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  • 年龄分布柱状图
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    2022-05-01 20:30:25

    R语言使用hist函数可视化ovarian数据集中病例年龄分布的直方图(histogram)

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    R语言使用hist函数可视化ovarian数据集中病例年龄分布的直方图(histogram)

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  • 3.统计年龄分布情况(5岁的间隔统计),绘制出年龄分布图。 这个和第一个非常相似,难点在于需要将出生年月转化为年龄。 data = data.copy() data['年龄'] = [dt.datetime.today().year - i.year for i in pd.to_...

    3.统计年龄分布情况(5岁的间隔统计),绘制出年龄分布图。

    第一个
    这个和第一个非常相似,难点在于需要将出生年月转化为年龄。

    data = data.copy()
    data['年龄'] = [dt.datetime.today().year - i.year for i in pd.to_datetime(data["出生年月"])] 
    

    如果不添加data.copy()会报错

    SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

    完整代码:

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import datetime as dt
    # 读取 CSV文件生成DataFrame
    df = pd.read_csv('D:/luohu3.csv')
    print(df)
    
    print(df.info())   # 获取 DataFrame 的摘要
    print(df.head())     # 根据位置返回对象的前n行信息(默认值为5) ,用于快速测试数据集
    print(df.describe())   # 生成描述性统计数据,总结数据集分布的集中趋势,分散和形状,不包括 NaN值。
    # 数据预处理
    data = df.dropna(0)    # 删除所有包含空值的行或列
    print(data.info())
    # data = df.drop_duplicates()
    # print(data.info())
    
    # 获取年龄数据
    data = data.copy()
    data['年龄'] = [dt.datetime.today().year - i.year for i in pd.to_datetime(data["出生年月"])]    # 日期数据如何处理
    x = data["年龄"]
    # 设置统计分值段范围
    print(data.describe())       # 查看最大值与最小值
    bins = np.arange(35, 65, 5)
    time_bins = pd.cut(x, bins)    # 对数据进行离散化处理
    print(time_bins)
    # 按积分分割区间进行分组统计
    df1 = data.groupby(time_bins)["年龄"].count()
    print(df1)
    # 绘制图形
    df1.plot(kind="bar", rot=0)
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Kaiti']   # 用来正常显示中文(黑体)常用字体包括: Kaiti-楷体; FangSong-仿宋; Microsoft YaHei-微软雅黑
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    plt.show()
    

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  • 考官雅思写作小作文满分范文 柱状图:年龄分布2017年06月12日14:48 来源:小站教育作者:小站雅思编辑参与(40)阅读(63981)摘要:为大家分享前考官simon演示的9分雅思小作文。考官亲笔,用最正统的4段式写作,本文主题...

    考官雅思写作小作文满分范文 柱状图:年龄分布

    2017年06月12日14:48 来源:小站教育作者:小站雅思编辑

    参与(40)

    阅读(63981)

    摘要:为大家分享前考官simon演示的9分雅思小作文。考官亲笔,用最正统的4段式写作,本文主题-柱状图:年龄分布,共199词。苦于小作文的烤鸭们,可以好好研读模仿。

    相比较雅思大作文,网络上与市面上的小作文资料相对较少,质量上乘的就更少,而天下烤鸭,苦小作文久矣,迫切需要图表类范文的指导,所以,请看本文前考官同学的精彩演绎。柱状图:年龄分布,共199词,band9.

    Task1:The charts below compare the age structure of the populations of France and India in 1984.

    5a4ddc33b2e02d90be12a188b5071363.png

    参考范文:

    The two charts compare the populations of France and India in terms of age distribution by gender in the year 1984.

    It is clear that the population of India was younger than that of France in 1984, with a noticeably larger proportion of people aged under 20. France, on the other hand, had a significantly larger percentage of elderly inhabitants.

    In India, close to 14% of people were aged 5 or under, and each five-year age bracket above this contained an increasingly smaller proportion of the population. France’s population, by contrast, was more evenly distributed across the age ranges, with similar figures (around 7% to 8% of all people) for each five-year cohort between the ages of 0 and 40. Somewhere between 10% and 15% of all French people were aged 70 or older, but the equivalent figure for India was only 2%.

    Looking more closely at gender, there was a noticeably higher proportion of French women than men in every cohort from age 50 upwards. For example, almost 3% of French 70- to 75-year-olds were women, while just under 2% were men. No significant gender differences can be seen on the Indian population chart.

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  • 安装插件 npm install element-resize-detector 公共方法,图标自适应窗口大小 import elementResizeDetectorMaker from "element-resize-detector"; drawLine(id, option) { const erd = ...

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    安装插件

    npm install element-resize-detector

    公共方法,图标自适应窗口大小
    import elementResizeDetectorMaker from "element-resize-detector";
    drawLine(id, option) {
        const erd = elementResizeDetectorMaker();
    
        let myChart = echarts.init(document.getElementById(id));
        // 绘制图表配置
        // 窗口大小自适应方案
        myChart.setOption(option);
        setTimeout(function () {
          // window.addEventListener('resize', () => myChart.resize(), false);
          // window.onresize = function () {
          //   myChart.resize();
          // };
          erd.listenTo(document.getElementById(id), element => {
            // var width = element.offsetWidth;
            // var height = element.offsetHeight;
            // console.log("Size: " + width + "x" + height);
            myChart.resize()
          });
        }, 200);
      },
    
    封装组件
    <template>
      <div id="cf-double-column" :style="{ width: width, height: height }">
        <!-- <p class="title"><span class="title-left"></span>{{ title }}</p> -->
        <div :id="chartID" :style="{ width: width, height: height }"></div>
        <div class="footer-name">
          <p>男</p>
          <p>女</p>
        </div>
      </div>
    </template>
    
    <script>
    /**
     * title{String} 图表的标题
     * chartID{String} 图表的唯一标识
     * width{String} 图表的宽度
     * height{String} 图表的高度
     * data1{Array} 左边柱状图的数据
     * data2{Array} 右边柱状图的数据
     *
     * 数据格式:
     *    data1与data2格式一致,且name应该对应,value是值,sum可以用来算百分比,是同类name的值的和
     *    data1: {
              name: "百岁以上",
              value: 23.4,
              sum: 30,
            },
            {
              name: "90-99岁",
              value: 16,
              sum: 20,
            },
            {
              name: "80-89岁",
              value: 15,
              sum: 20,
            },
            {
              name: "70-79岁",
              value: 1500,
              sum: 20,
            } 
     * 
     * 
     */
    import * as echarts from "echarts";
    export default {
      name: "CFDoubleColumn",
      props: ["chartID", "width", "height", "data1", "data2", "title"],
      data() {
        return {
          myChart: "",
        };
      },
      watch: {
        data1: {
          handler(newVal, oldVal) {
            console.log(newVal);
            if (this.myChart) {
              this.myChart.dispose();
            }
            this.$nextTick(() => {
              this.getDoubleCloumn();
            });
          },
          immediate: true,
        },
      },
      mounted() {
        this.getDoubleCloumn();
      },
      methods: {
        getDoubleCloumn() {
          var data1 = this.data1;
          var data2 = this.data2;
          let getArrByKey = (data, k) => {
            let key = k || "value";
            let res = [];
            if (data) {
              data.forEach(function (t) {
                res.push(t[key]);
              });
            }
            return res;
          };
          var maxNum = 0; // 横坐标的最大值
          var maxNumList = [], data1Num = [], data2Num = []
          for (let i in data1) {
            data1Num.push(data1[i].value)
          }
          for (let i in data2) {
            data2Num.push(data2[i].value)
          }
          var data1Max = Math.max(...data1Num)
          var data2Max = Math.max(...data2Num)
          if (data1Max > data2Max) {
            maxNum = data1Max
          } else {
            maxNum = data2Max
          }
          for (let i = 0; i < data1.length; i++) {
            maxNumList.push(maxNum)
          }
          console.log(data1Max, data2Max, maxNumList)
          // [起始最深颜色,结束的浅颜色]
          let colorLeft = ["#3DA1FF", "#2749FC"];
          let colorRight = ["#FB857D", "#F6504A"];
          let option = {
            legend: {
              top: "5%",
              right: "10%",
              itemWidth: 50,
              itemHeight: 22,
              itemGap: 40,
              orient: "horizontal",
              icon: "circle",
              textStyle: {
                color: "#ffffff",
                fontSize: 20,
              },
              // data: ['规模猪场', '中小猪场']
            },
            grid: [
              {
                show: false,
                left: "2%",
                top: "10%",
                bottom: "8%",
                width: "40%",
              },
              {
                show: false,
                left: "51%",
                top: "10%",
                bottom: "8%",
                width: "0%",
              },
              {
                show: false,
                right: "2%",
                top: "10%",
                bottom: "8%",
                width: "40%",
              },
            ],
            tooltip: {
              show: false,
              // 设置  是否百分比
              formatter: "{b} : {c}",
            },
            xAxis: [
              {
                type: "value",
                inverse: true,
                axisLine: {
                  show: false,
                },
                axisTick: {
                  show: false,
                },
                position: "bottom",
                axisLabel: {
                  show: false,
                },
                splitLine: {
                  show: false,
                },
              },
              {
                gridIndex: 1,
                show: false,
              },
              {
                gridIndex: 2,
                show: true,
                type: "value",
                inverse: false,
                axisLine: {
                  show: false,
                },
                axisTick: {
                  show: false,
                },
                position: "bottom",
                axisLabel: {
                  show: true,
                  textStyle: {
                    color: "white",
                  },
                },
                splitLine: {
                  show: false,
                },
              },
            ],
            yAxis: [
              {
                gridIndex: 0,
                triggerEvent: true,
                show: true,
                inverse: true,
                data: getArrByKey(data1, "name"),
                axisLine: {
                  show: false,
                },
                splitLine: {
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                },
                axisTick: {
                  show: false,
                },
                axisLabel: {
                  show: false,
                },
              },
              {
                gridIndex: 1,
                type: "category",
                inverse: true,
                position: "left",
                axisLine: {
                  show: false,
                },
                axisTick: {
                  show: false,
                },
                axisLabel: {
                  show: true,
                  interval: 0,
                  align: "auto",
                  verticalAlign: "middle",
                  textStyle: {
                    color: "#000",
                    fontSize: 16,
                    align: "center",
                  },
                },
                data: getArrByKey(data1, "name"),
              },
              {
                gridIndex: 2,
                triggerEvent: true,
                show: true,
                inverse: true,
                data: getArrByKey(data2, "name"),
                axisLine: {
                  show: false,
                },
                splitLine: {
                  show: false,
                },
                axisTick: {
                  show: false,
                },
                axisLabel: {
                  show: false,
                },
              },
            ],
            series: [
              {
                type: "pictorialBar",
                xAxisIndex: 0,
                yAxisIndex: 0,
                // symbol: 'rect',
                itemStyle: {
                  normal: {
                    color: "rgba(0,0,0,0)",
                  },
                },
                barWidth: 10,
                // symbolRepeat: true,
                // symbolSize: 14,
                data: maxNumList,
                barGap: "-100%",
                barCategoryGap: 0,
                label: {
                  normal: {
                    show: false,
                    // formatter: (series) => {
                    //   return lastYearData[timeLineData[0]][series.dataIndex] + "%";
                    // },
                    position: "insideTopLeft",
                    textStyle: {
                      color: "#ffffff",
                      fontSize: 20,
                    },
                    offset: [0, -10],
                  },
                },
                z: -100,
                animationEasing: "elasticOut",
                animationDelay: function (dataIndex, params) {
                  return params.index * 30;
                },
              },
              {
                // name: '规模猪场',
                type: "bar",
                gridIndex: 0,
                // showBackground: true,
                backgroundStyle: {
                  barBorderRadius: 30,
                },
                xAxisIndex: 0,
                yAxisIndex: 0,
                data: data1,
                barWidth: 20,
                // barCategoryGap: '40%',
                itemStyle: {
                  normal: {
                    show: true,
                    // 线性渐变,前四个参数分别是 x0, y0, x2, y2, 范围从 0 - 1,分别表示右,下,左,上。例如(0,0,0,1)表示从正上开始向下渐变;如果是(1,0,0,0),则是从正右开始向左渐变。
                    // 相当于在图形包围盒中的百分比,如果最后一个参数传 true,则该四个值是绝对的像素位置
                    color: new echarts.graphic.LinearGradient(
                      0,
                      0,
                      1,
                      0,
                      [
                        {
                          offset: 0,
                          color: colorLeft[0], //指0%处的颜色
                        },
                        {
                          offset: 1,
                          color: colorLeft[1], //指100%处的颜色
                        },
                      ],
                      false
                    ),
                    barBorderRadius: [10, 0, 0, 10],
                  },
                },
    
                label: {
                  normal: {
                    show: false,
                    position: "insideRight",
                    textStyle: {
                      color: "#ffffff",
                      fontSize: "12",
                    },
                  },
                },
              },
              {
                type: "pictorialBar",
                xAxisIndex: 2,
                yAxisIndex: 2,
                symbol: "rect",
                itemStyle: {
                  normal: {
                    color: "rgba(0,0,0,0)",
                  },
                },
                barWidth: 10,
                symbolRepeat: true,
                symbolSize: 14,
                data: maxNumList,
                barGap: "-100%",
                barCategoryGap: 0,
                label: {
                  normal: {
                    show: false,
                    // formatter: (series) => {
                    //   return thisYearData[timeLineData[0]][series.dataIndex] + "%";
                    // },
                    position: "insideTopRight",
                    textStyle: {
                      color: "#ffffff",
                      fontSize: 20,
                    },
                    offset: [0, -10],
                  },
                },
                z: -100,
                animationEasing: "elasticOut",
                animationDelay: function (dataIndex, params) {
                  return params.index * 30;
                },
              },
              {
                // name: '中小猪场',
                type: "bar",
                xAxisIndex: 2,
                yAxisIndex: 2,
                gridIndex: 2,
                showBackground: false,
                backgroundStyle: {
                  barBorderRadius: 30,
                },
                data: data2,
                barWidth: 20,
                // barCategoryGap: '40%',
                itemStyle: {
                  normal: {
                    show: true,
                    // 线性渐变,前四个参数分别是 x0, y0, x2, y2, 范围从 0 - 1,分别表示右,下,左,上。例如(0,0,0,1)表示从正上开始向下渐变;如果是(1,0,0,0),则是从正右开始向左渐变。
                    // 相当于在图形包围盒中的百分比,如果最后一个参数传 true,则该四个值是绝对的像素位置
                    color: new echarts.graphic.LinearGradient(
                      0,
                      0,
                      1,
                      0,
                      [
                        {
                          offset: 0,
                          color: colorRight[0], //指0%处的颜色
                        },
                        {
                          offset: 1,
                          color: colorRight[1], //指100%处的颜色
                        },
                      ],
                      false
                    ),
                    barBorderRadius: [0, 10, 10, 0],
                  },
                },
                label: {
                  normal: {
                    show: false,
                    position: "insideLeft",
                    textStyle: {
                      color: "#ffffff",
                      fontSize: "12",
                    },
                  },
                },
              },
            ],
          };
          this.myChart = this.tools.drawLine(this.chartID, option);
        },
      },
    };
    </script>
    
    <style lang="scss" scoped>
    #cf-double-column {
      position: relative;
      width: 100%;
      height: 100%;
      background: #ffffff;
      border-radius: 0.5rem;
      .title {
        position: absolute;
        top: 0;
        left: 1rem;
        font-size: 1.13rem;
        font-weight: bold;
        color: #333333;
        .title-left {
          display: inline-block;
          width: 0.25rem;
          height: 1rem;
          background: linear-gradient(180deg, #3ea2ff 0%, #2746fc 100%);
          border-radius: 0.13rem;
          margin-right: 1rem;
        }
      }
      .footer-name {
        position: absolute;
        bottom: 0;
        color: #333333;
        font-size: 0.88rem;
        width: 100%;
        p {
          display: inline-block;
          width: 50%;
          padding: 0 3rem;
        }
        p:nth-of-type(1) {
          text-align: right;
        }
      }
    }
    </style>
    
    父组件调用
    <CFDoubleColumn
            chartID="chart2"
            width="48.75rem"
            height="28.63rem"
            :data1="columndata1"
            :data2="columndata2"
            title="年龄分布"
    ></CFDoubleColumn>
    
    数据格式

    name 是坐标名称,value是对应的值

          columndata1: [
            { name: "百岁以上",  value: 234 },
            { name: "90-99岁", value: 160  },
            { name: "80-89岁",  value: 1500 },
            { name: "70-79岁", value: 1500 },
            { name: "60-69岁", value: 960 },
            { name: "45-59岁", value: 98 },
            { name: "18-44岁", value: 97 },
            { name: "6-17岁", value: 95 },
            { name: "0-5岁", value: 94 },
          ],
          columndata2: [
            { name: "百岁以上", value: 234 },
            { name: "90-99岁", value: 1600 },
            { name: "80-89岁", value: 105 },
            { name: "70-79岁", value: 105 },
            { name: "60-69岁", value: 960 },
            { name: "45-59岁", value: 98 },
            { name: "18-44岁", value: 97 },
            { name: "6-17岁", value: 95 },
            { name: "0-5岁", value: 94 },
          ],
    
    展开全文
  • 年龄分布来看,巨量算数数据显示,新能源车的已购车用户主要分布在24-40岁的中坚人群,而高潜用户则表现出对新能源车的购买意愿,年龄段分布逐渐趋于均衡化,尤其18-23岁及41岁以上的人群兴趣度提升明显,受众群体...
  • #画频率分布直方图 #纵坐标名字为frequency,频数直方图。则使用:hist(x,freq=T) #纵坐标名字为density,频率直方图。则使用:hist(x,freq=F) hist(audit1[,1],col='white',freq=T)
  • line2],[ '正态分布曲线', '核密度曲线'],loc= 'best') # 显示图形 plt.show() 从直方图的展现来看,乘客的年龄分布与理论正态分布曲线存在一些差异,说明不服从正态分布,而且从图中也能看见,年龄呈现右偏的特征...
  • 把握步骤 正确绘制频数分布直方图

    万次阅读 2020-12-29 08:17:49
    把握步骤正确绘制频数分布直方图为了更直观、形象地反映考察对象中各个对象的频数情况,通常用横轴表示考察的对象,纵轴表示对象的频数,并以长方形的形式表现出来,这样的统计图叫做频数分布直方图。给出一组数据,...
  • 绘制频率分布直方图的三种方法,总结的很用心!

    万次阅读 多人点赞 2020-02-08 21:51:16
    直方图能帮助迅速了解数据的分布形态,将观测数据分组,并以柱状条表示各分组中观测数据的个数。简单而有效的可视化方法,可检测数据是否有问题,也可看出数据是否遵从某种已知分布。本次案例通过生成...
  • line2],[ '正态分布曲线', '核密度曲线'],loc= 'best') # 显示图形 plt.show() 从直方图的展现来看,乘客的年龄分布与理论正态分布曲线存在一些差异,说明不服从正态分布,而且从图中也能看见,年龄呈现右偏的特征...
  • 1)客户年龄分布直方图和密度图 2)客户年龄和收入关系的散点图 3)绘制散点图观察账户(年龄,收入,孩子数)之间的关系,对角线显示直方图 4)按区域展示平均收入的柱状图,并显示标准差 5)多子图绘制:账户中...
  • R语言hist作直方图

    千次阅读 2021-10-29 11:17:46
    直方图(Histogram)又称柱状图,是一种统计报告图,由一系列高度不等的纵条纹或线段表示的数据分布情况。可以使用直方图估计数据的概率分布情况。 在R语言中,可以使用hist()函数来绘制直方图。 1. 基本用法 # ...
  • 镝摘  虽然直方图柱状图的一种(毕竟乍眼看都是很多柱子的样子),但是其实它俩一个喜欢数多少,一个喜欢比大小。...简单来说,直方图描述的是一组数据的频次分布,例如把年龄分成“0-5,5-10,……,80-85”17...
  • Pyecharts模块的总结之柱状图 简介: Echarts是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。而Python是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理。当数据分析遇上...
  • 原文链接: Excel 绘制 人口年龄结构树状 上...
  • 柱状图直方图、饼图

    千次阅读 2019-04-15 15:12:25
    matplotlib能够绘制**折线图、柱状图、饼图、直方图、**散点图、热力图、K线图等,但是,我们需要知道不同的统计图到底能够表示出什么,以此来决定选择哪种统计图来更直观的呈现我们的数据 一、常见图形种类及意义 ...
  • matplotlib绘制直方图之基本配置——万能模板案例

    千次阅读 多人点赞 2022-04-09 13:53:02
    绘制多个子图(多子图直方图案例模板) 概率分布直方图(统计图形) 直方图内显示折线图分布 堆叠面积直方图 在不同的子图中绘制各种类犯罪数据的数值分布 其他案例 乘客年龄分布频数直方图 男女乘客直方图...
  • 柱状图>二维,就出现了图表,然后右键图表空白处>选择数据,在弹出的对话框有两个”编辑“按钮,编辑即可。需要注意的是右边那个编辑点击后,每一项之间要用英文逗号分隔开,如图中为例就应输入 笔记本,台式机...
  • 本文介绍了直方图概念及属性、图像直方图的概念、特点及应用。
  • 对数据集“捞起生鱼片”做定量分析 穿插pandas的cut,groupby,agg方法 定量数据分布分析 对于定量数据而言,选择组数与...​ -第五步:绘制频率分布直方图 ​ 原则:各组是相斥的,且包含了所有数据,各组的组宽
  • 使用图形目的:更加清晰的展现数据内容 所使用的图形:水平条,堆叠条,并排图,树状图,圆视图,并排圆,盒须图,气泡图。 这些图形是在上一例的基础上...如果我们想在柱状图上面加入柱状图大小怎么办呢,点击...
  • Matplotlib直方图

    2022-03-04 13:31:27
    Matplotlib直方图 直方图(Histogram),又称质量...例如,我们对某工厂的员工年龄直方图统计,首先我们要统计出每一位员工的年龄,然后设定一个 20 至 65 的数值范围,并将该数值范围细分为 4 个区间段 (20,35),(3
  • 直方图 直方图属于一种统计类型,下面的例子表示统计年龄段内人数。 population_ages =[22,55,62,45,21,22,34,42,42,4,99,102,110,120,121,122,130,111,115,112,80,75,65,54,44,43,42,48] bins= [0,10,20,30,40,50,...
  • 直方图+Q~Q图 1、单个代码 plt.figure(figsize=(10,5)) ax=plt.subplot(1,2,1) sns.distplot(train_data['V0'],fit=stats.norm) ax=plt.subplot(1,2,2) res = stats.probplot(train_data['V0'], plot=plt) 2、多...
  • matplotlib可以绘制折线图、散点图、柱状图直方图、饼图 1.3.1 常见图形种类及意义 折线图:以折线的上升或下降来表示统计量的增减变化的统计图 特点:可以显示数据的变化趋势,反映事物变化情况。(变化) ...
  • 一、Matplotlib之HelloWorld 1. 什么是Matplotlib: 专门用于开发2D图表(包括3D图表) 使用起来及其简单 以渐进、交互式方式实现数据可视化 2. matplotlib的效果: ...例如下面两个为数字展示和图形展示...
  • Matplotlib数据可视化002:折线图【Python菜鸟进阶大神】Matplotlib数据可视化003:条形图【Python菜鸟进阶大神】Matplotlib数据可视化004:饼图直方图用来描述连续变量(定量变量)的分布情况,横轴表示数据类型,...
  • Matplotlib绘制直方图

    千次阅读 2021-06-12 09:03:20
    Matplotlib绘制直方图 ...案例一:乘客年龄分布频数直方图 # 导入第三方库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 设置中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 创建图形 plt.fi
  • 直方图并非没有偏见。实际上,它们是武断的,可能会导致对数据的错误结论。无论你是在与高管开会,还是在与数据狂人开会,有一件事是可以肯定的:总会看到一个直方图直方图非常直观:任何人一眼就能理解它们。此外,...

空空如也

空空如也

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年龄分布柱状图