作者:小伍哥 一、图形介绍瀑布是由麦肯锡顾问公司所独创的图表类型,因为形似瀑布流水而称之为瀑布( Waterfall Plot)。此种图表采用绝对值与相对值结合的方式,适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系 。当用户想表达两个数据点之间数量的演变过程时,即可使用瀑布,例如,期中与期末每月成交件数的消长变化。请参阅下图。当用户想表达一连续的数值加减关系时,即可使用瀑布。例如A
首先,我们来看一个瀑布图样例:紫色表示减少的,绿色表示增加的。一、设置占位序列制作如图所示,前两节是原始数据,后面几列是自己要做的数据。1、辅助数据其中累计是从第一行金额累积到当前行;占位序列为这样一个表达式:=IF(B5>0,D4,D5),其含义为,如果B;列金额为正数,那么其值为累计列的上一行数,否则为累计列当前行数值。看着上面的,想一下,下面空白的值是不是刚好是这个占位序列。正数占位
转载 2023-07-28 15:52:09
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今天依然是matplotlib,在入门版的基础上加入了更多的组合和样式设置,matplotlib库是建立在Numpy基础上的绘图库。典型统计图形对比柱状堆积:将若干统计图形堆叠起来的统计图形,是一种组合式图形。 将函数bar()中的参数bottom取值设定为列表y,此时plt.bar(x,y1,bottom=y)输出堆积柱状。分块:对比多数据分布差异。 将函数bar()中x的取值加上bar
今天咱们还是接着上次的话题,继续和大家聊聊关于Python绘图相关的东东哦,上次已经和大家讨论完了如何给自己所绘制的图表中添加装饰线以及修改装饰线密度的方法,今天呢,咱们再聊点的新的东东哦,还是和大家继续深耕Python经典的matplotlib库哦!好啦,咱们就开始吧!首先,咱们聊聊在Python中如何绘制经典的堆积折线图哦到这可能有朋友会问了:什么是堆积折线图呢?其实这个堆积折线图在咱们日常生
较为拙劣的处理用例输入由于本人算是半路出家,如果有更好的解决python的输入问题,还请不吝赐教关于这个叠积木问题,我看到有这样的版本(转自添加链接描述)输入的是包含长和宽的二维数组还有这样的如果只是输入一项比较,未免也太简单了,和那个最长上升子序列问题很接近了以第一个例子来说吧,需要比较长和宽 如果不考虑输入,算法是这样的list1 = [[2,3],[6,3],[3,5],[5,4],[6,5
如何用matplotlib画好看的堆积柱状1. 效果2. 代码解析2.1 导入库2.2 读取数据2.3 建立画布,并定义颜色2.4 画图2.5 修改图片细节2.6 添加legend3 完整代码 1. 效果 堆积柱状很常见,python matplotlib画出来的效果一点不比origin差,又比NCL方便太多。同时,画这幅的时候还学到了一些matplotlib的小细节,所以把这个学习过
转载 2023-08-11 21:00:41
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# 实现Python堆积的步骤 作为一名经验丰富的开发者,我将帮助你学习如何实现Python堆积。下面是整个过程的步骤概览: | 步骤 | 描述 | |---|---| | 步骤1 | 导入所需的库 | | 步骤2 | 准备数据 | | 步骤3 | 创建堆积 | | 步骤4 | 定义堆积的颜色 | | 步骤5 | 设置堆积的标签 | | 步骤6 | 显示堆积 | 现在,让我们逐步
原创 2023-10-30 06:19:43
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介绍对于绘制某些类型的数据来说,瀑布是一种十分有用的工具。不足为奇的是,我们可以使用Pandas和matplotlib创建一个可重复的瀑布。在往下进行之前,我想先告诉大家我指代的是哪种类型的图表。我将建立一个维基百科文章中描述的2D瀑布。这种图表的一个典型的用处是显示开始值和结束值之间起“桥梁”作用的+和-的值。因为这个原因,财务人员有时会将其称为一个桥梁。跟我之前所采用的其他例子相似,这种
教你用Python创建瀑布(1)介绍对于绘制某些类型的数据来说,瀑布是一种十分有用的工具。不足为奇的是,我们可以使用Pandas和matplotlib创建一个可重复的瀑布。在往下进行之前,我想先告诉大家我指代的是哪种类型的图表。我将建立一个维基百科文章中描述的2D瀑布。这种图表的一个典型的用处是显示开始值和结束值之间起“桥梁”作用的+和-的值。因为这个原因,财务人员有时会将其称为一个桥梁。
目前主要实现效果: 窗体ui草稿:设计排版、图表插入、QWidget提升。 功能:设置计时器,随时间更新频域上的瀑布。QCustomPlot2是导师推荐的一款作图软件,相比之前用的matplotlib.pyplot更复杂一点,但是功能也更加多样化,据说作图速度也更快(未测试)。由于QCustomPlot2并不是PyQt5自带的,首先需要用pip安装一下。安装前先要安装 pyqt5 和 pyqt5
转载 2023-09-25 16:09:22
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1、示例代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 x = np.arange(10) + 1 y1 = np.random.randint(1, 3, 10) y2 = np.full(x.shape, 2) # 在左下的子绘制 y1 的条形 plt.subplot(223) plt.bar(x, y1, col
转载 2023-06-17 16:38:45
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将COMP20003中关于Graph的内容进行总结,内容来自COMP20003,中文术语并不准确,以英文为准。G = {V, E}V: can contain informationE种类:有向(directed graph):边(edge)有方向。 弱有向连接Weakly connected directed graph:将有向的边替换成无向的边后能得到无向连通。    强有向连接
文章目录一、语法二、参数三、返回值四、实例4.1 简单瀑布4.2 多类别瀑布4.3 设置标记大小和颜色4.4 水平瀑布4.5 Dash中的应用 一、语法绘制瀑布轨迹,这是一种有用的图表,可以在条形图中显示各种元素(正或负)的贡献。y如果orientation设置了“v”(默认值),则通过条形的跨度可视化的数据设置在 中,并且标签设置在 中x。通过设置orientation为“h”,角色互换
转载 2023-10-08 22:58:12
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# 实现Python堆积颜色教程 ## 介绍 作为一名经验丰富的开发者,我将教你如何在Python中实现堆积的颜色设置。堆积是一种展示多个数据系列堆叠在一起的图表类型,通过不同的颜色可以更直观地展示数据之间的差异。 ## 整体流程 首先,让我们来看一下实现这一功能的整体流程: ```mermaid erDiagram 确定数据集合 --> 选择颜色 选择颜色 --> 绘
原创 2024-04-15 03:29:36
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## 堆积面积的概述与示例 在数据可视化中,堆积面积是一种非常有效的图形工具,用于展示多个数据系列的变化趋势,并且可以很好地表现各个系列之间的比例关系。与折线图类似,堆积面积通过将各个数据系列的面积叠加在一起,直观地显示了数据的总体趋势。这种形特别适用于分析随时间变化的数据,因其清晰的层次感能够使观众更容易理解数据之间的相关性。 ### 堆积面积的基本结构 堆积面积的基本结构由三
原创 10月前
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# 如何实现Python堆积堆积是一种报表,主要用于比较多个数据系列的总和以及各个系列的组成部分。虽然刚接触数据可视化的朋友可能会感到有些困难,但只要掌握步骤,其实并不复杂。 ## 整体流程 下面是实现双堆积的基本步骤: | 步骤 | 内容 | |------|------------------------| | 1 | 导入相关库
原创 2024-09-10 07:05:57
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在数据可视化领域,堆积是展示各类数据分布情况的一种常用和有效的方法。使用 Python 制作堆积可以让我们更直观地理解数据之间的关系及其变化趋势。在本文中,我们将深入探讨如何在 Python 中实现堆积,整个过程将涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和案例分析等方面。 ### 背景描述 数据可视化在现代数据分析中扮演着重要角色。堆积能够清晰地展示分类数据的构成,尤其适用
原创 6月前
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# Python堆积面积的科普 随着数据可视化在各个领域的重要性不断上升,Python作为一种强大的编程语言,逐渐成为数据科学家和分析师的首选工具之一。在众多图表类型中,堆积面积是一种有效展示数据变化及其部分和的方式。 ## 什么是堆积面积堆积面积通过堆叠多个数据系列的面积来显示数据的整体趋势和各组成部分的变化。这种图表适合于比较多个类别之间的叠加情况,同时可以直观地显示出各个部
原创 2024-10-27 06:14:23
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# Python堆积的入门指南 在数据分析和可视化方面,堆积是一种非常有效的展示方法。它可以帮助我们直观地理解不同类别的数据占比情况。如果你刚入行,可能对如何绘制堆积感到困惑。在这篇文章中,我将为你详细介绍这个过程,并提供明确的代码示例。 ## 整体流程 在Python中,我们通常使用`matplotlib`和`pandas`来绘制堆积。下面是整个步骤的流程: | 步骤 |
原创 10月前
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# 如何实现 Python 堆积的 Legend 在数据可视化中,堆积是一种有效展示多个数据系列之间的关系和总和的方法。在 Python 中,我们通常使用 `matplotlib` 库来绘制堆积,并且添加图例(legend)以便于更好地解释图形内容。本文将引导你一步步实现一个简单的堆积,并在其中添加图例。 ## 实现流程概述 首先,让我们看一下实现堆积的整体流程。下面的表格列出了主
原创 2024-09-18 07:21:55
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