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  • 今天尝试做了一下最近五天新冠肺炎确诊人数的增长柱状图,想要能够反映出每日增长量的。所以饶了蛮大的弯,但做出来回想其实步骤很简单,只要三步,。下面小结一下。 文章目录一、Excel表格数据录入二、绘制柱状图三...

    今天尝试做了一下最近五天新冠肺炎确诊人数的增长柱状图,想要能够反映出每日增长量的。所以饶了蛮大的弯,但做出来回想其实步骤很简单,只要三步,。下面小结一下。

    一、Excel表格数据录入

    在这里插入图片描述
    为了反映出增长情况,可以增加一列"昨日增长"数据。因为第一天没有昨日增长数据,所以第一日数据直接复制了过来。

    在这里插入图片描述

    二、绘制柱状图

    1、如图,选择好所有数据,点击”插入——二维柱状图——簇状柱状图
    在这里插入图片描述

    2、如图,柱状图中,单击选中昨日确诊(橙色列),右键,选择设置系列格式,选择次坐标轴

    在这里插入图片描述
    3、如图,在柱状图中,左键双击右侧坐标轴,弹出的操作栏中,将
    边界最大值和最小值调整到与柱状图中左侧坐标轴最大值最小值相同的数值。
    在这里插入图片描述

    到这里其实就可以看出增长量了,就是每一列蓝色部分。如果想加上边框,更改颜色等,可以自行百度。

    三、结果展示

    在这里插入图片描述

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  • python绘图:柱状图绘制详解

    万次阅读 2019-01-08 15:53:20
    柱状图用于反映数值变量的集中趋势,用误差线估计变量的差值统计。理解误差线有助于我们准确的获取柱状图反映的信息,因此打算先介绍一下误差线方面的内容,然后介绍一下利用seaborn库绘制柱状图。 1.误差线的理解 ...

            柱状图用于反映数值变量的集中趋势,用误差线估计变量的差值统计。理解误差线有助于我们准确的获取柱状图反映的信息,因此打算先介绍一下误差线方面的内容,然后介绍一下利用seaborn库绘制柱状图。

    1.误差线的理解

           误差线源于统计学,表示数据误差(或不确定性)范围,以更准确的方式呈现数据。当label上有一组采样数据时,一般将这组数据的平均值作为该label上标注的值,而用误差线表示该均值可能的误差范围。误差线可以用标准差(standard deviation,SD)、标准误(standard error,SE)和置信区间表示,使用时可选用任意一种表示方法并作相应说明即可。当label上值有一个数据时,则不需要标注误差线。

    • 标准差

           在实际中,总体的标准差总是未知的,我们一般用样本标准差来估计总体标准差,样本标准差s定义为 

                                                                          

          其中u为样本均值,则误差线的范围为(u-s,u+s)

    • 标准误

           当多次进行重复采样时,会得到多组数据,每组数据都有一个平均值,这些平均值间是有差异的,尽管在每组数据量较大时,这个差异会比较小,标准误表示的就是平均值的误差范围。可以对标准误\sigma _{\bar{x}}做以下估计

                                                                                

           其中s为样本的标准差,则误差线的范围为(u-\sigma _{\bar{x}},u+\sigma _{\bar{x}})

    • 置信区间

           由于bar上标明的值是样本均值,这里实际上是对样本均值进行区间估计得到的置信区间。一般作区间估计时,需要先获知总体的分布,在实际中我们依据样本的数据量来假设其总体的分布。当为大样本数据情况时(一般数据量大于30),假设样本服从正态分布,当数据量较小时(小于30)时假设样本服从t-分布。当然,若已知总体分布时则不需要假设,包括接下来均值及标准差的计算,若已知时则不需要对其进行估计。

           当总体为正态分布时,误差线的范围为

                                                                         

           其中z^{*}依据区间置信度来计算,C表示置信度(只列出常见的置信度)

                                                               

           当总体为t-分布时,误差线的范围为

                                                                           

           其中t^{*}依据置信度及样本自由度(N-1)来计算,一般查询t-分布得到

                                     

                                                              

           这里以均值u的置信区间为例,顺便说一下对置信区间的理解。置信区间(置信度为p)是指在重复采集n次时,得到的样本均值有np次可能落在置信区间内,我们不能对置信区间作如下解读:总体均值有p的可能性在置信区间内,这是不对的,在一次采样完成后,按照频率学派的观点,只有“在区间内”、“在区间外”这两种情况,而不能讨论可能性(可能性是贝叶斯学派的观点)。

          通过以上的说明,可以获知这样一点内容:当误差线比较“长”时,一般要么是数据离散程度大,要么是数据样本少。

    2.利用seaborn.barplot()绘制柱状图

         seaborn.barplot()绘图参数的说明为:

    • x:指定label值,可以是一个序列
    • y:对应每个label上的数据,可以是一个序列
    • hue:指定分类变量,其使用示例如下,左图是不使用hue参数时的图形,右图是使用hue的图形
    >>> a=np.arange(40).reshape(10,4)
    df=pd.DataFrame(a,columns=['a','b','c','d'])
    df['a']=[0,4,4,8,8,8,4,12,12,12]
    df['d']=list('aabbabbbab')
    sns.barplot(x='a',y='b',data=df,hue='d')

                              

    • data:使用的数据集。在上面的例子中,当指定"data=df"时,可以在“x=”、"y="处直接使用column名称,否则需要使用"x=data['a']"的形式
    • order,hue_order:order控制bar绘制的顺序,hue_order控制一个bra内每个类绘图顺序,例如分别执行以下代码
    >>> sns.barplot(x='a',y='b',data=df,order=[8,4,12,0])  #控制bar绘制顺序,左图
    sns.barplot(x='a',y='b',data=df,hue_order=['b','a'])  #控制bar绘制顺序,右图

                             

    • estimator:设置每一个label上显示的统计量类型,默认为平均值,可修改为最大值、中位值等。注意,若修改为非平均值,那么前面所提到的误差线都需要做修改,因为前面的误差线解释都是基于平均值的。
    • ci:在seaborn.barplot()中误差线默认表示的是均值的置信区间,因此当ci为(0,100)间的值时表示置信区间的置信度,默认为95;ci还可以取值为'sd',此时误差线表示的是标准误差;当ci取值为None时,则不显示误差线
    • n_boot:计算代表置信区间的误差线时,默认会采用bootstrap抽样方法(在样本量较小时比较有用),该参数控制bootstrap抽样的次数
    • units:该参数的解释我暂时还未弄明白
    • orient:设置柱状图水平绘制还是竖直绘制,"h"表示水平,“v”表示竖直。
    • color:设置bar的颜色,这里似乎用于将所有的bar设置为同一种颜色
    • pattle:调色板,设置bar的以不同颜色显示,所有的颜色选择都要是matplotlib是能识别的颜色
    • saturation:设置颜色的饱和度取值为[0,1]间
    • errcolor:设置误差线的颜色,默认为黑色
    • errwidth:设置误差线的显示线宽
    • capsize:设置误差线顶部、底端处横线的显示长度
    • dodge:当使用分类参数“hue”时,可以通过dodge参数设置是将不同的类分别用一个bar表示,还是在一个bar上通过不同颜色表示,下图总左边是dodge=True,右边是dodge=False,默认为True。

                            

    • ax:选择将图形显示在哪个Axes对象上,默认为当前Axes对象
    • kwargs:matplotlib.plot.bar()中其它的参数

     返回值:ax,matplotlib.Axes对象

              

           

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  • 1.前段时间项目使用到柱状图 就用了网络上大神的图表框架 github地址: com.github.PhilJay:MPAndroidChart:v3.0.3 2.集成进项目后,发现生产数据差值较大,导致数值很小时,图标上根本体现不出来 我的解决...

    1.前段时间项目使用到柱状图

    就用了网络上大神的图表框架

    github地址:

    com.github.PhilJay:MPAndroidChart:v3.0.3

    2.集成进项目后,发现生产数据差值较大,导致数值很小时,图标上根本体现不出来

    我的解决方法是 绘制每个柱状图时 给其一个border 即

    mBarDataSet.barBorderWidth = 2f 这样即使数值非常小 也会又2f的高度 值为0不会绘制
    

    3.我项目中用一个柱状图 大需要切换展示 日 月 年季度 年月的数据 现象是

    当我再日数据将图表缩放时 然后切换到年极度 或其他 发现图表还是缩放状态

    power_chart.fitScreen() 此方法ke可使图表缩放还原

    4.x轴在放大过程中 发现x轴标签会重复显示 解决方法是

    power_chart.xAxis.granularity = 1f

    设置x轴粒度为1 这样放大到展示标签数与设置的一样后 标签也不会重复

    这是在此次工作中遇到的问题及解决方法 供大家参考

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  • 柱状图用于反映数值变量的集中趋势,用误差线估计变量的差值统计。理解误差线有助于我们准确的获取柱状图反映的信息,因此打算先介绍一下误差线方面的内容,然后介绍一下利用seaborn库绘制柱状图。 1.误差线的理解 ...

            柱状图用于反映数值变量的集中趋势,用误差线估计变量的差值统计。理解误差线有助于我们准确的获取柱状图反映的信息,因此打算先介绍一下误差线方面的内容,然后介绍一下利用seaborn库绘制柱状图。

    1.误差线的理解

           误差线源于统计学,表示数据误差(或不确定性)范围,以更准确的方式呈现数据。当label上有一组采样数据时,一般将这组数据的平均值作为该label上标注的值,而用误差线表示该均值可能的误差范围。误差线可以用标准差(standard deviation,SD)、标准误(standard error,SE)和置信区间表示,使用时可选用任意一种表示方法并作相应说明即可。当label上值有一个数据时,则不需要标注误差线。

    • 标准差

           在实际中,总体的标准差总是未知的,我们一般用样本标准差来估计总体标准差,样本标准差s定义为 

                                                                          

          其中u为样本均值,则误差线的范围为(u-s,u+s)

    • 标准误

           当多次进行重复采样时,会得到多组数据,每组数据都有一个平均值,这些平均值间是有差异的,尽管在每组数据量较大时,这个差异会比较小,标准误表示的就是平均值的误差范围。可以对标准误\sigma _{\bar{x}}做以下估计

                                                                                

           其中s为样本的标准差,则误差线的范围为(u-\sigma _{\bar{x}},u+\sigma _{\bar{x}})

    • 置信区间

           由于bar上标明的值是样本均值,这里实际上是对样本均值进行区间估计得到的置信区间。一般作区间估计时,需要先获知总体的分布,在实际中我们依据样本的数据量来假设其总体的分布。当为大样本数据情况时(一般数据量大于30),假设样本服从正态分布,当数据量较小时(小于30)时假设样本服从t-分布。当然,若已知总体分布时则不需要假设,包括接下来均值及标准差的计算,若已知时则不需要对其进行估计。

           当总体为正态分布时,误差线的范围为

                                                                         

           其中z^{*}依据区间置信度来计算,C表示置信度(只列出常见的置信度)

                                                               

           当总体为t-分布时,误差线的范围为

                                                                           

           其中t^{*}依据置信度及样本自由度(N-1)来计算,一般查询t-分布得到

                                     

                                                              

           这里以均值u的置信区间为例,顺便说一下对置信区间的理解。置信区间(置信度为p)是指在重复采集n次时,得到的样本均值有np次可能落在置信区间内,我们不能对置信区间作如下解读:总体均值有p的可能性在置信区间内,这是不对的,在一次采样完成后,按照频率学派的观点,只有“在区间内”、“在区间外”这两种情况,而不能讨论可能性(可能性是贝叶斯学派的观点)。

          通过以上的说明,可以获知这样一点内容:当误差线比较“长”时,一般要么是数据离散程度大,要么是数据样本少。

    2.利用seaborn.barplot()绘制柱状图

         seaborn.barplot()绘图参数的说明为:

    • x:指定label值,可以是一个序列
    • y:对应每个label上的数据,可以是一个序列
    • hue:指定分类变量,其使用示例如下,左图是不使用hue参数时的图形,右图是使用hue的图形
    >>> a=np.arange(40).reshape(10,4)
    df=pd.DataFrame(a,columns=['a','b','c','d'])
    df['a']=[0,4,4,8,8,8,4,12,12,12]
    df['d']=list('aabbabbbab')
    sns.barplot(x='a',y='b',data=df,hue='d')
         
    • data:使用的数据集。在上面的例子中,当指定"data=df"时,可以在“x=”、"y="处直接使用column名称,否则需要使用"x=data['a']"的形式
    • order,hue_order:order控制bar绘制的顺序,hue_order控制一个bra内每个类绘图顺序,例如分别执行以下代码
    >>> sns.barplot(x='a',y='b',data=df,order=[8,4,12,0])  #控制bar绘制顺序,左图
        sns.barplot(x='a',y='b',data=df,hue_order=['b','a'])  #控制bar绘制顺序,右图

      ​  

    • estimator:设置每一个label上显示的统计量类型,默认为平均值,可修改为最大值、中位值等。注意,若修改为非平均值,那么前面所提到的误差线都需要做修改,因为前面的误差线解释都是基于平均值的。
    • ci:在seaborn.barplot()中误差线默认表示的是均值的置信区间,因此当ci为(0,100)间的值时表示置信区间的置信度,默认为95;ci还可以取值为'sd',此时误差线表示的是标准误差;当ci取值为None时,则不显示误差线
    • n_boot:计算代表置信区间的误差线时,默认会采用bootstrap抽样方法(在样本量较小时比较有用),该参数控制bootstrap抽样的次数
    • units:该参数的解释我暂时还未弄明白
    • orient:设置柱状图水平绘制还是竖直绘制,"h"表示水平,“v”表示竖直。
    • color:设置bar的颜色,这里似乎用于将所有的bar设置为同一种颜色
    • pattle:调色板,设置bar的以不同颜色显示,所有的颜色选择都要是matplotlib是能识别的颜色
    • saturation:设置颜色的饱和度取值为[0,1]间
    • errcolor:设置误差线的颜色,默认为黑色
    • errwidth:设置误差线的显示线宽
    • capsize:设置误差线顶部、底端处横线的显示长度
    • dodge:当使用分类参数“hue”时,可以通过dodge参数设置是将不同的类分别用一个bar表示,还是在一个bar上通过不同颜色表示,下图总左边是dodge=True,右边是dodge=False,默认为True。

        

    • ax:选择将图形显示在哪个Axes对象上,默认为当前Axes对象
    • kwargs:matplotlib.plot.bar()中其它的参数

     返回值:ax,matplotlib.Axes对象

              

           

    转载于:https://www.cnblogs.com/hgz-dm/p/10886309.html

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柱状图差值