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  • 常见的四种统计图
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    2020-05-18 22:03:34

    饼图(扇形图)

    适用情况:对多组数据的基本比例进行比较,且每组差别较大时。展示的往往是类别型数据。
    图表含义:每个扇形块表示每组频数,整个圆表示多组数据的频数总和。扇形占圆的百分比表示该组占总体的百分比。

    频数:特定组统计对象的数目。

    条形图

    适用情况:需要精准体现多组数据的频数时,也可以进行一定程度的比较。展示的往往是类别型数据。
    图表含义:每个长方形表示一个特定的类,长方形的宽都相等,长方形的长表示对应的数值,越长数值越大。
    条形图根据方向不同可分为垂直条形图和水平条形图。

    垂直条形图

    横轴表示类,纵轴表示频数或百分数。

    水平条形图

    纵轴表示类,横轴表示频数或百分数。

    垂直条形图的纵轴和水平条形图的横轴可以用一定的标度来衡量每一类的大小。此处的标度可以是频数,也可以是百分数。注意:标度的不同可能会藏匿数据图形化时的一些信息。
    如果要用条形图展示多批数据,可以使用堆积条形图分段条形图

    直方图

    条形图往往处理的是类别型数据,此处,数据被划分为各种类别,用来描述某类的性质或特征。类别数据也叫定性数据。
    直方图处理的是数值型数据,它涉及的是数字。数值型数据中的数值具有数字的意义,同时还对应有计数或计量。
    简而言之,类别型数据可以理解为某班男生有多少,女生有多少。数值型数据可以理解为某班身高150-160、160-170、170-180、180-190的人分别有多少。

    直方图与条形图外观类似,但有两大区别:
    1、直方图频数与长方形面积成正比。
    2、直方图上的长方形之间没有间隔。

    频数直方图与频率直方图:
    频数直方图横轴为区间,纵轴为频数。此时,区间宽度(组距)往往相同。
    频率直方图横轴为区间,纵轴为频率(也叫频数密度)。此时,区间宽度可以不同。组距×频数密度=该区间频数。

    可以通过频数直方图得到累积频数图,要做的就是简单的加法。
    同样,可以通过累积频数图得到频数直方图,做减法就🆗。

    折线图

    适用情况:需要精准体现随某一数值变化,另一数值改变的趋势情况。折线图展示的是数值型数据。往往展示随时间变化的数值。
    图表含义:横轴表示数值型数据(大部分情况下是时间),纵轴表示该数值型数据对应下的频数或者百分比。可以通过图表明确看到随时间纵轴数据的变化。
    注意:不要使用折线图表示类别型数据,因为体现不同类别之间的变化趋势是没有任何意义的。

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    怎样用电脑制作条形统计图和柱形统计图

    用电脑制作条形统计图和柱形统计图,可通过EXCEL表格实现。

    方法步骤如下:

    1、打开EXCEL表格,输入需要制作图表的相关数据,然后选中相关数据,点击插入选项卡中“柱形图”,并选择一个柱形图样式插入。

    e1fe9925bc315c6010ef370683b1cb13485477e4.jpg

    WPS插入的统计图表怎么制作

    第一步:选取数据源

    首先,打开表格,在其中选取数据源,用鼠标框选出第一绘区的数据和第二绘区的数据,需要注意的是在框选的过程中,不要选第二绘区的总数。

    第二步:创建图表,选择合适的双饼图

    在表格上方“插入”的选项卡中选择“图表”按钮,这样就会弹出的“选择图表”类型的对话框,选择左侧的“饼图”,在“饼图”的下拉式菜单中点击“双饼图”的图标,最后点“完成”。这样双饼图就创建好了。:

    第三步:设置图系列格式

    在饼状图上右击,在下拉列表中选择“数据系列格式”,开始设置图表的系列格式。

    打开“数据系列格式”对话框后,选择“选项”选项卡,选择“第二绘图区的数值”为“4”,因为第一绘图区中的“其他”组中包括4个类别。

    选择“数据标志”的选项卡勾选“类别名称”和“百分比”前面的对号,最后点击确定。

    常见的统计图有()(),条形统计图可以表示()...

    1、常见的统计图有(条形统计图、折线统计图、扇形统计图);

    2、条形统计图可以表示(数量)的多少;

    3、在制作统计图表前我们要做好的工作有 (搜集资料、整理数据)。

    统计图是利用点、线、面、体等绘制成几何图形,以表示各种数量间的关系及其变动情况的工具。表现统计数字大小和变动的各种图形总称。其中有条形统计图、扇形统计图、折线统计图、象形图等。在统计学中把利用统计图形表现统计资料的方法叫做统计图示法。

    28b40aec5ad2cc091fd6cab0d1e26a82.png

    扩展资料:

    统计图基本类型

    (1)条图:又称直条图,表示独立指标在不同阶段的情况,有两维或多维,图例位于右上方。

    (2)百分条图和圆图:描述百分比(构成比)的大小,用颜色或各种图形将不同比例表达出来。

    (3)线图:用线条的升降表示事物的发展变化趋势,主要用于计量资料,描述两个变量间关系。

    (4)半对数线图:纵轴用对数尺度,描述一组连续性资料的变化速度及趋势。

    (5)直方图:描述计量资料的频数分布。

    (6)散点图:描述两种现象的相关关系。

    (7)统计地图:描述某种现象的地域分布。

    参考资料:百度百科-统计图

    word文档怎么制作条形统计图

    方法/步骤

    首先呢,在桌面空白处右击鼠标点击“新建”中的“Microsoft Word文档”(看下图),这就是新建word文档,然后双击打开

    然后呢,打开word文档,找到菜单“插入”中的“图表”点击进入(看下图)

    d788d43f8794a4c27d7514d405f41bd5ac6e39fe.jpg

    谁能告诉我怎么在word上做圆形统计图。

    工具/材料:电脑、WORD。

    第一步,打开电脑进入桌面,打开软件进界面。

    10dfa9ec8a136327ff1377ae9f8fa0ec09fac7b5.jpg

    Word文档怎样制作统计图表

    方法/步骤

    登录需要编辑的文档,点击插入

    a8ec8a13632762d063481d92acec08fa513dc6ad.jpg

    ai的环形统计图怎么制作

    1、首先把扇形图画出来,再复制一层;

    2、 然后双击混合工具会出现个对话框;

    3、 分别点两个图层, 就可以做出来了。

    扇形统计图是用整个圆表示总数(单位“1”),用圆内各个扇形的大小表示各部分量占总量的百分之几,扇形统计图中各部分的百分比之和是单位“1”。通过扇形统计图可以很清楚地表示出各部分数量与总数之间的关系。与折线统计图不同的是,不能反应数量变化趋势;与条形统计图不同的是,不能很容易看出各种数量的多少。

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  • 小兵今天用R语言的ggplot2包上机练习制作几种常见的箱线图。数据源:雇员数据employee在【小兵学R语言】微信公众号后台回复【雇员】下载数据,欢迎读者朋友自行实践。1.单个箱线图目标:考察薪资数据分布,异常值...

    箱线图在观察数据分布状态、异常值方面有独特优势,是统计图形中必学必会的图形之一。小兵今天用R语言的ggplot2包上机练习制作几种常见的箱线图。

    数据源:雇员数据employee

    在【小兵学R语言】微信公众号后台回复【雇员】下载数据,欢迎读者朋友自行实践。

    1.单个箱线图

    目标:考察薪资数据分布,异常值状况。

    p

    有少量人的薪资数据偏高,造成箱线图顶部有一些异常值。存在即合理,不要着急去剔除。

    2.分组箱线图

    目标:考察不同职位类别人群的薪资分布、异常值状况。

    p

    给不同分组按照不同职位类别类填充颜色加以区分。

    p+geom_boxplot(aes(fill=jobcat))

    添加图标题和横纵轴标题。

    p+geom_boxplot(aes(fill=jobcat))+labs(title="不同职位类别薪资分布",x="职位类别", y = "当前薪资")

    3.散点箱线图

    目标:在分组箱线图基础上添加散点,提高统计图形的可读性。

    p+geom_boxplot()+geom_jitter(width = 0.2, alpha = 0.5, color = 'red')

    jitter可以理解为抖动,将散点打散,让我们能观察到点的集中与分散的分布状况。

    上图中,箱子和黑色点为箱线图的元素,红色的散点则为原始数据的散点图元素,按层堆叠在一起,构成这样一幅有层次感的“带散点的箱线图”。

    4.面板箱线图

    目标:按照不同的分组呈现各自独立箱线图。

    p+geom_boxplot()+facet_wrap(~gender)

    女性和男性各自独立呈现箱线图,相当于用图形可视化的形式对数据进行拆分对比。能够帮我们切割数据粒度,便于对比比较,从而观察到有价值的信息。

    本文完

    文/图=数据小兵

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    matplotlib库

    Matplotlib是Python的绘图库,它提供了一整套和 matlab 相似的命令 API,可以生成出版质量级别的精美图形,Matplotlib使绘图变得非常简单,在易用性和性能间取得了优异的平衡。

    曲线图

    曲线图的绘制

    作为绘图程序的Hello World,我们将首先绘制一条简单的曲线。同时还将简单介绍matplotlib的工作原理。

    # plot.py
    import matplotlib.pyplot as plt
    x = range(50)
    y = [value * 2 for value in x]
    plt.plot(x, y)
    plt.show()
    

    上述代码将会绘制曲线y=2*x,其中x在[0,50]范围内,如下所示:
    绘制折线图可以看到窗口上方还包含多个图标,其中:

    项目Value
    “保存”图标此按钮用于将所绘制的图形另存为所需格式的图片,包括png,jpg,pdf,svg等常见格式
    “调节”图标此按钮用于调整图片的尺寸,边距等图片属性
    “缩放”图标此按钮用于缩放图片,用于观察图形细节,单击此按钮后,在图形上使用鼠标左键拖拽进行放大,使用鼠标右键拖拽进行缩小
    “移动”图标此按钮用于移动图形,可以与“缩放”按钮结合观察放大后图片的具体细节,同时,单击此按钮后,在图形上使用鼠标右键拖拽可以缩放坐标轴的比例
    “还原”图标此按钮用于将图形恢复到其初始状态,取消缩放、移动等操作

    Tips:plt.plot(x, y)用于绘制一条曲线,其中,曲线点的x坐标在列表x中给出,曲线点的y坐标在列表y中给出。

    由于matplotlib它只专注于绘图,因此如果想从文件中读取输入或进行一些中间计算,那么必须使用Python模块,但不用担心,matplotlib与其他模块具有良好的兼容性,并不涉及过多的技巧。例如,要生成大量统计图形,可能需要使用科学计算包,如Numpy和Python的文件读取I/O模块。在接下来的讲解中会给出相应的示例。

    结合Numpy库,绘制曲线图

    绘制曲线cos(x),x在[0, 2*pi]区间内:

    # cos_1.py
    import math
    import matplotlib.pyplot as plt
    scale = range(100)
    x = [(2 * math.pi * i) / len(scale) for i in scale]
    y = [math.cos(i) for i in x]
    plt.plot(x, y)
    plt.show()
    

    若采用Numpy库,则可以使用以下等效代码:

    # cos_2.py
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
    y = np.cos(x)
    plt.plot(x, y)
    plt.show()
    

    所绘制图形如下所示:
    sin(x)Tips:虽然Numpy对于可视化而言并非必要,但可以看出使用Numpy库可以更加高效。
    Numpy可以一次对整个数组执行操作,可以使代码更高效,以绘制[-10,10]区间内的曲线 y = x 3 + 5 x − 10 y=x^3+5x-10 y=x3+5x10为例:

    # plot_np.py
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    x = np.linspace(-10, 10, 800)
    y = x ** 3 + 5 * x - 10
    plt.plot(x, y)
    plt.show()
    

    绘制图形如下
    y=x^3+5x-10

    绘制多曲线图

    很多时候我们需要对比多组数据,以发现数据间的异同,此时就需要在一张图片上绘制多条曲线——多曲线图,下图展示了在同一图片中绘制函数 y = x y=x y=x y = x 2 y=x^2 y=x2 y = l o g e x y=log_ex y=logex以及 y = s i n ( x ) y=sin(x) y=sin(x)

    # plot_multi_curve.py
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    x = np.linspace(0.1, 2 * np.pi, 100)
    y_1 = x
    y_2 = np.square(x)
    y_3 = np.log(x)
    y_4 = np.sin(x)
    plt.plot(x,y_1)
    plt.plot(x,y_2)
    plt.plot(x,y_3)
    plt.plot(x,y_4)
    plt.show()
    

    上述脚本绘制图形如下:
    多曲线图

    Tips:一条曲线的绘制需要调用一次plt.plot(),而plt.show()只需调用一次。这种延迟呈现机制是matplotlib的核心,我们可以声明在任何时间绘制图形,但只有在调用plt.show()时才会渲染显示图形。
    为了更好的说明这种延迟呈现机制,编写以下代码:

    # deferred_rendering.py
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    def plot_func(x, y):
        x_s = x[1:] - y[:-1]
        y_s = y[1:] - x[:-1]
        plt.plot(x[1:], x_s / y_s)
    x = np.linspace(-5, 5, 200)
    y = np.exp(-x ** 2)
    plt.plot(x, y)
    plot_func(x, y)
    plt.show()
    

    绘制图形如下:
    延迟呈现示例

    可以看到,尽管其中一个plt.plot()是在plot_func函数中调用的,它对图形的呈现没有任何影响,因为plt.plot()只是声明了我们要呈现的内容,但还没有执行渲染。因此可以使用此特性结合for循环、条件判断等语法完成复杂图形的绘制,同时也可以在同一张图中组合不同类型的统计图。

    读取数据文件绘制曲线图

    很多情况下数据都是存储于文件中,因此,需要首先读取文件中的数据,再进行绘制,说明起见,以.txt文件为例,其他诸如Excel、CSV文件可以使用pandas、numpy等库进行读取。
    假设存在data.txt文件如下:

    0 1
    1 2
    2 5
    4 17
    5 26
    6 37
    

    读取数据和绘制的代码如下:

    # read_txt.py
    import matplotlib.pyplot as plt
    x, y = [], []
    for line in open('data.txt', 'r'):
        values = [float(s) for s in line.split()]
        x.append(values[0])
        y.append(values[1])
    plt.plot(x, y)
    plt.show()
    

    如果使用Numpy库,其等效代码可以写为:

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    data = np.loadtxt('data.txt')
    plt.plot(data[:,0], data[:,1])
    plt.show()
    

    绘制图形

    散点图

    当绘制曲线图时,我们假设点与点之间存在序列关系。而散点图是简单地绘制点,它们之间并不存在连接。

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    data = np.random.rand(1000, 2)
    plt.scatter(data[:,0], data[:,1])
    plt.show()
    

    散点图Tips:函数plt.scatter()的调用方式与plt.plot()完全相同,分别将点的x和y坐标作为输入参数。

    条形图

    条形图具有丰富的表现形式,常见的类型包括单组条形图,多组条形图,堆积条形图和对称条形图等。

    单组条形图

    条形图的每种表现形式都可以绘制成垂直条形图或水平条形图,以单组条形图的两种绘制方式为例。

    垂直条形图

    import matplotlib.pyplot as plt
    data = [10., 20., 5., 15.]
    plt.bar(range(len(data)), data)
    plt.show()
    

    垂直条形图Tips:plt.plot()函数的作用是:接收两个参数,包括每个条形的x坐标和每个条行的高度。
    通过可选参数width,pyplot.bar()提供了一种控制条形图中条状宽度的方法:

    import matplotlib.pyplot as plt
    data = [10., 20., 5., 15.]
    plt.bar(range(len(data)), data, width=0.5)
    plt.show()
    

    修改条形图宽度

    水平条形图

    如果更喜欢水平条形外观,就可以使用plt.barh()函数,在用法方面与plt.bar()基本相同,但是修改条形宽度(或者在水平条形图中应该称为高度)的参数需要使用height

    import matplotlib.pyplot as plt
    data = [10., 20., 5., 15.]
    plt.barh(range(len(data)), data, height=0.5)
    plt.show()
    

    水平条形图

    多组条形图

    当需要比较不同年份相应季度的销量等此类需求时,我们可能需要多组条形图。

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    data = [[10., 20., 30., 20.],[40., 25., 53., 18.],[6., 22., 52., 19.]]
    x = np.arange(4)
    plt.bar(x + 0.00, data[0], color = 'b', width = 0.25)
    plt.bar(x + 0.25, data[1], color = 'g', width = 0.25)
    plt.bar(x + 0.50, data[2], color = 'r', width = 0.25)
    plt.show()
    

    多组条形图

    堆积条形图

    通过使用plt.bar()函数中的可选参数,可以绘制堆积条形图。

    import matplotlib.pyplot as plt
    y_1 = [3., 25., 45., 22.]
    y_2 = [6., 25., 50., 25.]
    x = range(4)
    plt.bar(x, y_1, color = 'b')
    plt.bar(x, y_2, color = 'r', bottom = y_1)
    plt.show()
    

    堆积条形图Tips:plt.bar()函数的可选参数bottom允许指定条形图的起始值。
    可以结合for循环,利用延迟呈现机制堆叠更多的条形:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    data = np.array([[5., 30., 45., 22.], [5., 25., 50., 20.], [1., 2., 1., 1.]])
    x = np.arange(data.shape[1])
    for i in range(data.shape[0]):
        plt.bar(x, data[i], bottom = np.sum(data[:i], axis = 0))
    plt.show() 
    

    堆叠条形图

    对称条形图

    一个简单且有用的技巧是对称绘制两个条形图。例如想要绘制不同年龄段的男性与女性数量的对比:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    w_pop = np.array([5., 30., 45., 22.])
    m_pop = np.array( [5., 25., 50., 20.])
    x = np.arange(4)
    plt.barh(x, w_pop)
    plt.barh(x, -m_pop)
    plt.show()
    

    对称条形图

    图中女性人口的条形图照常绘制。然而,男性人口的条形图的条形图的条形图向左延伸,而不是向右延伸。可以使用数据的负值来快速实现对称条形图的绘制。

    饼图

    饼图可以用于对比数量间的相对关系:

    import matplotlib.pyplot as plt
    data = [10, 15, 30, 20]
    plt.pie(data)
    plt.show()
    

    饼图Tips:plt.pie()函数将一系列值作为输入,将值传递给matplolib,它就会自动计算各个值在饼图中的相对面积,并进行绘制。

    直方图

    直方图是概率分布的图形表示。事实上,直方图只是一种特殊的条形图。我们可以很容易地使用matplotlib的条形图函数,并进行一些统计运算来生成直方图。但是,直方图非常有用,因此matplotlib提供了一个更加方便的函数:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    x = np.random.randn(1024)
    plt.hist(x, bins = 20)
    plt.show()
    

    直方图Tips:plt.hist()函数的作用是:获取一系列值作为输入。值的范围将被划分为大小相等的范围(默认情况下数量为10),然后生成条形图,一个范围对应一个条柱,一个条柱的高度是相应范围内中的值的数量,条柱的数量由可选参数bins确定。

    箱形图

    箱形图可以通过方便地显示一组值的中位数、四分位数、最大值和最小值来比较值的分布。

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    data = np.random.randn(200)
    plt.boxplot(data)
    plt.show()
    

    箱型图Tips:plt.boxplot()函数的作用是:获取一组值,并自动计算平均值、中位数和其他统计量。
    箱形图描述:

    1. 图中黄线是分布的中位数。
    2. 方形箱框包括从下四分位数Q1到上四分位数Q3的50%的数据。
    3. 下盒须的下四分位延伸到1.5(Q3-Q1)。
    4. 上盒须从上四分位延伸至1.5 (Q3-Q1)。
    5. 离盒须较远的数值用圆圈标记。

    要在单个图形中绘制多个箱形图,对每个箱形图调用一次plt.boxplot()是不可行。它会将所有箱形图画在一起,形成一个混乱的、不可读的图形。如果想要到达符合要求的效果,只需在一次调用plt.boxplot()中,同时绘制多个箱形图即可,如下所示:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    data = np.random.randn(200, 6)
    plt.boxplot(data)
    plt.show()
    

    多箱形图

    三角网格图

    处理空间位置时会出现网格图。除了显示点之间的距离和邻域关系外,三角网格图也是表示地图的一种方便方法。

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib.tri as tri
    data = np.random.rand(200, 2)
    triangles = tri.Triangulation(data[:,0], data[:,1])
    plt.triplot(triangles)
    plt.show()
    

    三角网格图Tips:代码中导入了matplotlib.tri模块,该模块提供了从点计算三角网格的辅助函数。

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    Python-Matplotlib可视化(2)——自定义颜色绘制精美统计图
    Python-Matplotlib可视化(3)——自定义样式绘制精美统计图
    Python-Matplotlib可视化(4)——添加注释让统计图通俗易懂
    Python-Matplotlib可视化(5)——添加自定义形状绘制复杂图形
    Python-Matplotlib可视化(6)——自定义坐标轴让统计图清晰易懂
    Python-Matplotlib可视化(7)——多方面自定义统计图绘制
    Python-Matplotlib可视化(8)——图形的输出与保存
    Python-Matplotlib可视化(9)——精通更多实用图形的绘制
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  • Excel常见统计图表汇总

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    本文主要以柱形图和折线图为例来演示下如何生成,文末会附录常见统计图的详细截图,使用方法类似。 堆积柱形图 柱形图一般看的是分类(离散)变量和连续性变量的关系,以柱状形式展示。 Step 1 准备数据(模拟...
  • extjs常见的三种统计图

    千次阅读 2013-09-11 15:16:45
    extjs统计图 href="../extjs/resources/css/ext-all.css"> Ext.onReady(function() { Ext.chart.Chart.CHART_URL = "../extjs/resources/charts.swf"; //定义ColumnM
  • 直方常见类型

    千次阅读 2021-11-27 09:55:35
    1. 介绍 直方也叫柱状,它以坐标轴上波形的形式显示照片的曝光精度,其横轴表示亮度等级,从左侧0(暗色调)到右侧255(亮色调),将照片...2. 直方图常见类型 2.1 右坡型直方,照片偏亮 请添加图片描述 从.
  • 小编发现GraphPad Prism不仅简单易学而且可以搞定大部分医学研究所需的统计与作图,所以今天总结了几常用统计图的做法,教您轻松快速地做出漂亮的统计图,您只需花很少的时间看完这个教程就可以彻底摆脱excel笨拙...
  • 用R绘制几个常见统计描述

    千次阅读 2018-09-03 18:08:36
    直方 单个直方: mycol <- c("#377EB8","#FF7F00","#4DAF4A") #定义颜色变量 p0 <- ...
  • 我们已经学习了一系列2D统计图的绘制,而在统计图中再添加一个维度可以展示更多信息。而且,在进行常规汇报或演讲时,3D图形也可以吸引更多的注意力。在本系列的最后一篇中,我们将探讨利用Matplotlib绘制三维统计图...
  • matplotlib绘制常见统计图

    千次阅读 2019-04-09 13:25:31
    绘制折线:plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) 绘制多条线 :plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], …, **kwargs) The coordinates of the points or line nodes are given by x, y. fmt is a convenient...
  • 系列链接 Python-Matplotlib可视化(1)——一文详解常见统计图的绘制 Python-Matplotlib可视化(2)——自定义颜色绘制精美统计图 Python-Matplotlib可视化(3)——自定义样式绘制精美统计图 Python-Matplotlib...
  • 学术论文模式图、统计图绘制

    千次阅读 2018-07-09 20:19:32
    统计图表是论文插图的重要组成部分,这门课程主要讲授如何使用Graphpad Prism、Origin、Sigmaplot这三最常用的统计绘图软件制作出论文里的各种统计图表。高强度训练,采用案例式教学,学员自带电脑全程跟随讲解...
  • .5, .75),(0.5, .5, .75)])) x = np.linspace(0, 7, 1024) plt.plot(x, np.sin(x)) plt.plot(x, np.cos(x)) plt.show() 系列链接 Python-Matplotlib可视化(1)——一文详解常见统计图的绘制 Python-Matplotlib可视...
  •  最近工作太忙了,整天都在和数据打交道,最近要的数据很多,平台一时又不可能把所要求的统计都做到系统上,所以就只能通过查后台数据库的方式,领导要什么数据就得查出什么数据。  查数据也不是一件容易的事情。 ...

空空如也

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