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  • 导读:什么是散点?可以用来呈现哪些数据关系?在数据分析过程中可以解决哪些问题?怎样Python绘制散点?本文逐一为你解答。作者:屈希峰来源:华章科技01 概述散点(Scatter)又称散点分布,是以一个变量为...

    导读:什么是散点图?可以用来呈现哪些数据关系?在数据分析过程中可以解决哪些问题?怎样用Python绘制散点图?本文逐一为你解答。

    作者:屈希峰

    来源:华章科技

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    01 概述

    散点图(Scatter)又称散点分布图,是以一个变量为横坐标,另一个变量为纵坐标,利用散点(坐标点)的分布形态反映变量统计关系的一种图形。

    特点是能直观表现出影响因素和预测对象之间的总体关系趋势。优点是能通过直观醒目的图形方式反映变量间关系的变化形态,以便决定用何种数学表达方式来模拟变量之间的关系。散点图不仅可传递变量间关系类型的信息,还能反映变量间关系的明确程度。

    通过观察散点图数据点的分布情况,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。

    数据的相关关系大体上可以分为: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图1所示。那些离点集群较远的点我们称之为离群点或者异常点。

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    ▲图1 散点数据的相关性

    在Python体系中,可使用Scipy、Statsmodels或Sklearn等对离散点进行回归分析,归纳现有数据并进行预测分析。对于那些变量之间存在密切关系,但是这些关系又不像数学公式和物理公式那样能够精确表达的,散点图是一种很好的图形工具,可以进行直观展示,如图2所示。

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    ▲图2 散点数据拟合(线性)

    但是在分析过程中需要注意,变量之间的相关性并不等同于确定的因果关系,仍需要考虑其他影响因素。

    02 实例

    散点图代码示例如下所示。

    代码示例①

    # 数据  x = [1, 2, 3, 4, 5]  y = [6, 7, 2, 4, 5]  # 画布:尺寸  p = figure(plot_width=400, plot_height=400)  # 画图  p.scatter(x, y,             size=20, # screen units  显示器像素单位  #           radius=1,  # data-space units  坐标轴单位            marker="circle", color="navy", alpha=0.5)    # p.circle(x, y, size=20, color="navy", alpha=0.5)  # 显示  show(p)  

    运行结果如图3所示。

    16f4c7ef4a5c90f02bd78cacd5040732.png

    ▲图3 代码示例①运行结果

    代码示例①中第7行使用scatter方法进行散点图绘制;第11行采用circle方法进行散点图绘制(推荐)。关于这两个方法的参数说明如下。

    p.circle(x, y, **kwargs)参数说明。

    • x (str or seq[float]) : 离散点的x坐标,列名或列表
    • y (str or seq[float]) : 离散点的y坐标
    • size (str or list[float]) : 离散点的大小,屏幕像素单位
    • marker (str, or list[str]) : 离散点标记类型名称或名称列表
    • color (color value, optional) : 填充及轮廓线的颜色
    • source (`~bokeh.models.sources.ColumnDataSource`) : Bokeh专属数据格式
    • **kwargs: 其他自定义属性;其中标记点类型marker默认值为:“marker="circle"”,可以用“radius”定义圆的半径大小(单位为坐标轴单位)。这在Web数据化中非常有用,不同的方式,在不同的设备上的展示效果会有些许差异。

    p.scatter(x, y, **kwargs)参数说明。

    • x (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : x坐标
    • y (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : y坐标
    • angle (:class:`~bokeh.core.properties.AngleSpec` ) : 旋转角度
    • angle_units (:class:`~bokeh.core.enums.AngleUnits`) : (default: 'rad') 默认:弧度,也可以采用度('degree')
    • fill_alpha (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : (default: 1.0) 填充透明度,默认:不透明
    • fill_color (:class:`~bokeh.core.properties.ColorSpec` ) : (default: 'gray') 填充颜色,默认:灰色
    • line_alpha (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : (default: 1.0) 轮廓线透明度,默认:不透明
    • line_cap : (:class:`~bokeh.core.enums.LineCap` ) : (default: 'butt') 线端(帽)
    • line_color (:class:`~bokeh.core.properties.ColorSpec` ) : (default: 'black') 轮廓线颜色,默认:黑色
    • line_dash (:class:`~bokeh.core.properties.DashPattern` ) : (default: []) 虚线
    • line_dash_offset (:class:`~bokeh.core.properties.Int` ) : (default: 0) 虚线偏移
    • line_join (:class:`~bokeh.core.enums.LineJoin` ) : (default: 'bevel')
    • line_width (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : (default: 1) 线宽,默认:1

    另外,Bokeh中的一些属性,如`~bokeh.core.properties.NumberSpec `、`~bokeh.core.properties.ColorSpec`可以在Jupyter notebook中通过`import bokeh.core.properties.NumberSpec `导入该属性,然后再查看其详细的使用说明。

    代码示例②

    # 数据  N = 4000  x = np.random.random(size=N) * 100  # 随机点x坐标  y = np.random.random(size=N) * 100  # 随机点y坐标  radii = np.random.random(size=N) * 1.5  # 随机半径  # 工具条  TOOLS="hover,crosshair,pan,wheel_zoom,box_zoom,reset,tap,save,box_select,poly_select,lasso_select"  # RGB颜色,画布1,绘图1  colors2 = ["#%02x%02x%02x" % (int(r), int(g), 150) for r, g in zip(50+2*x, 30+2*y)]  p1 = figure(width=300, height=300, tools=TOOLS)  p1.scatter(x,y, radius=radii, fill_color=colors2, fill_alpha=0.6, line_color=None)  # RGB颜色,画布2,绘图2  colors2 = ["#%02x%02x%02x" % (150, int(g), int(b)) for g, b in zip(50+2*x, 30+2*y)]  p2 = figure(width=300, height=300, tools=TOOLS)  p2.scatter(x,y, radius=radii, fill_color=colors2, fill_alpha=0.6, line_color=None)  # 直接显示  # show(p1)  # show(p2)  # 网格显示  from bokeh.layouts import gridplot  grid = gridplot([[p1, p2]])   show(grid)  

    运行结果如图4所示。

    3ac49d150c2004bd169b7686034cd85d.png

    ▲图4 代码示例②运行结果

    代码示例②中第11行和第15行使用scatter方法进行散点图绘制。第7行工具条中的不同工具定义,第9行数据点的不同颜色定义,第20行和第21行采用网格显示图形,可以提前了解这些技巧,具体使用方法在下文中会专门进行介绍。

    代码示例③

    from bokeh.sampledata.iris import flowers  # 配色  colormap = {'setosa': 'red', 'versicolor': 'green', 'virginica': 'blue'}  colors = [colormap[x] for x in flowers['species']]  # 画布  p = figure(title = "Iris Morphology")  # 绘图  p.circle(flowers["petal_length"], flowers["petal_width"],           color=colors, fill_alpha=0.2, size=10)  # 其他  p.xaxis.axis_label = 'Petal Length'  p.yaxis.axis_label = 'Petal Width'  # 显示  show(p)  

    运行结果如图5所示。

    代码示例③再次对前面提到的鸢尾花的数据集进行分析,图5中x轴为花瓣长度,y轴为花瓣宽度,据此可以将该散点数据聚类为3类。同时,该段代码展示了常规图形的绘制流程,含x、y轴的标签。

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    ▲图5 代码示例③运行结果

    代码示例④

    from bokeh.layouts import column, gridplot  from bokeh.models import BoxSelectTool, Div  # 数据  x = np.linspace(0, 4*np.pi, 100)  y = np.sin(x)  # 工具条  TOOLS = "wheel_zoom,save,box_select,lasso_select,reset"  # HTML代码  div = Div(text=""" 

    Bokeh中的画布可通过多种布局方式进行显示;

     

    通过配置参数BoxSelectTool,在图中用鼠标选择数据,采用不同方式进行交互。

    """) # HTML代码直接作为一个图层显示,也可以作为整个HTML文档  # 视图属性  opts = dict(tools=TOOLS, plot_width=350, plot_height=350)  # 绘图1  p1 = figure(, **opts)  p1.circle(x, y, color="navy", size=6, alpha=0.6)  # 绘图2  p2 = figure(, **opts)  p2.square(x, y, color="olive", size=6, alpha=0.6)  p2.select_one(BoxSelectTool).select_every_mousemove = True  # 绘图3  p3 = figure(, **opts)  p3.circle(x, y, color="firebrick", alpha=0.5, size=6)  # 绘图4  p4 = figure(, **opts)  p4.square(x, y, color="navy", size=6, alpha=0.6,            nonselection_color="orange", nonselection_alpha=0.6)  # 布局  layout = column(div,                  gridplot([[p1, p2], [p3, p4]], toolbar_location="right"),                  sizing_mode="scale_width")  # sizing_mode 根据窗口宽度缩放图像  # 绘图  show(layout)  

    Bokeh中的画布可通过多种布局方式进行显示:通过配置视图参数,在视图中进行交互可视化。运行结果如图6所示。

    075fc09ab1be7ddf9b31985017696783.png

    ▲图6 代码示例④运行结果

    代码示例④让读者感受一下Bokeh的交互效果,Div方法可以直接使用HTML标签,其作为一个独立的图层进行显示(第30行)。另外需要注意,可以通过`nonselection_`,`nonselection_alpha`或`nonselection_fill_alpha`设套索置选取数据时的散点的颜色、透明度等。

    代码示例⑤

    from bokeh.models import (         ColumnDataSource,         Range1d, DataRange1d,         LinearAxis, SingleIntervalTicker, FixedTicker,         Label, Arrow, NormalHead,         HoverTool, TapTool, CustomJS)  from bokeh.sampledata.sprint import sprint  abbrev_to_country = {        "USA": "United States",        "GBR": "Britain",        "JAM": "Jamaica",        "CAN": "Canada",        "TRI": "Trinidad and Tobago",        "AUS": "Australia",        "GER": "Germany",        "CUB": "Cuba",        "NAM": "Namibia",        "URS": "Soviet Union",        "BAR": "Barbados",        "BUL": "Bulgaria",        "HUN": "Hungary",        "NED": "Netherlands",        "NZL": "New Zealand",        "PAN": "Panama",        "POR": "Portugal",        "RSA": "South Africa",        "EUA": "United Team of Germany",  }  gold_fill   = "#efcf6d"  gold_line   = "#c8a850"  silver_fill = "#cccccc"  silver_line = "#b0b0b1"  bronze_fill = "#c59e8a"  bronze_line = "#98715d"  fill_color = { "gold": gold_fill, "silver": silver_fill, "bronze": bronze_fill }  line_color = { "gold": gold_line, "silver": silver_line, "bronze": bronze_line }  def selected_name(name, medal, year):      return name if medal == "gold" and year in [1988, 1968, 1936, 1896] else ""  t0 = sprint.Time[0]  sprint["Abbrev"]       = sprint.Country  sprint["Country"]      = sprint.Abbrev.map(lambda abbr: abbrev_to_country[abbr])  sprint["Medal"]        = sprint.Medal.map(lambda medal: medal.lower())  sprint["Speed"]        = 100.0/sprint.Time  sprint["MetersBack"]   = 100.0*(1.0 - t0/sprint.Time)  sprint["MedalFill"]    = sprint.Medal.map(lambda medal: fill_color[medal])  sprint["MedalLine"]    = sprint.Medal.map(lambda medal: line_color[medal])  sprint["SelectedName"] = sprint[["Name", "Medal", "Year"]].apply(tuple, axis=1).map(lambda args: selected_name(*args))  source = ColumnDataSource(sprint)  xdr = Range1d(start=sprint.MetersBack.max()+2, end=0)               # XXX: +2 is poor-man's padding (otherwise misses last tick)  ydr = DataRange1d(range_padding=4, range_padding_units="absolute")  plot = figure(      x_range=xdr, y_range=ydr,      plot_width=1000, plot_height=600,      toolbar_location=None,      outline_line_color=None, y_axis_type=None)  plot.title.text = "Usain Bolt vs. 116 years of Olympic sprinters"  plot.title.text_font_size = "14pt"  plot.xaxis.ticker = SingleIntervalTicker(interval=5, num_minor_ticks=0)  plot.xaxis.axis_line_color = None  plot.xaxis.major_tick_line_color = None  plot.xgrid.grid_line_dash = "dashed"  yticker = FixedTicker(ticks=[1900, 1912, 1924, 1936, 1952, 1964, 1976, 1988, 2000, 2012])  yaxis = LinearAxis(ticker=yticker, major_tick_in=-5, major_tick_out=10)  plot.add_layout(yaxis, "right")  medal = plot.circle(x="MetersBack", y="Year", radius=dict(value=5, units="screen"),      fill_color="MedalFill", line_color="MedalLine", fill_alpha=0.5, source=source, level="overlay")  plot.text(x="MetersBack", y="Year", x_offset=10, y_offset=-5, text="SelectedName",      text_align="left", text_baseline="middle", text_font_size="9pt", source=source)  no_olympics_label = Label(      x=7.5, y=1942,      text="No Olympics in 1940 or 1944",      text_align="center", text_baseline="middle",      text_font_size="9pt", text_font_style="italic", text_color="silver")  no_olympics = plot.add_layout(no_olympics_label)  x = sprint[sprint.Year == 1900].MetersBack.min() - 0.5  arrow = Arrow(x_start=x, x_end=5, y_start=1900, y_end=1900, start=NormalHead(fill_color="black", size=6), end=None, line_width=1.5)  plot.add_layout(arrow)  meters_back = Label(      x=5, x_offset=10, y=1900,      text="Meters behind 2012 Bolt",      text_align="left", text_baseline="middle",      text_font_size="10pt", text_font_style="bold")  plot.add_layout(meters_back)  disclaimer = Label(      x=0, y=0, x_units="screen", y_units="screen",      text="This chart includes medals for the United States and Australia in the "Intermediary" Games of 1906, which the I.O.C. does not formally recognize.",      text_font_size="8pt", text_color="silver")  plot.add_layout(disclaimer, "below")  tooltips = """ 
         @Name      (@Abbrev) 
     
         @Time{0.00}      @Year 
     
    @{MetersBack}{0.00} meters behind
     """  plot.add_tools(HoverTool(tooltips=tooltips, renderers=[medal]))  open_url = CustomJS(args=dict(source=source), code=""" source.inspected._1d.indices.forEach(function(index) {     var name = source.data["Name"][index];     var url = "http://en.wikipedia.org/wiki/" + encodeURIComponent(name);     window.open(url); }); """)  plot.add_tools(TapTool(callback=open_url, renderers=[medal], behavior="inspect"))show(plot)  

    运行结果如图7所示。

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    ▲图7 代码示例⑤运行结果

    代码示例⑤展示了短跑选手博尔特与116年来奥运会其他短跑选手成绩的对比情况。上述代码包含数据预处理、自定义绘图属性、数据标记、交互式显示等较为复杂的操作,不作为本文重点;读者仅需要知道通过哪些代码可以实现哪些可视化的效果即可。

    本文通过5个代码示例展示了散点图的绘制技巧,绘制难度也逐渐增大,与此同时,展现的效果也越来越好。读者在学习过程中可以多思考,在这个示例中哪些数据需要交互式展示,采用哪种展示方式更好。

    关于作者:屈希峰,资深Python工程师,Bokeh领域的实践者和布道者,对Bokeh有深入的研究。擅长Flask、MongoDB、Sklearn等技术,实践经验丰富。知乎多个专栏(Python中文社区、Python程序员、大数据分析挖掘)作者,专栏累计关注用户十余万人。

    本文摘编自《Python数据可视化:基于Bokeh的可视化绘图》,经出版方授权发布。

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    推荐语:从图形绘制、数据动态展示、Web交互等维度全面讲解Bokeh功能和使用,不含复杂数据处理和算法,深入浅出,适合零基础入门,包含大量案例。

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  • 但当时间序列过多时,我们往往考虑折线反映数据的变化趋势。之所以讲这个,是希望大家能够把折线和柱形的应用区分开来,根据自己的需求使用不同的图表。以下是各个月份的销售数据。根据数据编制的折线:...

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    编按:看到标题,可能大家会纳闷了:“12月12根棒棒糖”是什么鬼?这跟折线图又有什么关系?一起来看看下面的文章,你就明白了。

    柱形图常常用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。但当时间序列过多时,我们往往考虑用折线图来反映数据的变化趋势。之所以讲这个,是希望大家能够把折线图和柱形图的应用区分开来,根据自己的需求使用不同的图表。

    以下是各个月份的销售数据。

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    根据数据编制的折线图:

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    图表制作思路

    该表格的制作主要是通过插入带散点标记的折线图,接着将折线图的线条设置为无线条,再使用误差线做柱子,最后美化配色。

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    作图过程:

    Step 01选中汇总后的销售数据,点击上方的“插入”选项卡,单击“图表”浮动框的右下角。在打开的“插入图表”设置框中,点击“所有图表”-“折线图”,点击第四个示例图“带数据标记折线图”-确定。

    d5abd097101a36e43b6aa5c4aa86d343.png

    确定后,在Excel表上生成该图。

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    Step 02点击折线标记,点击鼠标右键,点击“设置数据序列格式”。将“线条”设置为“无线条”。

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    Step 03接着点击 “线条”旁边的“标记”,在“数据标记选项”中设置其为“内置”,大小为8。

    eb01a06b8d865304baa55702bc584ab8.png

    Step 04继续对“标记”进行设置,将“填充”设置为黑色的纯色填充。“边框”设置为“无线条”。

    a399b4c9ad8ff9cbff7d53e484b84a0f.png

    Step 05点击折线标记,单击折线图右上角的十字,勾选“误差线”,去掉勾选“网格线”。

    0a6b9561bbbf0697e5fd20a280aa12f3.png

    Step 06点击误差线,单击鼠标右键,点击“设置错误栏格式”,设置误差线格式。

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    因为我们要误差线的方向向下,所以在“方向”处,选择“负偏差”。正偏差的误差线方向是向上的。将“末端样式”设置为“无线端”。

    误差量是指误差线的长短,这里我们将“误差量”设置为自定义值。在自定义值中,点击“指定值”。因为我们的误差线是负偏差,所以只需设置“负错误值”就可以了。在“负错误值”处,引用汇总的销售额数据“$B$4:$M$4”。

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    Step 07在上一步骤完成后,将误差线的线条设置为实线,宽度为2磅,颜色自定义。

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    Step 8点击折线图底部的横坐标轴,在“开始”选项卡中,设置字体颜色为黑色,加粗。单击鼠标右键,点击“设置坐标轴格式”。将“线条”设置为实线,颜色设置为黑色。

    6a3916be707c9189bd02ce6ba56f3423.png

    Step 9设置折线图标题,在“开始”选项卡中,将字体设置为微软雅黑,加粗,对齐方式选择左对齐。在折线图标题下,插入一个文本框,做二级标题,用于对数据的分析。在文本框中输入相应内容后,设置格式。

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    Step 10在折线图底部插入一个文本框,标明数据来源,用于阐述数据来源的可靠性和准确性。同时,在“插入”选项卡中,选择插入一个形状。这里我们选择矩形,填充色和边框均设置为红色。设置完成后,将该矩形粘贴到折线图的左上角,目的是为了让图表的阅读者把注意力集中到标题上来。

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    Step 11最终图表效果如下图所示

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    与柱形图相比,哪一个更让你心动呢?

    e14a01e5df8b1288e2bd532ee690d942.png

    嗯,还可以把圈圈放大,再加入彩色数字,就更象棒棒糖了(:

    ****部落窝教育-excel另类拆线图****

    原创:杨小白/部落窝教育(未经同意,请勿转载)

    更多教程:部落窝教育(http://www.itblw.com

    微信公众号:exceljiaocheng

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  • 但当时间序列过多时,我们往往考虑折线反映数据的变化趋势。之所以讲这个,是希望大家能够把折线和柱形的应用区分开来,根据自己的需求使用不同的图表。以下是各个月份的销售数据。根据数据编制的折线:...

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    编按:看到标题,可能大家会纳闷了:“12月12根棒棒糖”是什么鬼?这跟折线图又有什么关系?一起来看看下面的文章,你就明白了。

    柱形图常常用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。但当时间序列过多时,我们往往考虑用折线图来反映数据的变化趋势。之所以讲这个,是希望大家能够把折线图和柱形图的应用区分开来,根据自己的需求使用不同的图表。

    以下是各个月份的销售数据。

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    根据数据编制的折线图:

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    图表制作思路

    该表格的制作主要是通过插入带散点标记的折线图,接着将折线图的线条设置为无线条,再使用误差线做柱子,最后美化配色。

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    作图过程:

    Step 01选中汇总后的销售数据,点击上方的“插入”选项卡,单击“图表”浮动框的右下角。在打开的“插入图表”设置框中,点击“所有图表”-“折线图”,点击第四个示例图“带数据标记折线图”-确定。

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    确定后,在Excel表上生成该图。

    eaa53a3a00d77d4edc0a1e4909ce6aa8.png

    Step 02点击折线标记,点击鼠标右键,点击“设置数据序列格式”。将“线条”设置为“无线条”。

    7d06bf7b5615c4b657fdc433a1a24b1f.png

    95e144a6be67f19dda40c65b23c2c63d.png

    Step 03接着点击 “线条”旁边的“标记”,在“数据标记选项”中设置其为“内置”,大小为8。

    243e99423afc4c79e41f88e074fb1809.png

    Step 04继续对“标记”进行设置,将“填充”设置为黑色的纯色填充。“边框”设置为“无线条”。

    bc90adac9e3dc3c29288a09cfb39d1cd.png

    Step 05点击折线标记,单击折线图右上角的十字,勾选“误差线”,去掉勾选“网格线”。

    08752a05fc7e6bb07f92eee14acf2ad6.png

    Step 06点击误差线,单击鼠标右键,点击“设置错误栏格式”,设置误差线格式。

    1e219f94fc1b6d6b39eb64213e011f50.png

    因为我们要误差线的方向向下,所以在“方向”处,选择“负偏差”。正偏差的误差线方向是向上的。将“末端样式”设置为“无线端”。

    误差量是指误差线的长短,这里我们将“误差量”设置为自定义值。在自定义值中,点击“指定值”。因为我们的误差线是负偏差,所以只需设置“负错误值”就可以了。在“负错误值”处,引用汇总的销售额数据“$B$4:$M$4”。

    dc3a4d0ddd69e31100a5a329413753bb.png

    Step 07在上一步骤完成后,将误差线的线条设置为实线,宽度为2磅,颜色自定义。

    d7b907e15596886f62a4bee752d4e006.png

    Step 8点击折线图底部的横坐标轴,在“开始”选项卡中,设置字体颜色为黑色,加粗。单击鼠标右键,点击“设置坐标轴格式”。将“线条”设置为实线,颜色设置为黑色。

    e9e92443a44d16f8b97ca0e02eaf2313.png

    Step 9设置折线图标题,在“开始”选项卡中,将字体设置为微软雅黑,加粗,对齐方式选择左对齐。在折线图标题下,插入一个文本框,做二级标题,用于对数据的分析。在文本框中输入相应内容后,设置格式。

    4a0776d1242030ab35215860def8c30e.png

    Step 10在折线图底部插入一个文本框,标明数据来源,用于阐述数据来源的可靠性和准确性。同时,在“插入”选项卡中,选择插入一个形状。这里我们选择矩形,填充色和边框均设置为红色。设置完成后,将该矩形粘贴到折线图的左上角,目的是为了让图表的阅读者把注意力集中到标题上来。

    7edae933a5a7dd1a73a208b2d99b7c13.png

    Step 11最终图表效果如下图所示

    e8e2b471d347a7510eac5a550ccd9b25.png

    与柱形图相比,哪一个更让你心动呢?

    e7604681931aea6580e426ac89280a8a.png

    嗯,还可以把圈圈放大,再加入彩色数字,就更象棒棒糖了(:

    ****部落窝教育-excel另类拆线图****

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    通常论文中有几类图:
    1.结构框图,其目的是利用简明的线条来使系统或算法的结构一目了然,有利于审稿人和读者理解稳重的idea(题主问题中的4可以理解为这类图),此图多由一些基本的图形(如矩形,圆形,菱形)配合一些箭头来作图。
    2.数据趋势图,该类图标主要是利用曲线反映出两个或三个变量之间的趋势,目的是从中找出一些规律,另读者和审稿人一目了然(题主问题中的1,2,3都可以理解为这类图),此类图一般有实现,虚线,各种Mark(Matlab中的叫法)来实现,一般要求有图例,不同颜色等等细节上面的要求。
    3.实际场景的记录图,其目的是向读者真实的展现一些实验在是在哪些真实环境中完成的,也有彩色和黑白颜色之分。力求还原真实的实际场景。
    下面来推荐一些画以上图形的工具:
    1.结构框图的答案可能会出人意料:
    • PowerPoint(版本越高越好)
    PowerPoint内置多了非常多的基本形状,用起来非常方便。其内置的一些样式如阴影,高光 等都是非常成熟的,很多详细的参数也可以单独设置,对于学术论文一般也足够。最重要的 是其判断图形对齐的算法和易读性非常好,可以显而易见的达到作者的要求。
    • Visio
    相信很多人的答案都是这个,就本人实践经历来看,Visio确实有一些优点,插入一些已经很 成熟的图例也比较方便(可内置或下载),但是总体来讲远没有PPT方便,且从框图的美观 程度来讲,不如PPT。适合进阶的高级玩家。
    • PhotoShop 或 Illustrator
    如果以上两个软件不能满足作者想要表达的意图(其实一般都没问题),如一些细节等,可 以适用PS或者AI。
    2.数据趋势图的答案:
    • Matlab
    首推Matlab的原因是其画图时强大的细节处理能力(当然这只是强大的Matlab的冰山一 角),比如不同的图例,线的粗细,不同颜色,坐标轴(如极坐标)等等,2D或3D图也可 以画。一般而言,大多数论文中的数据趋势图都是Matlab画的。
    • Python
    Python的强大已经被讨论的过多了,其强大的第三方库可以让你做想做的任何事情。对于想 画图,建议安装matplotlib库(matplotlib.org/)。理论上其强大的功能已经能够让你做你 想做的任何事情了,包括箭头,字体,颜色等等。前提是需要一些python的基础(不算 难)。
    • Excel
    Excel就不用多说了,内置了一些图标样式,可以根据不同的情况作出选择。相信题主很熟 悉就不多说了。
    3.实际场景的记录图的答案:
    • 相机+PhotoShop

    可以利用PhotoShop做一些后期,如白平衡,对比度,颜色,亮度等等参数,让图片更加清 晰。如果论文要求需要黑白图,也可以用Ps取色等操作。

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空空如也

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