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2019-03-02 13:05:01
1. jointplot 两变量图
数据分析中常用做图的方式实现相关性分析,即X轴设置为变量A,Y轴设置为变量B,做散点图,由于散点图中点的叠加显示,往往还需要关注每个变量自身的分布情况,jointplot把描述变量的分布图和变量相关的散点图组合在一起,是相关性分析最常用的工具,图片上还能展示回归曲线,以及相关系数。
import statsmodels.api as sm import seaborn as sns sns.set(style="darkgrid") data = sm.datasets.ccard.load_pandas().data g = sns.jointplot('AVGEXP', 'AGE', data=data, kind="reg", xlim=(0, 1000), ylim=(0, 50), color="m")
本例中使用statsmodels库的ccard数据,分析了其中两个数值类型变量的相关性,使用xlim和ylim设置了图片显示范围,忽略了离群点,kind参数可设置做图方式:scatter散点图,kde密度图,hex六边形图等,本例中选择reg画出了线性回归图。
2. pairplot多变量图
如果用对N个变量的相关性做散点图,用maplotlib需要做NxN个图,用pairplot函数调用一次即可实现,其对角线上是直方图,其余都是两两变量的散点图,不仅简单,还能组合在一起作对比。
data = sm.datasets.ccard.load_pandas().data sns.pairplot(data, vars=['AGE','INCOME', 'INCOMESQ','OWNRENT'])
图中可以看到,数据类型INCOME与INCOMESQ呈强相关,AGE与INCOME也有一定相关趋势,对角线上的图对应的是每个因素与其自身的对比,图中以直方图显示了该变量的分布。
3. factorplot两变量关系图
factorplot用于绘制两维变量的关系图,用kind可指定其作图类型,包括:point, bar, count, box, violin, strip等。
data = sm.datasets.fair.load_pandas().data sns.factorplot(x='occupation', y='affairs', hue='religious', data=data)
4. FacetGrid结构化绘图网格
FacetGrid可以选择任意的做图方式,以及自定义的做图函数,通常包含两部分,FacetGrid部分指定了数据集,行,列,map部分指定做图方式,以及相应参数。
g = sns.FacetGrid(tips, col = 'time', row = 'smoker') # 按行和列的分类做N个图 g.map(plt.hist, 'total_bill', bins = 10) # 指定做图方式
可以看到无论是连续图,还是分类图,无论是用FacetGrid还是barplot都是将多个特征放在同一张图片上展示,其差别一方面在于观察角度不同,另一方面也取决于数据自身的类型。
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2021-10-07 01:12:441. 上下组合frompyecharts.chartsimportBar,Line,Grid frompyechartsimportoptions #1、准备数据 co...1. 上下组合
from pyecharts.charts import Bar, Line, Grid from pyecharts import options # 1、准备数据 country = ['巴西', '俄罗斯', '印度', '英国', '西班牙', '伊朗', '德国', '土耳其', '法国'] quezheng = [923189,553301,354065,298136,244328,192439,188252,181298,157716] siwang = [45241,7478,11903,41969,27136,9065,8802,4842,29547] # 2、绘制柱形图 bar = ( Bar() .add_xaxis(country) .add_yaxis("确诊人数", quezheng) .add_yaxis("死亡人数", siwang) .set_global_opts(title_opts=options.TitleOpts(title="我是标题", subtitle="我是副标题")) ) # 3、绘制线图 line = ( Line() .add_xaxis(country) .add_yaxis("quzheng人数", quezheng) .add_yaxis("siwang人数", siwang) .set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(pos_bottom="45%")) ) # 4、创建组合图 (Grid(init_opts=opts.InitOpts(width='750px', height='350px')) .add(bar,grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="60%")) .add(line,grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="60%")) ).render_notebook()
结果如下:
2. 左右组合
from pyecharts.charts import Bar, Line, Grid from pyecharts import options # 1、准备数据 country = ['巴西', '俄罗斯', '印度', '英国', '西班牙', '伊朗', '德国', '土耳其', '法国'] quezheng = [923189,553301,354065,298136,244328,192439,188252,181298,157716] siwang = [45241,7478,11903,41969,27136,9065,8802,4842,29547] # 2、绘制柱形图 bar = ( Bar() .add_xaxis(country) .add_yaxis("确诊人数", quezheng, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .add_yaxis("死亡人数", siwang, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts(title_opts=options.TitleOpts(title="我是标题", subtitle="我是副标题"), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right="20%")) ) # 3、绘制线图 line = ( Line() .add_xaxis(country) .add_yaxis("quzheng人数", quezheng, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .add_yaxis("siwang人数", siwang, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="20%")) ) # 4、创建组合图 (Grid(init_opts=opts.InitOpts(width='750px', height='350px')) .add(bar,grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="55%")) .add(line,grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="55%")) ).render_notebook()
结果如下:
3. 一轴多图
from pyecharts.charts import Bar, Line, Grid from pyecharts import options # 1、准备数据 country = ['巴西', '俄罗斯', '印度', '英国', '西班牙', '伊朗', '德国', '土耳其', '法国'] quezheng = [923189,553301,354065,298136,244328,192439,188252,181298,157716] siwang = [45241,7478,11903,41969,27136,9065,8802,4842,29547] # 2、绘制柱形图 bar = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='750px', height='350px')) .add_xaxis(country) .add_yaxis("确诊人数", quezheng) .add_yaxis("死亡人数", siwang) .set_global_opts(title_opts=options.TitleOpts(title="我是标题", subtitle="我是副标题")) ) # 3、绘制线图 line = ( Line() .add_xaxis(country) .add_yaxis("确诊人数", quezheng, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .add_yaxis("死亡人数", siwang, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) ) # 4、创建组合图 bar.overlap(line).render_notebook()
结果如下:
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这是一部ECharts的实战手册,内容系统而全面,由浅入深,能带领读者快速从新人晋级为高手,做出漂亮的商业级数据图表。本书内容得到了ECharts项目官方核心Committer&PPMC 成员羡辙的高度评价和推荐。
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ggplot2一页多图(组合图)
2019-07-16 22:57:25suppressMessages(library(dplyr)) suppressMessages(library...#绘制第一幅图p1 p1 <- diamonds %>% ggplot(aes(x = color, y = price, fill = color)) + geom_violin() + facet_grid(clarity ~ ....suppressMessages(library(dplyr)) suppressMessages(library(ggplot2)) #绘制第一幅图p1 p1 <- diamonds %>% ggplot(aes(x = color, y = price, fill = color)) + geom_violin() + facet_grid(clarity ~ .) + theme_classic() + scale_fill_brewer(palette = 'Set1') p1
#绘制第二幅图p2 p2 <- diamonds %>% ggplot(aes(x = color, fill = clarity)) + geom_bar(stat = 'count') + scale_fill_brewer(palette = 'Set1') + theme_bw() p2
#绘制第三幅图p3 p3 <- diamonds %>% ggplot(aes(x = color, fill = clarity)) + geom_bar(stat = 'count', position = 'fill') + scale_fill_brewer(palette = 'Set3') + theme_bw() p3
#绘制第四幅图p4 p4 <- diamonds %>% ggplot(aes(x = color, fill = clarity)) + geom_bar(stat = 'count') + coord_polar() + scale_fill_brewer(palette = 'Set2') + theme_bw() p4
组合图方法一:cowplot包plot_grid()函数p5 <- cowplot::plot_grid(p1, p2, p3, p4, nrow = 2, labels = LETTERS[1:4])#将p1-p4四幅图组合成一幅图,按照两行两列排列,标签分别为A、B、C、D。(LETTERS[1:4] 意为提取26个大写英文字母的前四个:A、B、C、D) p5
组合图方法二:ggpubr包ggarrange()函数p6 <- ggpubr::ggarrange(p1, p2, p3, p4, nrow = 2, ncol = 2, labels = c('A', 'B', 'C', 'D'), font.label = list(color = 'red'))#将p1-p4四幅图组合成一幅图,按照两行两列排列,标签分别为A、B、C、D,颜色为红色(通过font.label = list()修改),无法通过label.color = 'red'或其他方式修改。 p6
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Excel图表制作:柱形图和折线图的组合图案例
2021-02-05 14:53:54作为EXCEL中非常重要的功能,今天给大家介绍一个柱形图和折线图的组合图案例。如下图数据源,是某一时间段6个销售员工的销售数据。现在需要在柱形图上显示销售数据的平均线,并让大于平均值和小于平均值的数据显示...在这个信息过度传播的时代,老板已经不再有耐心看表格里长篇大论的数据,而图表凭借它生动形象、直观易懂的特点,已经逐渐获得职场人的青睐。它能够直观地展示数据,并帮助分析数据和对比数据。作为EXCEL中非常重要的功能,今天给大家介绍一个柱形图和折线图的组合图案例。
如下图数据源,是某一时间段6个销售员工的销售数据。现在需要在柱形图上显示销售数据的平均线,并让大于平均值和小于平均值的数据显示不同的颜色。并且当数据变动的时候,平均值和数据系列都会随之变动。
第一步 插入柱形图
选择数据源,点击“插入”选项卡下,“图表”组里“插入柱形图或条形图”里的簇状柱形图。
小技巧:
每次点击图表的时候,上方选项卡最右侧就会出现“图表工具”,下方有“设计”和“格式”两个选项卡。这个选项卡只有点击图表时才出现。
图表区域有很多元素,当需要修改图表中某个元素时,双击该元素,右侧就能调出设置格式选项卡。
第二步 添加平均线
创建一列辅助数据,写在C列,公式是=AVERAGE($B$2:$B$7),求出这列数据的平均值。这样当数据有变动的时候,平均值也能跟着变动。
在图表上单击右键—选择数据。
在“图表数据区域”里,把这列平均值也添加进来。
点击“图表工具”下方“设计”选项卡下,“类型”组里的“更改图表类型”。
在更改图表类型窗口,“所有图表”下方选择“组合”,修改平均值图表系列的图表类型为“折线图”,勾选次坐标轴。
由于折线图显示在次纵坐标轴上,为了让它的数据间距与主纵坐标轴保持一致,双击次纵坐标轴调出“设置坐标轴格式”选项卡。
修改坐标轴选项卡下方的“坐标轴选项”,边界最大值改成和主纵坐标轴一样为2500。
点击坐标轴选项下方“标签”,坐标标签位置选择“无”。
此时我们会看到平均线的起始和终止位置都是在柱形图中间,那怎样把这条线延长到跟坐标轴一致呢?由于折线图是绘制在次坐标轴的,所以先把这个横坐标轴调出来。
点击“图表工具”下方“设计”选项卡下,“图表布局”组里的“添加图表元素”,添加坐标轴—--次要横坐标轴。
次要横坐标轴就显示在图表上方。
双击次要横坐标轴,选择对话框下方“坐标轴选项”,设置坐标轴位置“在刻度线上”。
再选择下方“标签”,坐标标签位置选择“无”,把次要横坐标轴隐藏。
完成效果如图:
第三步 设置不同系列
由于我们需要柱形图根据数据和平均值的比较而显示不同的颜色,所以要创建一列辅助数据,写在D列,公式是=IF(B2>C2,0,B2),如果B列数据大于平均值,显示为0,否则为原值。
在图表上单击右键—选择数据。
在“图表数据区域”里,添加这列辅助列。
点击“图表工具”下方“设计”选项卡下,“类型”组里的“更改图表类型”。
在更改图表类型窗口,“所有图表”下方选择“组合”,修改辅助列图表系列的图表类型为“簇状柱形图”。
双击辅助列数据系列。
在“设置数据系列格式”下设置“系列重叠”为100%。
最后可以套用“设计”选项卡下的“图表样式”选择一个喜欢的样式就可以了。
大家学会这种方法了吗?我们制作图表时,若不能直接达到我们想要的效果,可以转换思路,比如今天的案例,就是通过增加辅助列并将图形重合的方式,达到在平均线上、下柱形图显示不同颜色的效果。
****部落窝教育-Excel柱形图和折线图的组合****
原创:夏雪/部落窝教育(未经同意,请勿转载)
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