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  •  对“Gary.csv”中的成绩数据进行分布分析      (1)按0-59,60-69,70-79,80-89,90-100分组绘制高级语言程序设计成绩的频率分布直方。  (2)按0-59,60-69,70-79,80-89,90-100分组绘制...

     

      

      对“Gary.csv”中的成绩数据进行分布分析

     

      

     

      

     

      (1)按0-59,60-69,70-79,80-89,90-100分组绘制高级语言程序设计成绩的频率分布直方图。

      (2)按0-59,60-69,70-79,80-89,90-100分组绘制计算机导论成绩的分布饼图。

      (3)绘图前4门课程的折线比较图。

     

    实现过程

     

    绘制高级语言程序设计成绩的频率分布直方图

     

    setwd('D:\\data')                            #更改工作目录
    list.files()                                #列出当前工作目录下的文件
    dat=read.csv(file="Gary.csv",header=TRUE)    #读取"Gary.csv文件"
    
    
    #table(cut(data,breaks = break2))             #对分布直方图横坐标进行切割
    
    hist(dat[,7],freq = FALSE,breaks = c(0,60,70,80,90,100),col="red",main="频率分布直方图",xlab="成绩")      
    Gary.R

     

    直方图  hist(v,main,xlab,xlim,ylim,breaks,col,border)  传送门

    参数: 

      v - 是包含直方图中使用数值的向量

      main - 表示图表的标题

      col - 用于设置条的颜色

      border - 用于设置每个栏的边框颜色

      xlab - 用于描述x轴

      xlim - 用于指定x轴上的值范围

       ylim - 用于指定y轴上的值范围

      breaks - 是用来提及每个栏的宽度

     

    绘制计算机导论成绩的分布饼图

     

    setwd('D:\\data')                            #更改工作目录
    list.files()                                #列出当前工作目录下的文件
    dat=read.csv(file="Gary.csv",header=TRUE)    #读取"Gary.csv文件"
    
    data=dat[which(complete.cases(dat)),8]                     #筛选计算机导论成绩(第八列)
    break2 = c(0,60,70,80,90,100)                              #设置分段区间
    pie(break2,as.numeric(dat[,8]),main=("计算机导论成绩饼状图"))      #做出频率分布直方图
    Gary.R

       

    饼图:pie(x, labels, radius, main, col, clockwise)  传送门

    参数

      x - 是包含饼图中使用的数值的向量

      labels - 用于描述切片的标签

         radius - 用来表示饼图圆的半径(-1和+1之间的值)

      main - 用来表示图表的标题

      col - 表示调色板

      clockwise - 是一个逻辑值,指示片是顺时针还是逆时针绘制

     

     

    绘图前4门课程的折线比较图

      4门课程折线图分开画

     

    setwd('D:\\data')                            #更改工作目录
    list.files()                                #列出当前工作目录下的文件
    dat=read.csv(file="Gary.csv",header=TRUE)    #读取"Gary.csv文件"
    
    
    plot(as.numeric(dat[,3]),col="red",type="o",xlab="人数",ylab="成绩",main=("大学成绩饼状图"))      #做出频率分布直方图
    plot(as.numeric(dat[,4]),col="blue",type="o",xlab="人数",ylab="成绩",main=("大学英语成绩饼状图"))      #做出频率分布直方图
    plot(as.numeric(dat[,5]),col="green",type="o",xlab="人数",ylab="成绩",main=("大学语文成绩饼状图"))      #做出频率分布直方图
    plot(as.numeric(dat[,6]),col="yellow",type="o",xlab="人数",ylab="成绩",main=("高等数学成绩饼状图"))      #做出频率分布直方图
    Gary.R

     

    折线比较图:plot(v,type,col,xlab,ylab)  传送门

    参数

      v - 是包含数值的向量

      type - 取值“p”表示仅绘制点,“l”表示仅绘制线条,“o”表示仅绘制点和线

      xlab - 是x轴的标签

      ylab - 是y轴的标签

      main - 是图表的标题

      col - 用于绘制点和线两种颜色

     

      四门课程折线图绘画在一张图中

      ( 只需要把plot改为lines()四组线就在同一个图里面,图的xlab,ylab,main由plot中的值来指定)

     

    setwd('D:\\data')                            #更改工作目录
    list.files()                                #列出当前工作目录下的文件
    dat=read.csv(file="Gary.csv",header=TRUE)    #读取"Gary.csv文件"
    
    
    plot(as.numeric(dat[,3]),col="red",type="o",xlab="人数",ylab="成绩",main=("大学成绩饼状图"))      #做出频率分布直方图
    lines(as.numeric(dat[,4]),col="blue",type="o",xlab="人数",ylab="成绩",main=("大学英语成绩饼状图"))      #做出频率分布直方图
    lines(as.numeric(dat[,5]),col="green",type="o",xlab="人数",ylab="成绩",main=("大学语文成绩饼状图"))      #做出频率分布直方图
    lines(as.numeric(dat[,6]),col="yellow",type="o",xlab="人数",ylab="成绩",main=("高等数学成绩饼状图"))      #做出频率分布直方图
    Gary.R

     

      可以使用lines()函数在同一个图表上绘制多个直接。

      在绘制第一行之后,lines()函数可以使用附加向量作为输入来绘制图表中的第二行

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/1138720556Gary/p/9651181.html

    展开全文
  • 对于各科考试对比用柱形图和饼形图展示,对于学生多次考试成绩的进退情况用折线图的方式进行跟踪分析,方便任课老师,班主任了解每个学生的各个阶段的学习情况与每次考试的发挥情况;方便教务处年级组了解各班各学科...
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  • 说到下拉列表与折线图组合使用,不知道你有没有想到这适合什么场景呢?其实使用场景很多,比如我们记录了一个班级同学去年每次的月考成绩,现在我们来分析每个学生去年学习成绩变化趋势,然后针对性的制定学习计划。...

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    说到下拉列表与折线图组合使用,不知道你有没有想到这适合什么场景呢?其实使用场景很多,比如我们记录了一个班级同学去年每次的月考成绩,现在我们来分析每个学生去年学习成绩变化趋势,然后针对性的制定学习计划。其实这个时候我们希望看到的是每个学生的成绩趋势图,而不是整个班级所有学生成绩都在同一个表中显示出来。这里我们就可以使用下拉列表和折线图组合使用,下拉列表选到那个学生就显示那个学生的成绩趋势图。

    今天我就和大家分享如何制作这样的动态折线图。

    为了方便演示我们先准备好部分学生2020年前4个月的成绩统计表格。

    1、插入折线图

    首先选中数据B2:E10单元格区域,点击「插入」选项卡下「图表」命令组中「插入折线图或面积图」下拉列表下「二维折线图」中的「带数据标记的折线图」。

    然后选中图表,右击鼠标调出右键菜单,选择「选择数据」调出选择数据源对话框。

    此时每条折线图是每个月所有学生的成绩,我们通过点击「切换行/列」,来达到一条折线图就是一个同学的4个月成绩,然后删除「图例项(系列)」中其他系列只保留「系列1」。

    2、插入下拉列表

    点击「开发工具」选项卡下「控件」命令组中「插入」下拉列表下「表单控件」中的「组合框」,然后移动光标到单元格区域,此时光标变成黑色小十字状,然后按住鼠标左键在合适的位置画出下来列表控件即可。

    右击下拉列表调出右键菜单,选择「设置控件格式」调出设置控件格式对话框。并且到「控制」选项卡,其中「数据源区域」选择「$A$3:$A$10」,即选择姓名区域用于下拉列表展示姓名;「单元格链接」选择「$E$1」,这个主要为了下面把下拉列表数据和折线图数据关联起来。

    3、关联下拉列表和折线图数据

    首先我们来看看上面下拉列表设置的「单元格链接」所选的「$E$1」单元格内容显示了什么?

    也就是说「$E$1」单元格显示的是下拉列表选中了第几个元素的数字。然后我们再结合OFFSET()函数,定义一个公式「=OFFSET($A$2, $E$1,1,1,4)」,当我们切换下拉列表的时候,这个公式即可返回对应学生的所有月份考试成绩。

    我们以上图为例简单解释一下,我们在A13:D13单元格区域输入函数组「{=OFFSET($A$2, $E$1,1,1,4)}」,当下拉列表选择刘佳杰后,E1单元格为5,而函数组即表示以A2单元格为参考向下偏移5行,向右偏移1列,返回1行4列,所以返回B7:E7单元格区域数据。

    到这里我们已经把下拉列表和关联数据都出来好了,然后就是要把关联数据通过折线图展现出来。当然我们没法把公式和折线图直接关联,但是我们可以通过定义名称,把公式「=OFFSET($A$2, $E$1,1,1,4)」赋值给一个名称,然后再把这个名称和折线图关联。

    然后点击「公式」选项卡下「定义名称」调出新建名称对话框,然后输入名称为「成绩」,引用位置为「=OFFSET($A$2, $E$1,1,1,4)」,并按确定按钮。

    然后右击图表调出右键菜单,选择「选择数据」,选中「系列1」点击编辑按钮,在编辑数据系列对话框中,系列值改为「=成绩统计!成绩」即「工作表名+!+名称」就是前面定义的名称。

    主要功能到这里已经完成。

    4、折线图简单美化

    把图表中下面图例项删除,标题改为:月考成绩趋势图,然后双击不表纵坐标调出「设置坐标轴格式」窗口,设置坐标轴选项中边界最大值为100,单位大为20。

    然后点击「设计」选项卡下「图表样式」命令组中「更改颜色」下拉列表,选择自己喜欢的颜色即可。

    最后通过点击「设计」选项卡下的「图表布局」命令组中的「添加图表元素」下拉列表下的「数据标签」中的「下方」给折线图添加数据标签。当然还可以设置数据标签字体颜色等。

    下面来看看整个演示过程:

    今天的分享到这里就结束了,但是学习的道路才刚刚开始,希望我们可以在学习的道路上不断地前进,坚持不懈。

    如果你有感兴趣的功能,可以告诉小编哦,小编会为你写一篇相应的文章。当然是先到先写哈,我会列一个计划表,尽量满足大家的需求,所以如果下一篇不是你要的文章,请不要着急,可能就在下下篇。记得告诉小编你想学习的功能哦。

    文章持续更新,可以微信搜索「 亦心Excel 」第一时间阅读,本文 GitHub https://github.com/hugogoos/Excel 已经收录,包含Excel系统学习指南系列文章,欢迎Star。

     

     

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  • Echarts绘制图表

    2019-05-08 20:44:46
    这里我用学生成绩来制作三种常用的图表(饼状图、柱状图、折线图)。 例: 上图主要由A:提示框组件、B:图例组件、C:标题组件、D:系列列表四个组成。 1、提示框组件:tooltip: { trigger: ...

     

    在碰到需要分析数据并展现的项目的时候,用图表是一个非常好的方法。而Echarts就是一个专业制图的插件,能够轻松的制作出优质的图表。

    这里我用学生成绩来制作三种常用的图表(饼状图、柱状图、折线图)。

    例:

    上图主要由A:提示框组件、B:图例组件、C:标题组件、D:系列列表四个组成。

    1、提示框组件:tooltip: {

                        trigger: 'item',

                        formatter: "{a} {b}<br/>人数 : {c}比例: {d}%"

              }

    Trigger:触发类型(item:数据项图形触发,主要在散点图,饼图等无类目轴的图表中使用;

    axis:坐标轴触发,主要在柱状图,折线图等会使用类目轴的图表中使用);

    formatter:示框浮层内容格式器,支持字符串模板和回调函数两种形式(字符串模板其中变量{a}, {b}, {c}, {d},{e}在不同图表类型下代表数据含义不同,饼图为{a}(系列名称),{b}(数据项名称),{c}(数值), {d}(百分比))

     

    2、图例组件:legend: {

                        orient: 'horizontal',

                        x: 'center',

                        top: '10%',

                        data: ["合格(100)", "合格(90~99)", "合格(80~89)", "合格(70~79)",

          "合格(60~69)", "不合格(0~59)"]

                    },

    Orient: 图例列表的布局朝向('horizontal'横向   'vertical'垂直);

    X:设置图例组件在x轴方向的位置(y也如此);

    Top: 图例组件离容器上侧的距离(left,fight,bottom自是如此);

    Data:数据数组,可配置样式;

     

     

     

    3、标题组件:title(text:主标题文本;subtext:副标题文本);

    4、series:系列列表。每个系列通过 type 决定自己的图表类型

    Type:pie-饼图、bar-柱状图、line-折线图;

    Radius:饼图的半径,数组的第一项是内半径,第二项是外半径。支持设置成百分比,相对于容器高宽中较小的一项的一半。可以将内半径设大显示成圆环图。

    Name:饼图的中心(圆心)坐标,数组的第一项是横坐标,第二项是纵坐标。

    支持设置成百分比,设置成百分比时第一项是相对于容器宽度,第二项是相对于容器高度;

    Data:(value:设置数值,图表得以计算出所占比例;name:数据项名称);

    roseType:是否展示成南丁格尔图,通过半径区分数据大小。可选择两种模式:

    'radius' 面积展现数据的百分比,半径展现数据的大小;

    'area' 所有扇区面积相同,仅通过半径展现数据大小;

     

    饼状图主要用于表现不同类目的数据在总和中的占比,每个的弧度表示数据数量的比例。

    若只是表示不同类目数据间的大小,建议使用柱状图,可以更清晰直观的看出差别。

    例:

    与饼状图最大区别在于除了四个基本组件,还要设置x轴、y轴。其余就是图表类型不同,提示框模板含义不同。

    折线图用于展现数据的变化趋势,与柱状图几乎相同,只是类型不同。

     

                                                                             --别喷

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    通过可视化你想表达什么信息

    表达某个什么结论(平台上的用户中哪个地区的用户较多、数据分析领域最具有权威的人物是谁、2016年的GMV环比去年是增加类还是降低了)。

    阐述某种现象(学生成绩好坏可能与家庭背景是否具有一定的相关性、应届生收入和毕业院校是否有一定的相关性)。

    选择具体的可视化形式

    明确了我们要借助图表传递什么信息以后我们就可以着手选择合适的图表了,这里我们借助于《数据之美》作者提出的观点,不是列举什么柱状图、折线图等具体的图表,而是介绍一些组成这些图表的零部件。比如说柱状图就是有长度和直角坐标系组成的。我们只需要选择所需的零部件进行组合即可。接下来具体看一下这些零部件。

    基于数据的零部件有:视觉暗示、坐标系、标尺、背景信息以及前面四种形式的任意组合。

    1、视觉暗示

    是指通过查看图表就可以与潜意识中的意识进行联系从而得出图表表达的意识。常用的视觉暗示主要有:位置(位置高低)、长度(长短)、角度(大小)、方向(方向上升还是下降)、形状(不同形状代表不同分类)、面积(面积大小)、体积(体积大小)、饱和度(色调的强度,就是颜色的深浅)、色调(不同颜色)。
    在这里插入图片描述

    2、坐标系

    这里的坐标系和我们之前数学中学到的坐标系是相同的,只不过坐标轴的意义可能稍有不同。常见的坐标系种类有:直角坐标系、极坐标系和地理坐标系。
    在这里插入图片描述

    大家对直角坐标系、极坐标系比较熟悉,这里说一下地理坐标系。

    地理坐标系是使用三维球面来定义地球表面位置,以实现通过经纬度对地球表面点位引用的坐标系。但是我们在进行数据可视化的时候一般用投影的方法把其从三维数据转化成二维的平面图形。
    在这里插入图片描述

    3、标尺

    前面说到的三种坐标系只是定义了展示数据的维度和方向,而标尺的作用是用来衡量不同方向和维度上的大小,其实和我们熟悉的刻度挺像。

    4、背景信息

    此处的背景和我们在语文中学习到的背景是一个概念,是为了说明数据的相关信息(who、what、when、where、why),使数据更加清晰,便于读者更好的理解。

    5、组合组件

    组合组件就是根据目标用途将上面四种信息进行组合,就是我们最后要呈现的图表样式,具体如何组合视你的目标而定。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    常用的可视化工具

    1、Microsoft Excel

    对于这个软件大家应该并不陌生,对于一般的可视化这个软件完全足矣,但是对于一些数据量较大的数据则不太适合。

    2、Google Spreadsheets

    Google Spreadsheets是基于Web的应用程序,它允许使用者创建、更新和修改表格并在线实时分享数据。基于Ajax的程序和微软的Excel和CSV(逗号分隔值)文件是兼容的。表格也可以以超文本链接标记语言(HTML)的格式保存。

    3、Tableau Software

    Tableau Software现在比较受大家的欢迎,既可以超越Excel做一些稍微复杂的数据分析,又不用像R、Python那种编程语言进行可视化那么复杂。好多人都有推荐这款软件。

    4、思迈特软件Smartbi

    Smartbi提供丰富的ECharts图形可视化选择。通过电子表格作图时可使用Excel完成更为复杂的图形设计。支持Excel静态图形,支持Echarts动态图形。

    5、一些需要编程性语言的工具

    R语言、Java、HTML、SVG、CSS、Processing、Python。这里主要是列举一下有哪些编程语言可以实现可视化,具体如何实现需要读者自行学习。

    以下是利用Smartbi制作的一些炫酷好看的图形,供参考喔!
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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学生成绩分析折线图