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  • 如何绘制统计图表
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    2021-07-18 17:15:40
    统计图最常用的就几种:饼图、柱状图、条形图、直方图、折线
    图 、散点图、箱线图等。对于同一组数据,不同的同学绘制出来的效果可能
    截然不同,好的图形能够让读者一样就能看出数据的规律和特点,其传递给读
    者的信息是准确和有效的,准确是指我们不能随意绘制图形,因为每个统计图
    适用的数据是有限制的;有效是指图形传递出来的信息和你得到的结论是吻合
    的;这是一个图形要满足的最基本两点。
    饼图
    最适合采用饼图的情形:
    1. 只有一个数据类型(单分类数据)。(如销售量)
    2. 任何数据值都不为零或小于零。
    3. 类别不超过七个。因为七个以上的扇区会使图表难以阅读。(<=7)较多可以用复合饼图来表示
    4. 划分的类别最好是完整的,一般不完整时可以加其他。
    5. 类别过多可用复合饼图时,千万别硬要画一个完整饼图。
    6. 类别只有两个时就不用画图了,没多大必要
    注意:不用在图中加入标题,我们一般在论文的正文中加入(表上图下)。
    另外,画出来的图一定要有分析,要告诉读者你画图的目的是什么。
    举例
    复合饼图:

     

     

    柱形图

    柱状图常常用于展示多个分类(单个分类也可以)的数据变化和同类别各
    变量之间的比较情况。堆积柱状图可用于比较同类别各变量和不同类别变量总
    和差异;百分比堆积柱状图适合展示同类别的每个变量的比例。

    条形图(横过来的柱状图)

    类别数过多时,如果要加入数据标签,那么使用条形图比较合适

    柱状图的数看起来有点拥挤

     

     

    直方图

    直方图是显示数据频数或频率的柱状图。
    直方图和柱状图最让人迷惑的地方,就是它们长得非常相似。实
    际上,直方图和柱状图无论是在图表意义、适用数据上,还是图表绘
    制上,都有很大的不同。
    1. 直方图展示数据的分布,柱状图比较数据的大小。
    2. 直方图 X 轴为定量数据,柱状图 X 轴为分类数据。
    3. 直方图 y 轴要么为数据的频数,要么为数据的频率,柱状图 y 轴为数据
    实际大小
    折线图
    如果数据是时间序列数据(如日、月、季度或年度数据),则应该考虑
    使用折线图,尤其是时间跨度长且存在多个时间序列时,更应该使用折线
    图 。(折线图也经常被称为时间序列图,或简称为时序图)
    当然,时间序列期数较少时,也可以考虑使用柱状图哦。
    散点图
    散点图也叫 X-Y 图,它将所有的数据
    以点的形式展现在直角坐标系上,以显示变
    量之间的相互影响程度,点的位置由变量的
    数值决定。
    通过观察散点图上数据点的分布情况,
    我们可以推断出变量间的相关性。如果变量
    之间不存在相互关系,那么在散点图上就会
    表现为随机分布的离散的点,如果存在某种
    相关性,那么大部分的数据点就会相对密集
    并以某种趋势呈现。数据的相关关系主要分
    为:正相关(两个变量值同时增长)、负相
    关(一个变量值增加另一个变量值下降)、
    不相关、线性相关、指数相关等,表现在散
    点图上的大致分布如右图所示。那些离点集
    群较远的点我们称为离群点或者异常点
    箱型图
    箱线图也称箱须图、箱形图、盒图,用于反映一组或多组连续型定量数据
    分布的中心位置和散布范围。箱形图包含数学统计量,不仅能够分析不同类别
    数据各层次水平差异,还能揭示数据间离散程度、异常值、分布差异等等。
    计算过程:
    计算上四分位数、中位数、下四分位数以及均值;
    计算上四分位数和下四分位数之间的差值,即四分位数差( IQR interquartile range );
    绘制箱线图的上下范围,上限为上四分位数,下限为下四分位数,在箱子内部中位数的位置绘制横线;
    大于上四分位数 1.5 倍四分位数差的值,或者小于下四分位数 1.5 倍四分位数差的值,划为异常值( outliers );
    异常值之外,最靠近上边缘和下边缘的两个值处,画横线,作为箱线图的边缘;
    极端异常值,即超出四分位数差 3 倍距离的异常值,用实心点表示;较为温和的异常值,即处于 1.5 ‐3 倍四
    分位数差之间的异常值,用空心点表示;
    为箱线图添加名称,数轴等,并在图中用×标记出数据的均值位置。
    箱线图的用法是,配合定性变量画分组箱线图,作比较。如果只有一个
    定量变量,很少用一个箱线图去展示其分布,更多选择直方图。箱线图更有
    效的使用方法是作比较。
    假设要比较男女生的身高,用什么工具最好?答案是箱线图。
    箱线图明显更加有效,能够从平均水平(中位数)、波动程度(箱子高
    度)以及异常值对男女教师的教学评估得分进行比较,而直方图却做不到
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  • Python绘制统计图表

    2021-04-26 20:25:56
    python对数据统计特别友好,原生库即有相关支持:matplotlib1.环境配置sudo pip install matplotlib安装完成后需要调整下配置文件(mac可跳过),原因:python解释器各个平台版本都有,理论上会cover大多数底层接口,...

    python对数据统计特别友好,原生库即有相关支持:matplotlib

    1.环境配置sudo pip install matplotlib

    安装完成后需要调整下配置文件(mac可跳过),原因:python解释器各个平台版本都有,理论上会cover大多数底层接口,所以看起来“跨平台”。但是部分与绘图/进程/系统内核等相关功能,不同系统间差异较大,python尚未全cover。比如我们matplotlib在不同系统上兼容性就有点问题,所以需要通过配置文件来获得“跨平台”的效果。针对matplotlib有合适的egg包可以解决,修改配置文件让egg包生效即可。where is matlotlibrc

    即可获得配置文件路径(windows请全盘搜索),打开文件把backend改为以下Agg:# The default backend; one of GTK GTKAgg GTKCairo GTK3Agg GTK3Cairo

    # CocoaAgg MacOSX Qt4Agg Qt5Agg TkAgg WX WXAgg Agg Cairo GDK PS PDF SVG

    # Template.

    # You can also deploy your own backend outside of matplotlib by

    # referring to the module name (which must be in the PYTHONPATH) as

    # ‘module://my_backend’.

    backend : Agg

    2.hello world# coding:utf-8

    import matplotlib

    matplotlib.use('Agg')

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    import os

    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

    plt.plot( [12,34,56,78,90])#输入一个成员都是数字的数组

    plt.savefig('tmp.png')#保存为图片

    plt.close('all')#清空画布。不要省略这一句,不然多个图会有bug。

    一共3句,一句都不能少,这就输出了个图片“tmp.png”

    5d6cc9288623

    hello world

    3.定制坐标轴plt.plot( [12,34,56,78,90])

    plt.xticks([0,1,2,3,4], ['1月'.decode('utf-8'),'2月'.decode('utf-8'),'3月'.decode('utf-8'),'4月'.decode('utf-8'),'5月'.decode('utf-8')], rotation=0)

    plt.savefig('tmp.png')

    plt.close('all')

    以上只多了一行,输入2个数组,定制了x轴。第一个数组标记了文本出现的位置,第二个数组是unicode字符串。rotation可以让文字歪过来,在文本过长互相压盖时使用。

    5d6cc9288623

    定制坐标轴

    4.定制图例plt.plot( [12,34,56,78,90],label='上月'.decode('utf-8'))

    plt.legend(bbox_to_anchor=[0.3, 1])

    plt.savefig('tmp.png')

    plt.close('all')

    画图时加个参数“label”,定义legend之后就会自动出图例。同样只支持unicode字符串。

    5d6cc9288623

    定制图例

    5.定制标题plt.plot( [12,34,56,78,90])

    plt.title('反馈率'.decode('utf-8'))

    plt.savefig('tmp.png')

    plt.close('all')

    只需要加一句,传入unicode字符串。python默认是unicode,但是写了coding:utf-8之后会把默认编码修改成utf-8,所以这里需要decode回来。

    5d6cc9288623

    定制标题

    6.定制图片尺寸fig=plt.gcf()

    fig.set_size_inches(10, 5)

    plt.plot( [12,34,56,78,90])

    plt.savefig('tmp.png')

    plt.close('all')

    需要在绘制之前,设定图片尺寸,只需要2句。长宽单位是英寸,建议估摸着多试几次找满意的尺寸。

    5d6cc9288623

    定制图片尺寸

    7.图表类型

    常用的就 折线图,饼图,条形图;每种图有不同的定制方式。plt.plot([12,34,56,78,90],color='blue', label='反馈率'.decode('utf-8'),linewidth=5,linestyle='-.')

    折线图中,label是图例,color是线颜色,linewidth是线宽,linestyle是线类型plt.pie([15,23,14,5],explode=[0,0.1,0,0],labels=['a','b','c','d'],colors=['r','b','g','w'],autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=50)

    饼图中,explode是突出显示,label是图例,color是颜色,autopct是占比格式,shadow是阴影,startangle是开始绘制的位置plt.bar(left=[0,1,2], height=[10,15,20],width=0.3,alpha=0.3, color='b',label='month',edgecolor='#000000',linewidth=2)

    条形图比其他图多一个必选输入,需要输入条形长度和条形位置。

    8.多子图

    也就是在一张图片上,画多个图表。常见的就是上下组合,左右组合,4拼。不建议画更复杂的图。

    左右:plt.figure(12)#先分成左右两块

    plt.subplot(121)#绘制第一块

    plt.plot([10,15,20])

    plt.subplot(122)#绘制第2块

    plt.plot([10,15,20])

    plt.savefig('tmp.png')

    plt.close('all')

    5d6cc9288623

    左右均等

    上下:plt.figure(21)#先分成上下两块

    plt.subplot(211)#绘制第一块

    plt.plot([10,15,20])

    plt.subplot(212)#绘制第2块

    plt.plot([10,15,20])

    plt.savefig('tmp.png')

    plt.close('all')

    5d6cc9288623

    上下均等plt.figure(22)#先分成4两块

    plt.subplot(221)#绘制第一块

    plt.plot([10,15,20])

    plt.subplot(222)#绘制第2块

    plt.plot([10,15,20])

    plt.subplot(223)#绘制第3块

    plt.plot([10,15,20])

    plt.subplot(224)#绘制第4块

    plt.plot([10,15,20])

    plt.savefig('tmp.png')

    plt.close('all')

    5d6cc9288623

    4拼

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    利用Excel进行数据分组和制作统计图表.doc15页

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    实训指导书

    课程名称 统计学

    实训班级10财务管理4、10、14班

    任课教师 张翠凤

    二零一一年十月

    实训指导书

    实训项目:Excel在统计整理中的应用

    实训目的:Excel提供了大量的统计图形供用户根据需要和图形功能选择使用,其中绝大多数是统计图,能够较好地展示数据的分布形态,直观形象地描述现象的数量规律性。通过本实训达到使学生熟练运用Excel图表工具的目的。

    实训内容:利用Excel进行数据分组和制作统计图表

    实训要求:熟悉Excel的基本功能,掌握利用Excel进行分组与汇总、编制统计表、绘制统计图的基本方法,熟练在计算机上进行操作。

    实训方法:机房老师边演示边讲解,学生动手操作。

    一、利用Excel进行统计分组、编制次数分布表及绘制统计图的基本思路

    (一)输入数据并排序

    Excel可以根据用户的要求对数据清单的行或列中的数据进行排序。排序时,Excel将利用指定的排序顺序重新排行、列或各单元格,从而使数据的规则性更加简洁地表现出来。

    (二)选择分组形式

    根据所学知识,分析数据特点,选择合适的分组形式,确定组距和组限。

    (三)进行分组并编制次数分布表

    利用Excel的主要功能和工具实现分组,并计算次数、频率等,得到次数分布表的基本结构。

    (四)绘制统计图

    根据次数分布表的基本结构资料绘制统计图,并根据需要对次数分布表和次数分布图进行调整。各种图的做法大同小异,这里主要以柱形图和饼图为例,介绍制作统计图的工作步骤。

    (五)输出结果

    将整理好的统计表和统计图按要求格式打印输出。

    二、实例说明Excel操作步骤

    用Excel进行统计分组、编制次数分布表主要有两种方法:一是利用频数分布函数FREQUENCY;二是利用数据分析中的“直方图”工具。

    方法一:频数分布函数是Excel的一个工作表函数,是编制次数分布的主要工具。具体操作方法见教材P24。这里不再细述,同学们按照教材进行练习。

    方法二:直方图工具。直方图工具是Excel中进行数据分析的一个常用工具。本指导书主要是就直方图工具的操作使用来说明。

    直方图工具的使用要求:直方图工具在“工具”中“数据分析”里,如果Excel初次使用尚未安装数据分析功能,必须依次选择“工具”、“加载宏”,在安装光盘中加载数据“分析工具库”。加载成功后,可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项,里面有“直方图”等多种统计数据分析工具,安装完毕就使用了。如图1、图2、图3所示。

    图1 安装加载宏

    图2 添加分析工具库选项

    图3 数据分析选项

    【实训举例1】某车间50名工人加工零件日产量资料如下:

    122124129139106134127123118112

    117130122125117112134127123119

    108131125117122113122123127135

    133126122118108137114121128124

    111118123126133115139128124121

    要求:根据资料编制组距为5的分配数列,编制次数分布表并绘制次数分布直方图。

    操作步骤:(本例介绍直方图工具的操作方法)

    第一步,数据输入、排序及分组。启动Excel,新建一个工作簿命名为“数据整理1”。在工作表上的(C2:C51)矩形区域内输入50名工人的日产量数据资料,选中数据资料,进行数据排序,并进行分组。将分组情况及各组上限值分别列出。见图1—1。

    注意:因为连续式分组中上组限不在内原则,所以这里输入的上限值是非常接近于分组列举的上限值,但不能等于源数据中任何一个数,并将这些值按升序排列。

    图1—1 输入50名工人产量数据、分组及各组上限值

    第二步,选择“直方图”工具。在工具菜单中单击“数据分析”选项,从其对话框的分析工具列表中选择“直方图”,打开“直方图”对话框,如图1—2所示。

    图1—2 工具—数据分析—直方图

    第三步,填写“直方图”各项。如图1—3所示。

    注意:“直方图”中各项可直接输入,也可将光标放在应填写项目中,然后拖动鼠标选中对应区域,则各项自动填写。

    本例中采用输入方法,其中:

    输入区域:在此输入待分析数据区域的单元格范围。本例中输入$C$2:$C$51。

    接收区域(可选):在此输入接收区域的单元格范围,该区域应包含一组可选的用来计算频数的边界值,即各分组的上限值。本例中输入$E$2:$E$8,

    输出区域:选择输入区域,可以直接选择一个区域,也可以直接输入一个单元格(代表输出区域的左上角),推荐只输人一个单元格(本例为$E$11),因为往往事先并不知道具体的输出区域有多大

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    死理性派较劲圆形图表

    因为日常工作重点不在这里,所以很少做图表什么的。因为理科出身,每次看到那些饼型,坏形的图表的时候,我就在纠结一个问题,图表中的比例跟实际数据是否相符?还是只是大概齐?

    我不是处女座,但是真心巨纠结这个问题!!!

    这时候就开始怀念使用CAD的日子,真爽啊!虽复图案可以矩形环形阵列,每一根线的角度都可以精确的指定。PS这方面就是差,非常的差,不信你给我画一确角度的三角形试试,你总是要思考一会的。

    然后我搜索了一下,可能关键词不太合适?反正没找到什么有价值的内容。 只好自己动脑思考,终于在大脑飞速旋转三周半,也就是两分钟后想到了办 法。

    第一步、打开PS

    额,这句就是废话,你我呀!

    第二步、新建一个文挡

    矩形文档,长宽都星你所需要的图表尺寸的二倍,比如我现在需要一个 800X00像素的环形图表,那就新建一个1600X1600的文档。

    第三步、简单的准备工作

    这次的操作与背景无关,你可以设置任何颜色以便能够看清效果。然后打开 新建参考线面板,建立如此简单的参考线:

    第四步、做矩形

    为了让大家理解,我们先做一个简单的,首先是一个宽度与画布等宽的矩 形,高度适当,比如我这里高度是160px。

    矩形的左右两端画布的两端对齐,下边正好在中心线上。这点要注意,只 有这样我们才好精确地控制尺寸。

    第五步、再来一个矩形

    刚才的矩形表示的是100% ,现在我们要画一个表示数据的矩形,我们的数 据是44.6% ,有零有整的数字,看我怎么精确表达,100%的长度是1600px,那么 44.6% 的长度应该为 1600X44.6%=713.6px。额,然而 PS 只能精确到整数,便只能是714px 了,虽然还是很不甘心的。

    那么新建一个矩形,宽度是714px,高度可以跟上边的矩形一样,或者高一点低一点,都没关系。看我的设置。

    关键点依然是下边和中心线对齐,右边和画布右边对齐。

    第六步、转化为智能对象

    将刚才两个图层一起转化为智能对象。

    第七步、极坐标

    菜单——滤镜——扭曲——极坐标

    选择“平面坐标到极坐标”

    第八步、验证尺寸

    方法很简单,把整个图表移动到画布左上角那个辅助线的格子里,如果恰好四边贴合,则说明我们的尺寸和预期相同。这是我验证给你看的,你理解之后就可以忽略这一步了。

    第九步、再转化一次智能对象

    别说我没告诉你,否则……下一步你就哭了 第十步、裁剪画布

    或者把该图层复制到任何你需要的地方,总之全都随你!

    第十一步、填上必要的文字信息

    唉,死理性派啊!用了整整十一步,才做出了一个这个简单的圆环图表,只 是为了追求别人看不出来的精确而已。

    好了,道理都懂了,其实就是用极坐标把拄状图改成圆环图而已,于是我们就可以开始……

    这个很难看,但是转换厚好看很多!

    这些太简单,我们在玩点复杂的。

    多加了一个深蓝色的矩形做装饰, 注意下他的位置就可以了。

    蓝色代表女性不太合适,容易被误解,那就让他好理解一些。

    然后就变成了:

    所以说,理解了道理还不是随心所欲的事情吗?换个方向去思考!

    然后就变成了这样!

    这次大家都会玩了吧?那说个事啊,我都没跟你们留过作业的,这次的也不复杂,按着你的想法做一个觉得漂亮的交次作业吧〜比如样式美美哒,数据多多啦-

    然后以就是老规矩〜如果你学会了记得交学费啊〜

    我说的这么卖力,你要是觉得对你有用给我买杯咖啡可好?

    作者支付宝:alay9999@163.com(刘源)

    展开全文
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空空如也

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如何绘制统计图表