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  • Seaborn多图组合
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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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  • 1. 上下组合frompyecharts.chartsimportBar,Line,Grid frompyechartsimportoptions #1、准备数据 co...

    31fd3788b54995c34a042e591046e4c1.gif

    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:

    aeda478fddb17b9963737e137990bda9.png

    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:

    3e55d92c8d025c1c39d2a33254df78a7.png

    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:

    44c7fda79d0606dab0e04b4a0932fdfe.png

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    《ECharts数据可视化:入门、实战与进阶》

    2e4a0bb528a69f103893d4f03d11f9e2.png

    作者

    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。 

    本书一共12章,从逻辑上可分为四个部分。 
    第一部分 基础篇(第1~4章) 
    主要介绍了ECharts的基础知识、环境搭建、常用组件、可视化图,以及如何利用ECharts制作简单可视化图。 
    第二部分 进阶篇(第5~6章) 
    主要讲解了ECharts的色彩主题,以及如何制作复杂动态可视化图。 
    第三部分 应用篇(第7~10章) 
    讲解了如何使用ECharts制作Dashboard,如何使用ECharts开发数据产品demo,如何使用Python将ECharts和大数据可视化结合起来,以及ECharts可视化在文本挖掘上的应用。 
    第四部分 提高篇(第11~12章) 
    总结了一些ECharts可视化的高级用法,并分享了作者在制作可视化过程中的经验与思考。

    作者简介

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  • ggplot2一页多图组合图)

    万次阅读 多人点赞 2019-07-16 22:57:25
    suppressMessages(library(dplyr)) suppressMessages(library...#绘制第一幅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
    

    p1.png

    #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
    

    p2.png

    #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
    

    p3.png

    #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
    

    p4.png
    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
    

    p5.png
    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
    

    p6.png

    展开全文
  • 作为EXCEL中非常重要的功能,今天给大家介绍一个柱形和折线组合图案例。如下数据源,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...

    950909c7158ba757f566b7f103852332.png

    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。

    671cdeaa92a339fb4ea69c5260435036.png

    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。

    38d4a3516016b676be1d735c3a885a4d.png

    fa52e9bbf60f356eddd6d61ede5fb340.png

    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。

    7016b7ce33b798a22cf1e515e2b0277b.png

    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。

    b5efb10c397a0af6ee1ff81b76187a19.png

    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。

    6f62cd9199528669fe96000b0052dc4f.png

    在图表上单击右键—选择数据。

    de5b91cb28700c8cadd92889677e3f86.png

    在“图表数据区域”里,把这列平均值也添加进来。

    eb78f7ae5ba51618f80dab2e75cb1960.png

    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”。

    ab2127a0bea893e45ed4677255fac83f.png

    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。

    47bc5760fbcc2b7262492a628c4b2718.png

    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。

    793790f3dcc8bbe983585c257ab4536e.png

    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。

    618bbe389c2d73dd608e1ab6c16387be.png

    点击坐标轴选项下方“标签”,坐标标签位置选择“无”。

    281a5f4fd2692cb88f687b3e2f2fdfda.png

    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。

    e02337ab4ddf032017cc9a212473bc88.png

    次要横坐标轴就显示在图表上方。

    863f31b2eda3690d83f4656e3b759fdb.png

    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。

    c241a0f58a4a21f1e33a1c5fa816fff1.png

    完成效果如图:

    7bd4ae3fe982c70dc8d2173bd92095ff.png

    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。

    ab1418844c4e4c285a297b05227675cd.png

    在图表上单击右键—选择数据。

    d268697b8ec873b75d6a731667a67537.png

    在“图表数据区域”里,添加这列辅助列。

    05671bbf97c25620622fb0d5b4fa8fe3.png

    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”。

    ab2127a0bea893e45ed4677255fac83f.png

    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”。

    4fd4e162c209720dbc7f0a9c8c5041bd.png

    双击辅助列数据系列。

    7461e6275ec40013b422cea055671f9b.png

    在“设置数据系列格式”下设置“系列重叠”为100%。

    21d78344ed116a08997cb97f21c1f9b4.png

    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。

    32bfc3e35b8e3e7b9063426f6307a1f8.png

    8a73e334fa152e6d11a637c01c803e91.png

    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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    ).add_yaxis( series_name='治愈数', y_axis=crued_num, yaxis_index=2, #使用的y轴的index,在单个图表实例中存在个y轴的时候有用 ) # c.添加 额外的坐标轴 bar.extend_axis( # 对y轴配置 yaxis=opts.AxisOpts( ...
  • ggplot2组合绘制个图形

    万次阅读 多人点赞 2019-08-19 12:05:17
    ggplot2绘制张图形为一个,进行叠加组合画布分
  • 方案:把图片摆好,一直按住ctrl键,然后选中所有图片,再将图片移到其他位置,这时候新出现的图片就可以成功组合了,再删除之前的图片就完成了(直接把图片复制到别处,是无用的)。...新的可以组合了 ...
  • 柱形图和堆积图组合

    千次阅读 2019-10-21 15:17:49
    使用柱形图(新特性)图表如何实现堆积柱形图组合柱形图(即设置个系列堆积,其他系列为柱形图),如下图。 2. 示例 2.1 准备数据 新建内置数据集 Embedded1,如下: 2.2 插入图表 以单元格图表为例...
  • 组合图设置个Y轴

    千次阅读 2019-03-28 11:25:07
    第一步:考虑好需要用到几个 Y轴; 第二步:在 右侧“ 样式”--->'坐标轴' ------>添加坐标轴,并设置 轴标签位置 ...第三步: 在右侧“ 样式”--->... 选择 柱状 或 折线 ----> 在下方添加条件 ...
  • 如何用wps制作折线

    千次阅读 2021-01-12 16:24:02
    Q3:WPS插入折线1、打开WPS文字软件,单击菜单栏中的“插入”——图表,如所示。2、这时WPS文字软件中会出现一个柱状,同时会自动打开WPS表格软件,并在WPS表格中也产生一个柱状。3、在WPS表格软件中单击...
  • 本文介绍基于 Python3 的 Pyecharts 制作 Overlap(层叠多图) 时需要使用的设置参数和常用模板案例,可根据实际情况对案例中的内容进行调整即可。 使用 Pyecharts 进行数据可视化时可提供直观、交互丰富、可高度...
  • WORD图片通过选择“对象”和“Ctrl”快捷键均无法同时选中并使用“组合功能”,原因是在“图片格式”里面的“环绕文字”选项被设置为了“嵌入型”。“嵌入型”的图片是无法同时选中或组合的,只要把“嵌入型”改成...
  • 一、个波段图像组合 1.打开envi,把要组合的波段的图像都打开 打开后如上所示。 2.点击Basic Tools(基本工具)-----Layer Stacking(图层堆栈) 点击Import File,把要组合的图像都添加进去,之后点击ok。 添加...
  • 2.拖出柱形:首先,将日期字段拖到列并选择月,其次将度量销售额字段拖到行,最后将维度指标字段放到颜色标记卡中 3.写计算字段:写一个关于增长率的字段,注意时间要选择本期这一年,并且将字段拖至行,标记里改成...

空空如也

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怎样制作多图组合