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时间轴堆叠条形图
2020-03-02 13:30:57最近学习使用echarts画堆叠条形图时 发现使用time类型条形从原点开始 echarts版本 4.6.0 学习样本:https://gallery.echartsjs.com/editor.html?c=xryzwi7fVl 在本地显示结果: 我的解决方案(未根本解决从原点出发...最近学习使用echarts画堆叠条形图时 发现使用time类型条形从原点开始
echarts版本 4.6.0
学习样本:https://gallery.echartsjs.com/editor.html?c=xryzwi7fVl
在本地显示结果:
我的解决方案(未根本解决从原点出发问题)
将隐藏线做为覆盖
series: [ { name: '投入', type: 'bar', stack: '总量', itemStyle: { normal: { label: { color: "black" } } }, label: { normal: { show: true, position: 'insideRight' } }, data: data.map(item => item.end) },{ name: '投入隐藏线', type: 'bar', stack: '总量', itemStyle: { normal: { label: { color: "black" }, color: 'white' } }, label: { normal: { show: true, position: 'right' } }, data: data.map(item => item.start) }, ]
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Highcharts创建条形图竞赛显示时间序列
2020-07-28 15:30:51Highcharts是一款纯JavaScript编写的图表库,...嗯,这不是数据科学家的棋盘游戏,但实际上是一种通过动画以条形图格式显示时间序列的有用方法。 这是一个示例,下面我们将展示如何创建此图表。 借助dataSorting功能,Highcharts是一款纯JavaScript编写的图表库,为你的Web网站、Web应用程序提供直观、交互式图表。当前支持折线、曲线、区域、区域曲线图、柱形图、条形图、饼图、散点图、角度测量图、区域排列图、区域曲线排列图、柱形排列图、极坐标图等几十种图表类型。
开源图表库Highcharts教程:条形图竞赛
您听说过条形图比赛吗?没有?嗯,这不是数据科学家的棋盘游戏,但实际上是一种通过动画以条形图格式显示时间序列的有用方法。
这是一个示例,下面我们将展示如何创建此图表。
借助dataSorting功能,使用Highcharts库创建条形图竞赛非常容易和直接。在本教程中,我们将向您展示如何创建世界人口条形图竞赛。
让我们开始吧!
本教程中使用的数据是1960年至2018年的世界人口。这是此演示中使用的数据的链接。现在,我们有了数据;让我们做一个处理特定年份数据的函数。
/**
- Calculate the data output
*/
function getData(year) {
let output = initialData.map(data => {
return [data[“Country Name”], data[year]]
}).sort((a, b) => b[1] - a[1]);
return ([output[0], output.slice(1, 11)]);
}
该演示中的第一个结果显示了与1960年有关的数据:
下一步是向图表添加动画。为此,我们需要添加以下HTML元素:播放/停止按钮和用于交互式进度栏的
元素type=”range”。我们还必须添加样式效果!(请参见下面的CSS):
@import “https://maxcdn.bootstrapcdn.com/font-awesome/4.3.0/css/font-awesome.min.css”;
#parentContainer {
min-width: 400px;
max-width: 800px;
}
#play-controls {
position: absolute;
left: 100px;
top: 350px;
}
#play-pause-button {
width: 30px;
height: 30px;
cursor: pointer;
border: 1px solid silver;
border-radius: 3px;
background: #f8f8f8;
}
#play-range {
transform: translateY(2.5px);
}
我们将在窗口调整大小后添加此功能以适应范围宽度:events: {
render() {
let chart = this;// Responsive input input.style.width = chart.plotWidth - chart.legend.legendWidth + 'px'
}
},
先前更改的结果在此演示中:
到目前为止,我们有一个按钮和一个范围栏元素,让我们创建按钮的功能以使用该series.update功能更新图表:
/**
- Update the chart. This happens either on updating (moving) the range input,
- or from a timer when the timeline is playing.
*/
function update(increment) {
if (increment) {
input.value = parseInt(input.value) + increment;
}
if (input.value >= endYear) { // Auto-pause
pause(btn);
}
chart.update({
title: {
useHTML: true,
text:World population - overall: ${getData(input.value)[0][1]}
:World population - overall: ${getData(input.value)[0][1]}
},},
}, false, false, false)}, false, false, false)chart.series[0].update({.series[0].update({
name: input.value,: input.value,
data: getData(input.value)[1]: getData(input.value)[1]
})})
}}
在这里,我们将上面的功能链接到按钮元素:/**
- Play the timeline.
*/
function play(button) {function play(button) {
button.title = ‘pause’;.title = ‘pause’;
button.className = ‘fa fa-pause’;.className = ‘fa fa-pause’;
chart.sequenceTimer = setInterval(function() {.sequenceTimer = setInterval(function() {
update(1);(1);
}, 500);}, 500);
}}
/** /**
- Pause the timeline, either when the range is ended, or when clicking the pause button.
- Pausing stops the timer and resets the button to play mode.
*/
function pause(button) {function pause(button) {
button.title = ‘play’;.title = ‘play’;
button.className = ‘fa fa-play’;.className = ‘fa fa-play’;
clearTimeout(chart.sequenceTimer);(chart.sequenceTimer);
chart.sequenceTimer = undefined;.sequenceTimer = undefined;
}}
btn.addEventListener(‘click’, function() {.addEventListener(‘click’, function() {
if (chart.sequenceTimer) {if (chart.sequenceTimer) {
pause(this)(this)
} else {} else {
play(this)(this)
}}
})})/** /**
- Trigger the update on the range bar click.
*/
input.addEventListener(‘click’, function() {.addEventListener(‘click’, function() {
update()()
})})
现在,我们有一个完全正常工作的种族条形图:
最后一步,我们可以附加一个自定义功能来调整数据标签的更改效果:
/**-
Animate dataLabels functionality
/
(function(H) {(function(H) {
const FLOAT = /^-?\d+.?\dKaTeX parse error: Undefined control sequence: \d at position 21: …st FLOAT = /^-?\̲d̲+\.?\d*/;
// Add animated textSetter, just like fill/strokeSetters// Add animated textSetter, just like fill/strokeSetters
H.Fx.prototype.textSetter = function(proceed) {.Fx.prototype.textSetter = function(proceed) {
var startValue = this.start.replace(/ /g, ‘’),var startValue = this.start.replace(/ /g, ‘’),
endValue = this.end.replace(/ /g, ‘’),= this.end.replace(/ /g, ‘’),
currentValue = this.end.replace(/ /g, ‘’);= this.end.replace(/ /g, ‘’);
if ((startValue || ‘’).match(FLOAT)) {if ((startValue || ‘’).match(FLOAT)) {
startValue = parseInt(startValue, 10);= parseInt(startValue, 10);
endValue = parseInt(endValue, 10);// No support for float
currentValue = Highcharts.numberFormat(
Math.round(startValue + (endValue - startValue) * this.pos), 0);
}
this.elem.endText = this.end;
this.elem.attr(
this.prop,
currentValue,
null,
true
);
};
// Add textGetter, not supported at all at this moment:
H.SVGElement.prototype.textGetter = function(hash, elem) {
var ct = this.text.element.textContent || ‘’;
return this.endText ? this.endText : ct.substring(0, ct.length / 2);
}// Temporary change label.attr() with label.animate():
// In core it’s simple change attr(…) => animate(…) for text prop
H.wrap(H.Series.prototype, ‘drawDataLabels’, function(proceed) {
var ret,
attr = H.SVGElement.prototype.attr,
chart = this.chart;if (chart.sequenceTimer) { this.points.forEach( point => (point.dataLabels || []).forEach( label => label.attr = function(hash, val) { if (hash && hash.text !== undefined) { var text = hash.text; delete hash.text; this.attr(hash); this.animate({ text: text }); return this; } else { return attr.apply(this, arguments); } } ) ); } ret = proceed.apply(this, Array.prototype.slice.call(arguments, 1)); this.points.forEach( p => (p.dataLabels || []).forEach(d => d.attr = attr) ); return ret;
});
})(Highcharts);
最终结果在下面的演示中:
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- Calculate the data output
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超燃动态可视化条形图源码及效果图_matplotlib中简单条形图,你了解吗?
2021-01-04 17:33:26条形图是数据可视化图形中很基础也很常用的一种图,简单解释下:条形图也叫长条图(英语:bar chart),亦称条图(英语:bar graph)、条状图、棒形图、柱状图、条形图表,是一种以长方形的长度为变量的统计图表。...条形图是数据可视化图形中很基础也很常用的一种图,简单解释下:条形图也叫长条图(英语:bar chart),亦称条图(英语:bar graph)、条状图、棒形图、柱状图、条形图表,是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值(不同时间或者不同条件),只有一个变量,通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列,或用多维方式表达。
那么一个普通的条形图是长什么样子的呢?
当!当!当!就是下图的这个样子:
图先亮出来啦,接下来研究这个图是怎么画的吧,先看一下原数据长什么样子:
实际画图的流程和画折线图很相近,只是用到的画图函数不一样,绘制条形图的函数plt.bar():
由于这只是最简单的一个条形图,实际上条形图的函数plt.bar()还有不少可以探索的参数设置,和对折线图函数plt.plot()的探索差不多,有兴趣的孩子可以自己去进行探索哦。
按照条形长短进行排序展示的条形图
当然也可以有其他的设置,比如说上图中的线条高低参差不齐,这是因为x轴的数据是按照学校名称进行排序的,那么可不可以按照分数的高低进行排序呢?也就是让所有的长方形按照从高到矮或者从矮到高的顺序进行排列?
当然可以啦!这里需要强调的是,条的高低排列等信息都是来源于原数据的,要想让条形的顺序发生改变,需要对画图的来源数据进行更改呢!
把原数据逆序排序后截取前十名数据赋值给data_yuwen,作为新的数据源传入画图函数plt.bar(),画出来的图自然就不一样了。
先看一眼数据长什么样子:
根据这个数据源绘制出的图形如下,由于用来画图的数据进行了降序排序操作,所以生成条形图的条也会进行降序排序展示:
很多时候,我们常见的条形图还有另一种展现形式,那就是横向的条形图,比较火的那种动态条形图绝大多数也都是横向的条形图,那么横向的条形图如何绘制呢?
理解plt.bar()主要参数
其实也不难,只要清楚plt.bar()函数中主要参数的作用就可以了!条形图函数中有五个主要参数,分别是x,height,width,bottom,orientation。其中x控制的是每个条在x轴上位置,height控制的是每个条的长度,width控制的是每个条的宽度,bottom控制的是每个条在y轴方向的起始位置,orientation控制的是条形的方向,是纵向还是横向,默认是纵向的。
通过一个小例子理解下这几个参数的作用:
上边的几行代码输出的图形如下:
对比着代码和实际输出的条形图,各个主要参数的作用是不是一目了然啦?
横向条形图
理解了这几个参数作用后,纵向的条形图转换成横向的条形图就没什么难度了!
- 需要设置所有条形在x轴的位置都为0,也就全部从最左侧开始画条形;
- 由于是横向条形图,所以实际上条的宽度显示的是数据大小,将width参数设置成原数据中的语文成绩;
- bottom控制每个条在y轴方向的起始位置,设置bottom=range(10)设置每个条形在y轴的起始位置各不相同避免有条形重叠;
- height控制的是每个条在y轴方向上的长度,条形图横向设置后,在y轴上的长度失去了衡量数据的意义,所以直接设置一个常数即可;
- 最后设置条形的方向为横向,即orientation=“horizontal”。
温馨提示:数据和标签一定要匹配,即plt.bar()重点的数据要和plt.yticks()中提取出来的标签一一对应,一旦不匹配,整个图展现的结果就是一个错误的结果!
上述代码生成的条形图如下:
感觉上边这种生成横向条形图的方式有点点绕,和人们的习惯认知有点不大一样,难道画一个横向条形图就非得转变自己的习惯认知这么反人类吗?
当然不是的,实际上有更简单的方法绘制一个横向条形图,之所以没有一开始就直接用这种简单的方法,也是为了让大家体会下条形图参数的灵活设置而已,而且如果比较绕的方法都能理解了,简单的方法理解和运用起来就更没有难度了啊!
不卖关子了,我们来认识下和plt.bar()函数类似的plt.barh()函数。
plt.barh()函数是专门绘制水平条形图的函数,主要的参数有:
- y 控制y轴显示的标签来源
- width 控制横向条形的长度,即用来进行对比的数据源
- height 条形的宽度需要设置的参数主要就是这三个,比用plt.bar()函数绘制水平条形图简单了很多,具体代码如下:
效果图:
和用plt.bar()函数绘制的横向条形图一毛一样对不对?以后有需求绘制横向条形图,尽量用plt.barh()函数吧,毕竟它是专门绘制这种类型图的,简单好用。
然而实际工作中对于条形图的需求不只是这些,比如例子中只是对各个学校语文成绩的展示,有时候需要各个学科的成绩同时展现在一幅条形图中,有时候也需要绘制堆积条形图对各学科的成绩以及总成绩进行展示,这些图又该如何绘制呢?其实只要理解了各个参数的含义,绘制这些图也不在话下,至于具体怎么画,且看下回分解啊!
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echarts 条形图x轴位置_matplotlib中简单条形图,你了解吗?
2020-12-27 15:31:47条形图是数据可视化图形中很基础也很常用的一种图,简单解释下:条形图也叫长条图(英语:bar chart),亦称条图(英语:bar graph)、条状图、棒形图、柱状图、条形图表,是一种以长方形的长度为变量的统计图表。...条形图是数据可视化图形中很基础也很常用的一种图,简单解释下:条形图也叫长条图(英语:bar chart),亦称条图(英语:bar graph)、条状图、棒形图、柱状图、条形图表,是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值(不同时间或者不同条件),只有一个变量,通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列,或用多维方式表达。
那么一个普通的条形图是长什么样子的呢?
当!当!当!就是下图的这个样子:
图先亮出来啦,接下来研究这个图是怎么画的吧,先看一下原数据长什么样子:
实际画图的流程和画折线图很相近,只是用到的画图函数不一样,绘制条形图的函数plt.bar():
由于这只是最简单的一个条形图,实际上条形图的函数plt.bar()还有不少可以探索的参数设置,和对折线图函数plt.plot()的探索差不多,有兴趣的孩子可以自己去进行探索哦。
按照条形长短进行排序展示的条形图
当然也可以有其他的设置,比如说上图中的线条高低参差不齐,这是因为x轴的数据是按照学校名称进行排序的,那么可不可以按照分数的高低进行排序呢?也就是让所有的长方形按照从高到矮或者从矮到高的顺序进行排列?
当然可以啦!这里需要强调的是,条的高低排列等信息都是来源于原数据的,要想让条形的顺序发生改变,需要对画图的来源数据进行更改呢!
把原数据逆序排序后截取前十名数据赋值给data_yuwen,作为新的数据源传入画图函数plt.bar(),画出来的图自然就不一样了。
先看一眼数据长什么样子:
根据这个数据源绘制出的图形如下,由于用来画图的数据进行了降序排序操作,所以生成条形图的条也会进行降序排序展示:
很多时候,我们常见的条形图还有另一种展现形式,那就是横向的条形图,比较火的那种动态条形图绝大多数也都是横向的条形图,那么横向的条形图如何绘制呢?
理解plt.bar()主要参数
其实也不难,只要清楚plt.bar()函数中主要参数的作用就可以了!条形图函数中有五个主要参数,分别是x,height,width,bottom,orientation。其中x控制的是每个条在x轴上位置,height控制的是每个条的长度,width控制的是每个条的宽度,bottom控制的是每个条在y轴方向的起始位置,orientation控制的是条形的方向,是纵向还是横向,默认是纵向的。
通过一个小例子理解下这几个参数的作用:
上边的几行代码输出的图形如下:
对比着代码和实际输出的条形图,各个主要参数的作用是不是一目了然啦?
横向条形图
理解了这几个参数作用后,纵向的条形图转换成横向的条形图就没什么难度了!
- 需要设置所有条形在x轴的位置都为0,也就全部从最左侧开始画条形;
- 由于是横向条形图,所以实际上条的宽度显示的是数据大小,将width参数设置成原数据中的语文成绩;
- bottom控制每个条在y轴方向的起始位置,设置bottom=range(10)设置每个条形在y轴的起始位置各不相同避免有条形重叠;
- height控制的是每个条在y轴方向上的长度,条形图横向设置后,在y轴上的长度失去了衡量数据的意义,所以直接设置一个常数即可;
- 最后设置条形的方向为横向,即orientation=“horizontal”。
温馨提示:数据和标签一定要匹配,即plt.bar()重点的数据要和plt.yticks()中提取出来的标签一一对应,一旦不匹配,整个图展现的结果就是一个错误的结果!
上述代码生成的条形图如下: 感觉上边这种生成横向条形图的方式有点点绕,和人们的习惯认知有点不大一样,难道画一个横向条形图就非得转变自己的习惯认知这么反人类吗?
当然不是的,实际上有更简单的方法绘制一个横向条形图,之所以没有一开始就直接用这种简单的方法,也是为了让大家体会下条形图参数的灵活设置而已,而且如果比较绕的方法都能理解了,简单的方法理解和运用起来就更没有难度了啊!
不卖关子了,我们来认识下和plt.bar()函数类似的plt.barh()函数。
plt.barh()函数是专门绘制水平条形图的函数,主要的参数有:
- y 控制y轴显示的标签来源
- width 控制横向条形的长度,即用来进行对比的数据源
- height 条形的宽度
需要设置的参数主要就是这三个,比用plt.bar()函数绘制水平条形图简单了很多,具体代码如下:
效果图: 和用plt.bar()函数绘制的横向条形图一毛一样对不对?以后有需求绘制横向条形图,尽量用plt.barh()函数吧,毕竟它是专门绘制这种类型图的,简单好用。
然而实际工作中对于条形图的需求不只是这些,比如例子中只是对各个学校语文成绩的展示,有时候需要各个学科的成绩同时展现在一幅条形图中,有时候也需要绘制堆积条形图对各学科的成绩以及总成绩进行展示,这些图又该如何绘制呢?其实只要理解了各个参数的含义,绘制这些图也不在话下,至于具体怎么画,且看下回分解啊!
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