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  • 2020-12-19 12:22:37

    统计图表(饼状图、柱状图)预览:
    在这里插入图片描述

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    做软件系统开发时经常要做各种类型的统计图表,一般我们都会用ECharts进行开发,使用ECharts可以开发出各种漂亮的图表出来。今天我们推荐一款基于ECharts的图表快速开发工具SovitChart,可以让你不写一行代码1分钟就把图表做出来。

    现在各行各业的软件系统都要用到统计图表:

      

     通常我们开发这些图表使用ECharts,通过程序配置这些表的显示样式、文字和对接动态数据,虽然大大的提高了开发效率,但是开发过程还是要写很多的代码,特别对于图表样式的处理还是要花费很大的精力。

    下面我们使用SovitChart不用写一行代码1分钟就可以开发出各种常用的图表出来:

     登录进入SovitJS的开发后台,进入到“图表可视化”模块,在里面使用图表开发的编辑器进行图表在线开发。在左边“我的图表”选项卡中创建我的图表,然后在“图表仓库”中选择图表类型(图表类型中包括常用的柱状图、折线图、饼图,也包括地图和二维表格)。选择对应的图表后即,可以在编辑器右侧的属性配置中,配置图表的各种样式、文字的显示效果,还能直接对接数据(数据库或者Rest接口),或者定义JSON数据格式进行数据绑定。

    样式和数据配置好以后发布图表:

     发布后的图表可以直接使用,可以下载图表数据文件放到自己的系统中通过js集成到div中。

    整个过程除了集成时要写很简单的几行代码外,图表本身不用写一行代码。

     以上是数维图官方网站提供的集成示例。

    SovitJS在线免费试用地址:​ ​https://www.sovitjs.com/sovitChart_detail.html?lw_20220307​icon-default.png?t=M1L8https://www.sovitjs.com/sovitChart_detail.html?lw_20220307​ 

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  • 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 ...
    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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  • 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,...

    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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