘顺祥老师的<从零开始学Python数据分析与挖掘>如果代码有不懂的,欢迎与我探讨!邮箱:1103540209@qq.comgithub地址:https://github.com/wstchhwp一.简单垂直条形图案例一:直辖市GDP水平中国的四个直辖市分别为北京市、上海市、天津市和重庆市，其2017年上半年的GDP分别为12406.8亿、13908.57亿...
原创
2021-06-18 14:22:59
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plotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']a='性别'b='数量占比'c='性别比例分析'plt.xlabel(a)plt.ylabel(b)plt.title(c)d=0e=1plt.
原创
2020-05-19 19:41:12
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说明:本程序参考刘顺祥老师的<从零开始学Python数据分析与挖掘>一书
如果代码有不懂的,欢迎与我探讨!
github地址:https://github.com/wstchhwp
一.简单垂直条形图
案例一:直辖市GDP水平中国的四个直辖市分别为北京市、上海市、天津市和重庆市，其2017年上半年的GDP分别为12406.8亿、13908.57亿、9386.87亿、9143
原创
2022-02-23 16:13:10
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条形图也许是最常用的数据可视化工具，通常用来展示不同的分类下（在x轴上）某个数值型变量的取值（在y轴上）。例如，条形图可以用来形象地展示4种不同商品的价格，但不适宜用来展示商品价格随时间的变动趋势
原创
2022-04-15 14:12:49
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条形图提供有效的数据可视化和类别之间的可视化比较。图表的一个轴表示可以比较的特定类别，另一个轴显示离散值。它们非常适合比较不同组之间的两个或多个值、事实、事件或其他事物，以跟踪随时间的变化，显示特定时间段内价格或其他属性的变化。
原创
2022-12-06 16:29:41
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作为一个数据猿，我来推荐一些实用的数据可视化工具，这些工具包含：1. 最近很火的动态条形图工具2. 各种Python数据可视化第三方库3. 其它语言的数据可视化框架1. 最近很火的动态条形图工具最近类似于这种动态条形图看起来非常酷炫，在朋友圈和某音等平台非常火，以下是我总结的用于绘制动态条形图的简单易用的工具：1.1 FlourishFlourish是一个在线数据可视化网站，可以快速地把表格数据转
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2023-12-25 10:37:43
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通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。必须用一个合乎逻辑的、易于理解的方式来呈现数据。谈谈数据可视化。人类的大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理——因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮你更容易的解释趋势和统计数据。但是，并非所有的数据可视化是平等的。(点击“为什么大多数人的图表和图形看起来像废话”了解我想表达的意思)那么，如何将数据组织起来，使其既有吸引力又易于
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2024-09-16 19:41:29
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当我们需要用书面表达同一件事物时，我们的思维定式就是“能用图描述的就不用表，能用表就不用文字”。这句话充分的表达出从认知的角度来说我们更习惯于直接的视觉表达形式—图表。可视化图表有哪些基本类型，我们在选择图表时又需要遵守哪些原则呢？ 基础图表及特点 1.柱形图 柱形图利用柱子的高度，能够比较清晰的反映数据的差异，一般情况下用来反映分类项目之间的比较，也
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2024-06-07 21:04:24
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排序 （Ranking） 棒棒糖图 （Lollipop Chart） 棒棒糖图表以一种视觉上令人愉悦的方式提供与有序条形图类似的目的。 https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter16/chapter16 导入所需要的库 import numpy
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2020-05-22 21:17:00
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偏差 （Deviation） 有序条形图 （Ordered Bar Chart） 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。 但是，在图表上方添加度量标准的值，用户可以从图表本身获取精确信息。 https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter15/chap
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2020-05-21 22:48:00
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pyecharts快速开始pyecharts中可以绘制的图有很多，这里我们先来总体的了解一下他的使用风格，和调用的方式。 绘制条形图from pyecharts.charts import Bar
bar = Bar()
bar.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [5, 20,
条形图条形图介绍条形图是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。条形图可以横置或纵置，纵置时也称为柱形图。特点• 能够使人们一眼看出各个数据的大小。 • 易于比较数据之间的差别。条形图绘制条形图通过bar()函数绘制• plt.bar(x, height) # 绘制以x为x轴位置，height为y轴位置的竖条形图 水平条形图绘制水平条形图通过barh()函数绘制• plt.barh(y,
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2023-08-17 18:04:46
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数据可视化工具如何将竖状条形图改为横向条形图
在数据可视化领域，条形图是一种常用的图表类型，尤其在展示离散类别数据时。然而，随着信息的复杂性提升，有时将竖状条形图转换为横向条形图会更有效地传达信息。在我的经历中，这种转变不仅涉及到图表工具的使用，还需要从数据处理和可视化设计的角度深入分析。
### 问题背景
在一个数据分析项目中，我的团队需要展示销售数据，以便向管理层汇报。初次使用竖状条形图
# Python条形图刻度旋转
在数据可视化中，条形图是一种常用的图表类型，可以直观地展示数据的大小和比较不同数据之间的关系。在使用Python进行数据可视化时，我们经常会遇到需要对条形图的刻度进行调整的情况，比如旋转刻度以避免重叠或增加可读性。本文将介绍如何使用Python中的Matplotlib库来绘制条形图，并对刻度进行旋转处理。
## Matplotlib库简介
Matplotlib
原创
2024-04-26 07:29:16
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