精华内容
下载资源
问答
  • 软件应用大都选用图表设计来可视化各类软件数据,成功简化界面...然而,web\App设计之中的图表种类繁多,例如常见的饼形图、条形图、折线图、时刻表、示意图、流程图、直方图、散点图、点图等等,作为设计师和开发人

    软件应用大都选用图表设计来可视化各类软件数据,成功简化界面设计的同时,也大幅提升其用户体验。此类图表设计, 为设计师们提供了更多随心创造和自我表达的空间, 其联动动效和交互设计,也为设计师们提供了更多界面提升和优化的可能性,设计师们也确实钟爱于在其实际的设计中,添加各类图表设计。

    这也就解释了为什么如今图表会广泛出现在各类软件(包括Web和App)设计之中。

    然而,web\App设计之中的图表种类繁多,例如常见的饼形图、条形图、折线图、时刻表、示意图、流程图、直方图、散点图、点图等等,作为设计师和开发人员,究竟如何才能完美设计和还原此类图表设计呢?不用担心!专注于UI资源素材的搜UI( SOOUI),为大家带了app可视化图表设计模板一定会找到想要的答案。

     

    数据可视化接口设计

    数据可视化

    调色板在ColorBrewer数据可视化

     

    Kubervis数据可视化

    展开全文
  • 内置示例数据集 seaborn内置了十几个示例数据集,通过load_dataset函数可以调用。其中包括常见的泰坦尼克、鸢尾花等经典数据集。#查看数据集种类 importseabor...

    内置示例数据集

    seaborn内置了十几个示例数据集,通过load_dataset函数可以调用。

    其中包括常见的泰坦尼克、鸢尾花等经典数据集。

    # 查看数据集种类
    import seaborn as sns
    sns.get_dataset_names()
    
    import seaborn as sns
    # 导出鸢尾花数据集
    data = sns.load_dataset('iris')
    data.head()
    

    1、散点图

    函数sns.scatterplot

    import seaborn as sns
    sns.set()
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    # 小费数据集
    tips = sns.load_dataset('tips')
    ax = sns.scatterplot(x='total_bill',y='tip',data=tips)
    plt.show()
    

    2、条形图

    函数sns.barplot

    显示数据平均值和置信区间

    import seaborn as sns
    sns.set()
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    # 小费数据集
    tips = sns.load_dataset("tips")
    ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
    plt.show()
    

    3、线型图

    函数sns.lineplot

    绘制折线图和置信区间

    import seaborn as sns
    sns.set()
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    fmri = sns.load_dataset("fmri")
    ax = sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", data=fmri)
    plt.show()
    

    4、箱线图

    函数seaborn.boxplot

    import seaborn as sns
    sns.set()
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    tips = sns.load_dataset("tips")
    ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
    plt.show()
    

    5、直方图

    函数seaborn.distplot

    import seaborn as sns
    import numpy as np
    sns.set()
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    np.random.seed(0)
    x = np.random.randn(1000)
    ax = sns.distplot(x)
    plt.show()
    

    6、热力图

    函数seaborn.heatmap

    import numpy as np
    np.random.seed(0)
    import seaborn as sns 
    sns.set()
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    uniform_data = np.random.rand(10, 12)
    ax = sns.heatmap(uniform_data)
    plt.show()
    

    7、散点图矩阵

    函数sns.pairplot

    import seaborn as sns
    sns.set()
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    iris = sns.load_dataset("iris")
    ax = sns.pairplot(iris)
    plt.show()
    

    8、分类散点图

    函数seaborn.catplot

    import seaborn as sns
    sns.set()
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    exercise = sns.load_dataset("exercise")
    ax = sns.catplot(x="time", y="pulse", hue="kind", data=exercise)\
    plt.show()
    

    9、计数条形图

    函数seaborn.countplot

    import seaborn as sns
    sns.set()
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    titanic = sns.load_dataset("titanic")
    ax = sns.countplot(x="class", data=titanic)
    plt.show()
    

    10、回归图

    函数 seaborn.lmplot

    绘制散点及回归图

    import seaborn as sns
    sns.set()
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    tips = sns.load_dataset("tips")
    ax = sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
    
    plt.show()
    

         精 彩 文 章 

    END

    来和小伙伴们一起向上生长呀~~~

    扫描下方二维码,添加小詹微信,可领取千元大礼包并申请加入 Python学习交流群,群内仅供学术交流,日常互动,如果是想发推文、广告、砍价小程序的敬请绕道!一定记得备注「交流学习」,我会尽快通过好友申请哦!

    (添加人数较多,请耐心等待)

    (扫码回复 1024  即可领取IT资料包)

    展开全文
  • 其中包括常见的泰坦尼克、鸢尾花等经典数据集。# 查看数据集种类 import seaborn as sns sns.get_dataset_names() import seaborn as sns # 导出鸢尾花数据集 data = sns.load_dataset('iris') data.head...

    6c27138201a5ca373e4933e91fd2a49b.png

    内置示例数据集

    seaborn内置了十几个示例数据集,通过load_dataset函数可以调用。

    其中包括常见的泰坦尼克、鸢尾花等经典数据集。

    # 查看数据集种类
    import seaborn as sns
    sns.get_dataset_names()
    

    c6da85933103d227fa020834fd125812.png
    import seaborn as sns
    # 导出鸢尾花数据集
    data = sns.load_dataset('iris')
    data.head()
    

    96e9e854893c2aef0ea981e2b20d068a.png

    1、散点图

    函数sns.scatterplot

    import seaborn as sns
    sns.set()
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    # 小费数据集
    tips = sns.load_dataset('tips')
    ax = sns.scatterplot(x='total_bill',y='tip',data=tips)
    plt.show()
    

    6a7a6dc6c91e04ab115449ffeb4f734b.png

    2、条形图

    函数sns.barplot

    显示数据平均值和置信区间

    import seaborn as sns
    sns.set()
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    # 小费数据集
    tips = sns.load_dataset("tips")
    ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
    plt.show()
    

    1597e593452124c6b322849ecebcdc5a.png

    3、线型图

    函数sns.lineplot

    绘制折线图和置信区间

    import seaborn as sns
    sns.set()
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    fmri = sns.load_dataset("fmri")
    ax = sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", data=fmri)
    plt.show()
    

    176e74d3f3ed902b0818d7930d388e05.png

    4、箱线图

    函数seaborn.boxplot

    import seaborn as sns
    sns.set()
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    tips = sns.load_dataset("tips")
    ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
    plt.show()
    

    754d02b963a28bb966a40668d43ef8e1.png

    5、直方图

    函数seaborn.distplot

    import seaborn as sns
    import numpy as np
    sns.set()
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    np.random.seed(0)
    x = np.random.randn(1000)
    ax = sns.distplot(x)
    plt.show()
    

    600c507b72f54f76d6ec10251449d848.png

    6、热力图

    函数seaborn.heatmap

    import numpy as np
    np.random.seed(0)
    import seaborn as sns 
    sns.set()
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    uniform_data = np.random.rand(10, 12)
    ax = sns.heatmap(uniform_data)
    plt.show()
    

    a9939434087217ff34797398b2e636cd.png

    7、散点图矩阵

    函数sns.pairplot

    import seaborn as sns
    sns.set()
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    iris = sns.load_dataset("iris")
    ax = sns.pairplot(iris)
    plt.show()
    

    d125d0db96040fc8e333905fef730aba.png

    8、分类散点图

    函数seaborn.catplot

    import seaborn as sns
    sns.set()
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    exercise = sns.load_dataset("exercise")
    ax = sns.catplot(x="time", y="pulse", hue="kind", data=exercise)
    plt.show()
    

    87f5f06c0ab237d16dbf351846a5cf99.png

    9、计数条形图

    函数seaborn.countplot

    import seaborn as sns
    sns.set()
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    titanic = sns.load_dataset("titanic")
    ax = sns.countplot(x="class", data=titanic)
    plt.show()
    

    0bdcd6c86a1083b725adcd7e5d721398.png

    10、回归图

    函数 seaborn.lmplot

    绘制散点及回归图

    import seaborn as sns
    sns.set()
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    tips = sns.load_dataset("tips")
    ax = sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
    
    plt.show()
    

    7585c98a3dc2c5f1255c61cd91dba10d.png
    展开全文
  • 其中包括常见的泰坦尼克、鸢尾花等经典数据集。#查看数据集种类importseabornassnssns.get_dataset_names()importseabornassns#导出鸢尾花数据集data=sns.load_dataset('iris')data.head()1、散点图...
    b8fa08132f4e46dc9054bad257abd013

    内置示例数据集

    seaborn内置了十几个示例数据集,通过load_dataset函数可以调用。

    其中包括常见的泰坦尼克、鸢尾花等经典数据集。

    # 查看数据集种类import seaborn as snssns.get_dataset_names()
    4e0510b0edc34a9b882cae5fe0efc576
    import seaborn as sns# 导出鸢尾花数据集data = sns.load_dataset('iris')data.head()
    8720e7e1c23545e1a7df7a37ca1e1818

    1、散点图

    函数sns.scatterplot

    import seaborn as snssns.set()import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline# 小费数据集tips = sns.load_dataset('tips')ax = sns.scatterplot(x='total_bill',y='tip',data=tips)plt.show()
    1858929ca2f7415c9c64f630b80a8c48

    2、条形图

    函数sns.barplot

    显示数据平均值和置信区间

    import seaborn as snssns.set()import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline# 小费数据集tips = sns.load_dataset("tips")ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips)plt.show()
    8a01e1d9712741f0b32e147d5e2476c4

    3、线型图

    函数sns.lineplot

    绘制折线图和置信区间

    import seaborn as snssns.set()import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinefmri = sns.load_dataset("fmri")ax = sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", data=fmri)plt.show()
    2b455eba925245cc82713d371808295e

    4、箱线图

    函数seaborn.boxplot

    import seaborn as snssns.set()import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinetips = sns.load_dataset("tips")ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)plt.show()
    441bf1b9252a4130bce5bc89a875df71

    5、直方图

    函数seaborn.distplot

    import seaborn as snsimport numpy as npsns.set()import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinenp.random.seed(0)x = np.random.randn(1000)ax = sns.distplot(x)plt.show()
    2e062cff159b40f1a1ba935e061d7d6f

    6、热力图

    函数seaborn.heatmap

    import numpy as npnp.random.seed(0)import seaborn as sns sns.set()import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineuniform_data = np.random.rand(10, 12)ax = sns.heatmap(uniform_data)plt.show()
    7ee68a5a6cf2425abb5ec57a563f11b4

    7、散点图矩阵

    函数sns.pairplot

    import seaborn as snssns.set()import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineiris = sns.load_dataset("iris")ax = sns.pairplot(iris)plt.show()
    fb63b04da0604e338a7af5e7e37f717e

    8、分类散点图

    函数seaborn.catplot

    import seaborn as snssns.set()import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineexercise = sns.load_dataset("exercise")ax = sns.catplot(x="time", y="pulse", hue="kind", data=exercise)plt.show()
    e6e9073d7f4d44cbba35f8fe9816055e

    9、计数条形图

    函数seaborn.countplot

    import seaborn as snssns.set()import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinetitanic = sns.load_dataset("titanic")ax = sns.countplot(x="class", data=titanic)plt.show()
    0a120e40fc1644328b74f537437f29b4

    10、回归图

    函数 seaborn.lmplot

    绘制散点及回归图

    import seaborn as snssns.set()import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinetips = sns.load_dataset("tips")ax = sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)plt.show()
    adfb8d87d358401e95b5491497a97e8a
    7275527688b84cc3ab4133c21e03c470
    展开全文
  • 对于初学者来说,很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了,由于种类太多,几种图表的绘制方法很有可能会混淆起来。 因此,在这里,我特地总结了六种常见的基本图表类型,你可以通过对比学习,打下坚实的基础。 1. ...
  • 欢迎点击右上角关注小编,除了分享技术文章之外还有很多福利...对于初学者来说,很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了,由于种类太多,几种图表的绘制方法很有可能会混淆起来。因此,在这里,我特地总结了六种常...
  • 欢迎点击右上角关注小编,除了分享技术文章之外还有很多福利...对于初学者来说,很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了,由于种类太多,几种图表的绘制方法很有可能会混淆起来。因此,在这里,我特地总结了六种常...
  • 欢迎点击右上角关注小编,除了分享技术文章之外还有很多福利,私信学习资料可以领取包括不限于Python实战演练、PDF电子文档...对于初学者来说,很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了,由于种类太多,几种图表的绘...
  • Birt学习

    2011-01-06 20:03:00
    运行时用来部署BIRT,可与java程序或web服务器在API级别或报表查看器级别进行整合 常见报表种类: 表格,图表, 交叉表(按二维方式显示数据), 信函和文档(方便地生成通知、表格式信函) 创建报表基本步骤 报表...
  • 三、matplotlin

    2020-04-01 21:24:46
    Matplotlib1. 定义2. 学习目的3. 运用1. 绘制流程2. 三层结构4. 基础绘图功能1. help介绍2. 设置画布属性与图片保存3. 添加x,y轴刻度4.... 折线图应用场景6. 常见图形绘制1....专门用于开发2D图表包括3D图表...
  • FAQ(常见问题解答)、 BBS、聊天室等各种即时信息服务,在线收听、收视、订购、付款等选择性服务,无假日服务和信息跟踪、信息定制到智能化信息转移,网上选购,送货到家上门服务等等,将极大提高顾客满意度...
  • 鉴于市场上用户手机型号、种类、屏幕分辨率等参差不齐,传统方式根据主流系统分别开发相应系统耗时又耗力,为了高效开发并节约开发项目成本,本文采用Android+HTML5相结合方式进行移动端Web系统设计研发工作...
  • Highcharts-Stock-8.1.2.zip

    2020-08-11 22:00:54
    多个数据进行对比这是非常常见的需求,Highstock 可以让你为每个类型的数据添加坐标轴,每个轴可以定义放置的位置,所有的设置都可以独立生效,包括旋转、样式设计和定位,当然也支持多个数据共用一个坐标轴。...
  • 财物无忧4.1

    2016-08-05 10:50:56
    包括客户、供应商、产品物料信息编辑、增加、删除等。 7、提醒功能。相关合同审批、待审批提醒、收付款提醒等。 8、搜索查询。可根据条件设定,直接查询合同明细。 9、图表统计分析。提供销售、采购合同图表统计...
  • Highcharts-Gantt-8.1.2.zip

    2020-08-11 22:04:28
    多个数据进行对比这是非常常见的需求,Highstock 可以让你为每个类型的数据添加坐标轴,每个轴可以定义放置的位置,所有的设置都可以独立生效,包括旋转、样式设计和定位,当然也支持多个数据共用一个坐标轴。...
  • 第2篇为实例篇,重点介绍如何使用Excel解决文秘工作中的常见问题,具体包括文秘常用单据制作、办公室常用表格制作、企划书制作、公司会议安排与会议室使用管理、公司车辆使用管理、客户信息管理、员工资料库与...
  • 10.1 生成基于DefaultCategoryDataset数据集的图表 实例273 生成水平直方图 实例274 生成水平堆栈图 实例275 绘制3D垂直直方图 实例276 生成垂直堆栈图 实例277 生成区域图 10.2 绘制饼状图表 实例278 生成普通饼图 ...
  • 10.1 生成基于DefaultCategoryDataset数据集的图表 实例273 生成水平直方图 实例274 生成水平堆栈图 实例275 绘制3D垂直直方图 实例276 生成垂直堆栈图 实例277 生成区域图 10.2 绘制饼状图表 实例278 生成普通饼图 ...
  • 10.1 生成基于DefaultCategoryDataset数据集的图表 实例273 生成水平直方图 实例274 生成水平堆栈图 实例275 绘制3D垂直直方图 实例276 生成垂直堆栈图 实例277 生成区域图 10.2 绘制饼状图表 实例278 生成普通饼图 ...
  • loadrunner测试资料

    2010-03-21 16:51:02
    在测试过程中,可能会出现以下常见的几种测试情况:  一、当事务响应时间的曲线开始由缓慢上升,然后处于平衡,最后慢慢下降这种情形表明:  * 从事务响应时间曲线图持续上升表明系统的处理能力在下降,事务的响应...
  • 千里马酒店前台管理系统V7使用手册

    热门讨论 2011-06-16 14:09:38
    用户界面采用视图-对象-状态-操作-权限绑定智能动态工作图表技术,保证了操作简明直观、流畅易用、各司其职;所有录入界面、报表格式、工作视图、功能菜单均支持用户自定义,保证了系统有最大限度自适应性,...
  • 新版Android开发教程.rar

    千次下载 热门讨论 2010-12-14 15:49:11
    ----------------------------------- Android 编程基础 1 封面----------------------------------- Android 编程基础 2 开放手机联盟 --Open --Open --Open --Open Handset ...• 多媒体支持 包括常见的音频、视频和...
  • 提供精美炫酷大屏地图模块,包括静态图片+闪烁效果+迁徙效果+世界地图+区域地图等,可指定点经纬度坐标,识别单击响应,可以做地图跳转等,每个点都可以不同颜色和提示信息,功能超牛逼! 除了提供大屏系统外...
  • 会计理论考试题

    2012-03-07 21:04:40
    31.启动Windows98中文版后,下列中___C___的图标不是常见的图标。 A、我的电脑 B、回收站 C、资源管理器 D、收件箱 32.多媒体电脑是指 __B___ 。 A、专供家庭娱乐用的电脑 B、能处理文字、图形、影像与声音等信息的...

空空如也

空空如也

1 2
收藏数 26
精华内容 10
关键字:

常见的图表种类包括