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  • 有个朋友要求帮忙绘制堆叠柱状图,查阅了一些文档之后也算是完成了,只是一个小demo,下面我就记录一下。1.什么是堆叠柱状图与并排显示分类的分组柱状图不同,堆叠柱状图将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据...

    有个朋友要求帮忙绘制堆叠柱状图,查阅了一些文档之后也算是完成了,只是一个小demo,下面我就记录一下。

    1.什么是堆叠柱状图

    与并排显示分类的分组柱状图不同,堆叠柱状图将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据的大小情况。它可以形象的展示一个大分类包含的每个小分类的数据,以及各个小分类的占比,显示的是单个项目与整体之间的关系。效果图如下:

    2.数据展示

    这里展示了部分数据,主要是treatment就是对应的上图分类一,分类二;species就是对应的分组;ra就是对应的各个分组的比例。

    3.Python代码

    from matplotlib import pyplot as plt

    import pandas as pd

    import xlrd

    import numpy as np

    data = xlrd.open_workbook('ccc.xlsx') #打开数据

    table = data.sheet_by_index(0) #获取sheet1的数据

    nrows = table.nrows #获取sheet1中的行

    plot_list = ['plot1']

    plot1_ra_list = [[0] for i in range(17)]#构建一个17X1的列表

    i = 0

    for row in range(1,nrows): #循环读取表内数据

    if table.cell(row,0).value == 2015.0 and table.cell(row,1).value == 'plot1':

    print(table.cell(row, 3).value) #第三列是各个元素所占的比例

    print(i)

    plot1_ra_list[i][0]=(float(table.cell(row, 3).value))

    i+=1

    #颜色列表

    color = ['y','r','snow','b','k','g','orange','c','bisque','brown','lime','aqua','coral','darkcyan','gold','teal','pink',]

    plt.figure(figsize=(8,6))

    for i in range(17):

    plt.bar(range(len(plot1_ra_list[i])), plot1_ra_list[i],bottom=np.sum(plot1_ra_list[:i],axis = 0),label=str(i+1),tick_label = plot_list,fc = color[i])

    plt.legend()

    plt.show()

    4.效果展示

    上述代码我只做了2015年的plot1,如果要把plot2增加上注意要对齐plot1和plot2的species数量,可以认为的添加,并补充对应的ra为0,这样子也不影响整个做图。下面我PO一张demo。

    以上这篇Python绘制堆叠柱状图的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

    本文标题: Python绘制堆叠柱状图的实例

    本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/264936.html

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  • 有个朋友要求帮忙绘制堆叠柱状图,查阅了一些文档之后也算是完成了,只是一个小demo,下面我就记录一下。1.什么是堆叠柱状图与并排显示分类的分组柱状图不同,堆叠柱状图将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据...

    有个朋友要求帮忙绘制堆叠柱状图,查阅了一些文档之后也算是完成了,只是一个小demo,下面我就记录一下。

    1.什么是堆叠柱状图

    与并排显示分类的分组柱状图不同,堆叠柱状图将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据的大小情况。它可以形象的展示一个大分类包含的每个小分类的数据,以及各个小分类的占比,显示的是单个项目与整体之间的关系。效果图如下:

    f87f39a92cf27316639eea2968240cb2.png

    2.数据展示

    8383dafbe77b005a624d012188dae703.png

    这里展示了部分数据,主要是treatment就是对应的上图分类一,分类二;species就是对应的分组;ra就是对应的各个分组的比例。

    3.Python代码 from matplotlib import pyplot as plt

    import pandas as pd

    import xlrd

    import numpy as np

    data = xlrd.open_workbook('ccc.xlsx') #打开数据

    table = data.sheet_by_index(0) #获取sheet1的数据

    nrows = table.nrows #获取sheet1中的行

    plot_list = ['plot1']

    plot1_ra_list = [[0] for i in range(17)]#构建一个17X1的列表

    i = 0

    for row in range(1,nrows): #循环读取表内数据

    if table.cell(row,0).value == 2015.0 and table.cell(row,1).value == 'plot1':

    print(table.cell(row, 3).value) #第三列是各个元素所占的比例

    print(i)

    plot1_ra_list[i][0]=(float(table.cell(row, 3).value))

    i+=1

    #颜色列表

    color = ['y','r','snow','b','k','g','orange','c','bisque','brown','lime','aqua','coral','darkcyan','gold','teal','pink',]

    plt.figure(figsize=(8,6))

    for i in range(17):

    plt.bar(range(len(plot1_ra_list[i])), plot1_ra_list[i],bottom=np.sum(plot1_ra_list[:i],axis = 0),label=str(i+1),tick_label = plot_list,fc = color[i])

    plt.legend()

    plt.show()

    4.效果展示

    上述代码我只做了2015年的plot1,如果要把plot2增加上注意要对齐plot1和plot2的species数量,可以认为的添加,并补充对应的ra为0,这样子也不影响整个做图。下面我PO一张demo。

    c5232544aa856b896984ad1622973b1b.png

    以上这篇Python绘制堆叠柱状图的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持聚米学院。

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  • 写在前面无论是堆叠柱状图,还是近年来会扩展的冲击图。基本都只能对门水平物种多样性进行可视化。然而即使是门水平,也不一定是全部的样本都适合使用堆叠柱状图可视化。尤其是土壤等复杂的微生物群落的环境,往往门...

    写在前面

    无论是堆叠柱状图,还是近年来会扩展的冲击图。基本都只能对门水平物种多样性进行可视化。然而即使是门水平,也不一定是全部的样本都适合使用堆叠柱状图可视化。

    尤其是土壤等复杂的微生物群落的环境,往往门水平的物种数量也在50个左右,或者有七八十个也是常见的。而堆叠柱状图一般可以展示的也就10个左右。过多无论是图例,还是颜色,都无法进行很好的安排和调配。

    所以我们一般情况下展示的,都是主要的门类,也确实10个左右的门类基本代表了大部分的微生物。但在分析过程中却存在较大问题。

    当我们选择这些主要的门类的时候存在两种选择:

    • 对全部门类做相对丰度转化,并提取主要的门类物种展示,但必然堆叠柱状图的纵坐标达不到100%。

      这样做丰度评估当然是十分准确的,但却不好看。

    • 还有一个选择,我们对全部otu表格标准化后,提取主要的微生物门类,得到门类信息的sub表格后,再次标准化,然后就可以达到100%效果的y轴。

      但是这样对主要微生物门类的丰度存在不同程度的变形,也就是说门类丰度展现的不够准确了。

      所以不能做删减微生物门类,只能通过合并低丰度微生物门类达到效果,方可准确无误展示丰度

    实战

    第一种方式 y周丰度参差不齐

    第一种方式直接参考这里

    微生信生物新年放大招:一条代码完成堆叠柱状图-冲击图的操作-终结版

    cb2251e38ffc5963ed69e8abbc3053a5.png

    第二种方式 重新标准化 Y轴统一100%

    我们是对于分析时认真的,所以也构建了一个函数,用于操作,参见文章末尾。

    选择Top10:也就是相对丰度排名前十位的门水平物种展示,其余全部合并并作为others。所以一共展示了11种。

    ps = readRDS("../data//ps_liu.rds")
    result = barMainplot(ps = ps,j = "Phylum",rep = 6,axis_ord = NULL,label = FALSE ,sd = FALSE,Top = 10)
    result[[1]]
    result[[2]]

    e01753da8db2f64a642c67705a801a45.png

    欢迎加入微生信生物

    5cd69331ad515dd1f2af04de923f8d15.png

    快来微生信生物

    微生信生物

    函数

    barMainplot = function(otu = NULL,tax = NULL,map = NULL,ps = NULL,j = "Phylum",group = "Group",rep = 6,axis_ord = NULL,label = TRUE ,sd = FALSE,Top = 10,tran = TRUE){
    # path = "./barplot/"
    # dir.create(path)

    library(phyloseq)
    library(tidyverse)
    library(vegan)
    library(reshape2)
    library("plyr")
    library(ggalluvial)
    library(ggplot2)

    if (is.null(axis_ord)) {
    axis_order = NA
    }else{
    axis_order = strsplit(basename(axis_ord), "-")[[1]]
    }

    if (is.null(otu)&is.null(tax)&is.null(map)) {
    ps = ps
    map = as.data.frame(sample_data(ps))
    map = map[, group]
    colnames(map) = "Group"
    map$Group = as.factor(map$Group)
    sample_data(ps) = map
    map = NULL
    }

    if (!is.null(otu)|!is.null(tax)|!is.null(map) ) {
    #导入otu表格
    # otu = read.delim(otu,row.names = 1)
    # head(otu)
    otu = as.matrix(otu)
    str(otu)
    #导入注释文件
    # tax = read.delim(tax,row.names = 1)
    # head(tax)
    tax = as.matrix(tax)
    # taxa_names(tax)

    #导入分组文件
    # map = read.delim(map,row.names = 1)
    # head(map)
    colnames(map) = gsub(group,"AA", colnames(map))

    map$Group = map$AA
    map$Group = as.factor(map$Group )
    map$Group
    # #导入进化树
    # tree = read.tree("./otus.tree")
    # tree

    ps sample_data(map) ,
    tax_table(tax)
    # phy_tree(tree)
    )
    }
    ps
    # map = as.data.frame(sample_data(ps))
    # head(map)
    # colnames(map) = gsub(group,"AA", colnames(map))
    #
    # map$Group = map$AA
    # map$Group = as.factor(map$Group )
    # sample_data(ps) = map

    ps1 = ps
    i = ps1


    colnames(tax_table(ps1))

    psdata = i %>%
    tax_glom(taxrank = j)
    psdata


    if (tran == TRUE) {
    psdata = psdata%>%
    transform_sample_counts(function(x) {x/sum(x)} )
    }

    vegan_otu OTU if(taxa_are_rows(OTU)){
    OTU }
    return(as(OTU,"matrix"))
    }


    otu = otu_table(psdata)


    tax = tax_table(psdata)
    head(tax)
    for (i in 1:dim(tax)[1]) {
    if (row.names(tax)[i] %in% names(sort(rowSums(otu), decreasing = TRUE)[1:Top])) {

    tax[i,j] =tax[i,j]
    } else {
    tax[i,j]= "others"
    }
    }
    tax_table(psdata)= tax
    # #-----排序需要转化
    # tax = tax_table(psdata )
    # colnames(tax) = gsub(j,"Phylum",colnames(tax))
    # tax_table(psdata) = tax

    ##这里我们过滤一定阈值的otu,会出现最后堆叠柱状图总体丰度高于100%的情况,这是合理的
    ###########绘制不同分类等级的柱状图
    Taxonomies %# Transform to rel. abundance
    psmelt()

    # %>% # Melt to long format
    # # filter(Abundance >= k) %>% # Filter out low abundance taxa
    # arrange(Phylum)

    head(Taxonomies)
    # dim(Taxonomies)
    # 这里我们看到有很过属,因此颜色上就会出现不能很好区分的现象
    colbar

    colors = colorRampPalette(c( "#CBD588", "#599861", "orange","#DA5724", "#508578", "#CD9BCD",
    "#AD6F3B", "#673770","#D14285", "#652926", "#C84248",
    "#8569D5", "#5E738F","#D1A33D", "#8A7C64","black"))(colbar)



    Taxonomies$Abundance = Taxonomies$Abundance * 100
    # Taxonomies$Abundance = Taxonomies$Abundance/sum(Taxonomies$Abundance)

    Taxonomies$Abundance = Taxonomies$Abundance/rep
    head(Taxonomies)

    #按照分组求均值
    colnames(Taxonomies) by_cyl zhnagxu2 = dplyr :: summarise(by_cyl, sum(Abundance), sd(Abundance))
    head(zhnagxu2)

    ##确定因子,这里通过求和按照从小到大的顺序得到因子
    ##长变宽

    head(Taxonomies)

    # Taxonomies2 = dcast(Taxonomies,aa ~ Sample,value.var = "Abundance")
    # head(Taxonomies2)
    # Taxonomies2[is.na(Taxonomies2)] # aa = Taxonomies2
    # # head(aa)
    #
    # n = ncol(aa)
    # #增加一行,为整列的均值,计算每一列的均值,2就是表示列
    # aa[n+1]=apply(aa[,c(2:ncol(aa))],1,sum)
    # colnames(aa)[n+1] # # str(aa)
    # bb # # head(bb)
    # bb = bb[c(1,ncol(bb))]
    # cc # head(cc)

    iris_groups cc head(cc)
    colnames(cc)= c("aa","allsum")
    cc head(cc)


    ##使用这个属的因子对下面数据进行排序

    head(zhnagxu2)
    colnames(zhnagxu2) zhnagxu2$aa = factor(zhnagxu2$aa,order = T,levels = cc$aa)
    zhnagxu3 = plyr::arrange(zhnagxu2,desc(aa))
    head(zhnagxu3)
    ##制作标签坐标,标签位于顶端
    # Taxonomies_x = ddply(zhnagxu3,"group", transform, label_y = cumsum(Abundance))
    # head(Taxonomies_x )
    #标签位于中部
    # Taxonomies_x1 = ddply(zhnagxu3,"group", transform, label_y = cumsum(Abundance) - 0.5*Abundance)
    Taxonomies_x = ddply(zhnagxu3,"group", transform, label_sd = cumsum(Abundance), label_y = cumsum(Abundance) - 0.5*Abundance)
    # Taxonomies_x$label_y =
    head(Taxonomies_x,6 )
    Taxonomies_x$label = Taxonomies_x$aa
    #使用循环将堆叠柱状图柱子比较窄的别写标签,仅仅宽柱子写上标签
    for(i in 1:nrow(Taxonomies_x)){
    if(Taxonomies_x[i,3] > 3){
    Taxonomies_x[i,5] = Taxonomies_x[i,5]
    }else{
    Taxonomies_x[i,5] = NA
    }
    }

    #----开始设置颜色映射数量,就是图例显示的数量。
    #假如仅仅设置平均丰度排名前10位的展示标签,其他标记为others
    # Top = 10
    # i = 1
    # Taxonomies_x$aa = as.character(Taxonomies_x$aa)
    # for (i in 1:length(Taxonomies_x$aa)) {
    # if (Taxonomies_x$aa[i] %in% cc$aa[1:Top]) {
    # # Taxonomies_x$aa[i] = Taxonomies_x$aa[i]
    # }else{
    #
    # Taxonomies_x$aa[i] = "others"
    # }
    # }

    Taxonomies_x$aa = factor(Taxonomies_x$aa,order = T,levels = c(as.character(cc$aa)))

    # cc$aa
    # Taxonomies_x$aa
    unique( Taxonomies_x$aa)

    head(Taxonomies_x )

    ##普通柱状图
    p4 geom_bar(stat = "identity",width = 0.5,color = "black") +
    scale_fill_manual(values = colors) +
    theme(axis.title.x = element_blank()) +
    theme(legend.text=element_text(size=6)) +
    scale_y_continuous(name = "Abundance (%)")

    p4
    if (is.na(axis_order)) {
    p4 = p4
    }else{
    p4 = p4 +scale_x_discrete(limits = axis_order)
    }


    if (sd == TRUE) {
    p4 = p4 +
    geom_errorbar(aes(ymin=label_sd-sd, ymax=label_sd +sd), width=.2)
    }

    if (label == TRUE) {
    p4 = p4 +
    geom_text(aes(y = label_y, label = label ),size = 4,fontface = "bold.italic")
    }

    # print(p4)

    # install.packages("ggalluvial")
    p4 = p4+theme_bw()+
    scale_y_continuous(expand = c(0,0))+

    theme(

    panel.grid.major=element_blank(),
    panel.grid.minor=element_blank(),
    text=element_text(face = "bold"),
    plot.title = element_text(vjust = -8.5,hjust = 0.1),
    axis.title.y =element_text(size = 20,face = "bold",colour = "black"),
    axis.title.x =element_text(size = 24,face = "bold",colour = "black"),
    axis.text = element_text(size = 20,face = "bold"),
    axis.text.x = element_text(colour = "black",size = 14,),
    axis.text.y = element_text(colour = "black",size = 14),

    legend.text = element_text(size = 15)
    #legend.position = "none"#是否删除图例

    )
    p4
    map = as.data.frame(sample_data(ps))
    if (length(unique(map$Group))>3){ p4=p4+theme(axis.text.x=element_text(angle=45,vjust=1, hjust=1))}

    #-------------冲击图
    head(Taxonomies_x )
    cs = Taxonomies_x $aa

    # head(cs)
    # as.factor(Taxonomies_x $Genus)
    # cs = as.character(Taxonomies_x $Genus)
    # cs1 = as.factor(cs)
    cs1 = cs
    #提取真正的因子的数量
    lengthfactor = length(levels(cs1))
    #提取每个因子对应的数量
    cs3 = summary(as.factor(cs1))
    cs4 = as.data.frame(cs3)
    cs4$id = row.names(cs4)
    #对因子进行排序
    df_arrange #对Taxonomies_x 对应的列进行排序
    Taxonomies_x1 head(Taxonomies_x1)
    #构建flow的映射列Taxonomies_x
    Taxonomies_x1$ID = factor(rep(c(1:lengthfactor), cs4$cs3))

    #colour = "black",size = 2,,aes(color = "black",size = 0.8)
    head(Taxonomies_x1)
    p3 = ggplot(Taxonomies_x1,
    aes(x = group, stratum = aa, alluvium = ID,
    weight = Abundance,
    fill = aa, label = aa)) +
    geom_flow(stat = "alluvium", lode.guidance = "rightleft",
    color = "black",size = 0.2,width = 0.3,alpha = .2) +
    geom_bar(width = 0.45)+
    geom_stratum(width = 0.45,size = 0.2) +
    #geom_text(stat = "stratum", size = 3,family="Times New Roman",fontface = "bold.italic") +
    #theme(legend.position = "none") +
    scale_fill_manual(values = colors)+
    #ggtitle("fow_plot")+
    # scale_x_discrete(limits = axis_order)+
    # geom_text(aes(y = label_y, label = label ),size = 4,fontface = "bold.italic")+
    labs(x="group",
    y="Relative abundancce (%)",
    )
    p3
    if (is.na(axis_order)) {
    p3 = p3
    }else{
    p3 = p3 +scale_x_discrete(limits = axis_order)
    }
    # p3
    if (label == TRUE) {
    p3 = p3 +
    geom_text(aes(y = label_y, label = label ),size = 4,fontface = "bold.italic")
    }

    if (sd == TRUE) {
    p3 = p3 +
    geom_errorbar(aes(ymin=label_sd-sd, ymax=label_sd +sd), width=.2)
    }
    p3 =p3+theme_bw()+
    scale_y_continuous(expand = c(0,0))+
    #geom_hline(aes(yintercept=0), colour="black", linetype=2) +
    #geom_vline(aes(xintercept=0), colour="black", linetype="dashed") +
    #scale_fill_manual(values = mi, guide = guide_legend(title = NULL))+
    theme(

    panel.grid.major=element_blank(),
    panel.grid.minor=element_blank(),
    text=element_text(face = "bold"),
    plot.title = element_text(vjust = -8.5,hjust = 0.1),
    axis.title.y =element_text(size = 20,face = "bold",colour = "black"),
    axis.title.x =element_text(size = 24,face = "bold",colour = "black"),
    axis.text = element_text(size = 20,face = "bold"),
    axis.text.x = element_text(colour = "black",size = 14),
    axis.text.y = element_text(colour = "black",size = 14),

    legend.text = element_text(size = 15,face = "bold.italic")
    #legend.position = "none"#是否删除图例

    )
    p3
    if (length(unique(map$Group))>3){ p3=p3+theme(axis.text.x=element_text(angle=45,vjust=1, hjust=1))}




    return(list(p4,Taxonomies_x,p3))

    }

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  • 堆叠柱状图demo

    2018-03-14 16:17:31
    堆叠柱状图hightcharts图表demo,堆叠柱状图hightcharts图表demo
  • 本文介绍了Python 堆叠柱状图绘制方法,分享给大家,具体如下:'''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''>>文件: 堆叠直方图.py>>作者: liu yang>>...

    本文介绍了Python 堆叠柱状图绘制方法,分享给大家,具体如下:

    2019072910335115.png

    '''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''

    >>文件: 堆叠直方图.py

    >>作者: liu yang

    >>邮箱: liuyang0001@outlook.com

    >>博客: www.cnblogs.com/liu66blog

    '''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''

    #!/usr/bin/env python

    # -*- coding: utf-8 -*-

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib

    # 定义要使用的字体,防止出现中文乱码

    font=matplotlib.font_manager.FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\Deng.ttf")

    # 双层直方图,上下结构 适用于一个柱状图全部高于另一组

    def barsplot():

    # 先生成一个画布

    fig=plt.figure()

    # 生成数据

    x1=[x for x in range(1,9)]

    y1=[n*2 for n in range(1,9)]

    x2=[x for x in range(1,9)]

    y2=[x**2 for x in x2]

    # 开始画条形图2,先画数值大的,数值小的直接在原图覆盖

    l2=plt.bar(x2,y2,color='b',width=0.4)

    # 开始画条形图1

    l1=plt.bar(x1,y1,color='g',width=0.4)

    # 设置x标签

    plt.xlabel(u'x轴',fontproperties=font)

    # 设置y轴标签

    plt.ylabel('y轴',fontproperties=font)

    # 设置标题

    plt.title(u'堆叠柱状图',fontproperties=font)

    # 设置注解狂

    plt.legend(handles = [l1, l2,], labels = ['去年', '今年'], loc = 'best',prop=font)

    # 把确切数字显示出来

    for x1,x2, y1, y2 in zip(x1,x2, y1, y2):

    plt.text(x1 , y1, '%.0f' % y1, ha='center', va='bottom')

    plt.text(x2 , y2, '%.0f' % y2, ha='center', va='bottom')

    # 显示

    plt.show()

    # 如果最为主模块运行

    if __name__ == '__main__':

    # 实例化

    ba=barsplot()

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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  • 堆叠柱状图

    2020-08-13 16:32:11
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  • Python绘制堆叠柱状图

    万次阅读 2018-12-20 17:28:34
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  • echarts堆叠柱状图实现

    2021-02-27 18:13:34
    本身这个例子拿来不是堆叠的是平行柱状图。我是参考了echarts画廊里的其他堆叠柱状图属性试出来的。重点就是stack是堆叠效果。且两个即将堆叠的柱状图stack必须是同样的值
  • Numbers创建堆叠柱状图

    2020-02-18 17:30:18
    选取竖型的堆叠柱状图: 默认出现的是非堆叠的柱状图: 点击这个柱状图,点击下方出现的编辑数据引用 选择根据列绘制序列 就变成了竖版的堆叠柱状图 如果有多行数据,就选中多行数据,例如: 可以得到根据行...
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  • echarts的堆叠柱状图,按照百分比显示,且占满整行,全网搜了一下,没有发现所想要的,于是自己写了一个,可能比较麻烦些,如果有需要的可以下载看一下。
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  • echarts实现堆叠柱状图(顶端圆角),并统计总数,自定义柱体颜色
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  • Echarts 堆叠柱状图显示总数

    千次阅读 2019-10-12 15:21:40
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空空如也

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堆叠柱状图