日常工作处理数据,如果你的报表全是密密麻麻的数字,老板哪有那么多时间一一细看,另外在做汇报时配上精美的Excel图表,用最直观的方式把报表展示给老板,也是赏心悦目的。在此收集了些图表的制作方式,希望日后工作遇到能用上。1.包含多个子项目的合计项目对比采用用堆积柱形图选择数据区域--插入--柱形图--堆积柱形图具体操作见下:2.突出显示指定的柱子颜色如果希望突出显示指定的柱子颜色,该如何做到?这需要            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-01-23 22:15:59
                            
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            最近在做数据可视化的时候,希望在图上同时显示数据表。关于这个需求,用excel可以比较方便,直接快速布局中选择布局5            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2022-04-19 09:55:27
                            
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            随着时代的进步,互联网逐渐代替以往的用纸张记录数据。纸张记录数据不仅耗时耗力,而且时间长久还会导致纸张无法完整的保存。数据可视化平台不仅可以炫酷的展示数据,还能完美解决这个问题。自从我接触了迪赛智慧数可视化互动平台,才知道原来数据大屏实现起来如此简单,拖拽不同的组件,分别配置即可。而在平台的诸多组件中,柱状图尤其常见,因为它简单直观,通过柱子的长短就可以看出数据的大小。也容易通过柱子的长短比较每组            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-28 16:29:08
                            
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            文章目录1. 二维竖直直方图 bar1.1 单组数据比较1.2 多组数据比较 1. 二维竖直直方图 bar1.1 单组数据比较# version 1: 默认绘图
y = [0.4, 0.3, 0.6, 0.8];
bar(y);假设现在有四个数据 0.4, 0.3, 0.6, 0.8 需要比较,直接将它们设置为 y 值,然后通过 bar(y) 绘制柱状图,默认是介个样子,比较丑:@ 改变数值设置            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ### 实现“python 柱状图 多个柱状图”的步骤
#### 整体流程
首先,我们来看一下实现“python 柱状图 多个柱状图”的整体流程:
```mermaid
flowchart TD
    A[定义数据] --> B[导入绘图库]
    B --> C[设置图表样式]
    C --> D[绘制柱状图]
    D --> E[设置轴标签]
    E --> F[保存图表]            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在多系列的统计图中,系列之间的数据差距太大,导致数据显示不够直接,则需要通过设置多轴统计图来让数据显示的更直接、更美观。以下面的实例给大家讲解亿信ABI中的多轴统计图的设置。1、新建一个报表模板,样表设置如下:新建过程:在官网打开亿信ABI的试用版本,在数据分析中点击“报表分析”,从左侧的基础组件中拖入一个“分析区表格”,然后点击表格进行拾取主题表中的数据,并对第一个数据指标进行“浮            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录一、柱状图二、竖直柱状图1. 基本的柱状图2. 同位置多柱状图3. 堆叠柱状图三、水平柱状图1. 基本的柱状图2. 同位置多柱状图3. 堆叠柱状图四、直方图 plt.hist()1. 返回值2. 添加折线直方图3. 不等距分组4. 多类型直方图5. 堆叠直方图五、饼状图 pie()1. 百分比显示 percentage2. 饼状图的分离3. 设置饼状图百分比和文本距离中心位置4. 图例            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言上一节(Python可视化,matplotlib最佳入门练习 )我们只是单纯使用 matplotlib 制作出以下图表:每年小麦产量柱状图使用不同颜色标记最小与最大值的柱子但是,如果只是制作标准的图表,我们有许多其他的选择。最常见的就是使用 seaborn ,他是基于 matplotlib 的包装。这一节我们就来看看,如何使用 seaborn 生成标准图表,然后结合 matplotlib 做出            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 柱状图:柱状图是一种用矩形柱来表示数据分类的图表。柱状图可以垂直绘制,也可以水平绘制。它的高度与其所表示的数值成正比关系。柱状图显示了不同类别之间的比较关系,图表的水平轴 X 指定被比较的类别,垂直轴 Y 则表示具体的类别值2. 柱状图的绘制matplotlib.pyplot.bar(x, height, width: float = 0.8, bottom = None, *, align            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                相对R,python在图形可视化相对弱化一些,考虑python其他强大功能,逐步学习python实现图的一些代码,学习DataCharm公众号的柱状图后,实现效果如下:实现代码如下:   import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#数据labels = ['L1', 'L2', 'L3', 'L4', 'L5']d            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。在项目的早期阶段,你通常会进行探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)以获取对数据的一些理解。创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂,特别是对于大型、高维数据集。在项目结束时,以清晰、简洁和引人注目的方式展现最终结果是非常重要的,因为你的受众往往是非技术型客户,只有这样他们才可以理解。Matplotlib 是一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            matplotlib作为Python 中的经典库,同时又是Python编程中应用最广泛的二维数据可视化经典库,掌握了在matplotlib库中的各个模块和函数,就可以自己制备想要的图表。今天呢,咱们来看看柱状图相关的内容,来聊聊如何在Python中绘制带误差棒的并列柱状图和堆积柱状图 。好啦,咱们就正式开始吧!首先,聊聊如何在Python中绘制带误差棒的并列柱状图
绘制柱状图需要调用matplot            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在日常生活中,经常会遇到需要制作数据图表,通过图标直观展示数据,更加一目了然。选择一个简单易用的数据图表制作工具很重要。今天给大家推荐一款轻量级图表制作工具, Charting App - Chartistic,简单易用,免费下载。       Chartistic 主要特点:App Store 免费下载。无广告,无内购。简单易用,包含多种图表制作。表格漂亮,支持透明背景PNG图片格式保存。使用介            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1 数据堆叠柱状图代码from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
l1=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期六','星期日']
l2=[100,200,300,400,500,400,300]
l3=[300,400,500,400,300,200,100]
bar =            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-16 15:27:06
                            
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            今天介绍一下ggplot中柱状图的绘制。柱状图在平时还是比较常见的,主要就是统计一些数量关系,比如统计数据中字符出现的次数,统计不同分组的数据和,不同分组的数据均值,中值等,跟箱型图和小提琴图差不多,但是不足之处也很明显——无法看数据的具体分布情况。首先介绍一些geom_bar相关控制参数: width调节柱子的宽度 color调节外部描边线条颜色 fill调节内部填充颜色 alpha调节透明度            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            流程图:
```mermaid
flowchart TD;
    A[开始] --> B[导入必要的库];
    B --> C[准备数据];
    C --> D[创建柱状图];
    D --> E[设置图表样式];
    E --> F[显示柱状图];
    F --> G[结束];
```
甘特图:
```mermaid
gantt
    title Python 柱状            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Python柱状图实用指南
在数据分析和可视化的领域中,柱状图(Bar Chart)作为一种直观的数据显示方式,广泛被使用。柱状图能够帮助我们直观地比较不同类别的数据,比如销售额、市场份额等。在这篇文章中,我们将探索如何使用Python绘制柱状图,并展示相关数据的可视化效果。
## 1. 安装必要的库
要开始绘制柱状图,首先需要安装一些必要的Python库。常用的数据可视化库是`matp            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录1、基础柱状图的构建代码实现效果展示2、基础时间线柱状图的构建代码实现3、sort排序基础代码实现效果展示3、【1969-2019全球GDP前8国家】案例代码实现4、代码分析总结:1、基础柱状图的构建代码实现from pyecharts.options import LabelOpts
from pyecharts.charts import Bar
bar=Bar()
bar.add_xax            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-04 11:23:42
                            
                                48阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            作者|林骥01柱形图是一种很常见的图形,用来进行对比分析,是一种比较好的选择。为了强化柱形图的对比效果,我在常见柱形图的基础上,删掉了一些不必要的元素,包括坐标 Y 轴、刻度线和边框等,增加了一些辅助的元素,用双箭头标记前面两根柱子之间的倍数关系,另外用一根横线表示平均值。比如说,对于某一段时间内产品的销量数据,为了形成更加鲜明的对比,我在常见柱形图的基础上,增加了一些辅助的元素,用双箭头标记前面            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-01-02 15:24:45
                            
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            文章目录一 基础柱状图1.1 创建简单柱状图1.2 反转x和y轴1.3 数值标签在右侧1.4 演示结果二 基础时间线柱状图2.1 创建时间线2.2 时间线主题设置取值表2.3 演示结果三 GDP动态柱状图绘制3.1 需求分析3.2 数据文件内容3.3 列表排序方法3.4 参考代码3.5 运行结果 一 基础柱状图1.1 创建简单柱状图
pyecharts 是一个基于 Echarts 的 Pytho            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-18 06:19:37
                            
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