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  • 来自专栏不温卜火

    快速入门Tableau系列 | Chapter13【雷达凹凸

    39、雷达 雷达主要是用来进行多个维度的比较和分析。 步骤: 先看下原始数据: ? 3、X,Y坐标 ? ? 4、能力名称 ? 5、各玩家能力值 ? ③画图:x->列,y->行,分析->取消聚合度量;标记->线,F1->颜色,路径->路径 ? 2、显示能力名->第二个的标签,显示能力值标签->第一个的标签 ? 40、凹凸 步骤如下: ①订购日期->列,利润->行,利润下拉列表->快速表计算->排序,子类别->颜色 ? ②利润下拉列表->编辑表计算->特定维度、子类别 ? 最终效果: ?

    2.2K20发布于 2020-10-28
  • 来自专栏北山啦的博客

    Tableau数据分析-Chapter13雷达凹凸

    本专栏将使用tableau来进行数据分析,Tableau数据分析-Chapter13雷达凹凸,记录所得所学,作者:北山啦 文章目录 本节要求 1 雷达 1.1 数据表处理 1.2 创建计算字段 1.3 绘制雷达 1.4 调整雷达 2 凹凸 2. 1 超市各年份利润的凹凸 本节要求 1 雷达 雷达主要是用来进行多个维度的比较和分析 1.1 数据表处理 数据展示 可以看出有能力 将底图颜色调整为灰 右击右边空白->筛选器->F1,圆1~5颜色为灰色 2 凹凸 数据展示 2. 1 超市各年份利润的凹凸 订购日期->列,利润->行 利润下拉列表->快速表计算->排序,子类别 利润下拉列表->编辑表计算->特定维度、子类别 3. 复制行->双轴->同步轴。 第二个图标签为->形状,实心圆。 4. 推荐阅读: Tableau数据分析-Chapter01条形、堆积、直方图 Tableau数据分析-Chapter02数据预处理、折线图、饼 Tableau数据分析-Chapter03基本表、

    2.9K20编辑于 2022-11-27
  • 来自专栏数说戏聊

    11.散点图&折线图&饼1.散点图2.折线图

    左三角标记的散点图 #'>' 右三角标记的散点图 #'1' 伞形下标记的散点图 plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], '1') #'2' 伞形上标记的散点图 #'3' marker #'D' diamond marker #'d' thin_diamond marker #'|' vline marker #'_' hline marker 2.折线图 折线图绘图函数 plot(x, y, style, color, linewidth) title('的标题') style:画线的样式 color:画线的颜色 linewidth:线的宽度 plot image.png 饼 用于反映个体与总体的比例关系。 饼绘图函数 pie(x, labels, colors, explode, autopct) x:进行绘图的序列 labels:饼各部分的标签序列 colors:饼各部分的颜色(RGB) explode

    1.2K10发布于 2018-08-02
  • 来自专栏生物信息云

    R语言基础绘图教程——第3章:折线图和带状

    先横后纵); "S":绘制出阶梯(先纵后竖); "n":作空。 和热的渐变色一样。 利用ggplot2绘折线图 前面我们说过ggplot2绘制散点图是ggplot()+geom_point()格式,绘制折线图,我们只需要再加上geom_line()。 Date, Weight, colour=Cultivar, group=Cultivar))+ geom_line(size=1, position=pd) + geom_point(size=3, colour="black", position=pd) + geom_line(size=1, position=pd) + geom_point(size=3,

    6K20发布于 2019-08-09
  • 来自专栏小数志

    Tableau可视化之多变折线图

    本文主要讲解用tableau制作各种多变折线图,包括凹凸、弧线图和雷达等。 ? 注:本文所有案例数据均源于Tableau自带的"超市"示例数据。仅为介绍图表制作,无需关注数据本身。 02 凹凸 基本折线图中,对比数据是原始数值,在大小上自然存在很大的高低起伏。 虽然美其名曰凹凸,但其本质上可以看成是折线图:只不过连线的数据不再是其数值,而变成了在子类间的排名数据。 03 雷达 前面绘制的凹凸本质上说,仍然是较为常规的折线图,仅仅是度量的折线变成了排序的折线,并通过同步双轴实现了较为美观的实心圆形呈现。 04 总结 本文探讨了基本折线图及其2种变形:凹凸和雷达,并简要给出了制图流程 折线图常用于表示一个或多项指标随纬度变化的曲线,易于直观对比指标大小和变化趋势 凹凸通过绘制子类间的排名关系,更利于表示相对排序变化情况

    3.2K40发布于 2020-04-01
  • 来自专栏公众号PowerBI大师

    1.2 折线图与柱形

    折线与柱形 在可视化的选项里面有很多图表类型可供选择,常用的有折线图、柱形、折线与柱形组合、气泡、地图、树状、瀑布、饼、仪表等等,我想在开始学习做之前提醒读者的是做的原则Simple is 所以最炫的不见得是好用的折线图和柱形是在视觉冲击力、数据丰富度、理解速度上综合性最好的图表,完全可以满足80%的数据分析需求。建议大家首选折线和柱形再考虑配合其他图表针对特定场景去使用。 1 折线图 现在到画布视图中制作折线图。咖啡店在全国从2015年到2016年各种咖啡的销售量变化趋势。在前面分开类别和度量值的另一好处就是我们在做大多数的图形时,一般情况轴和图例是类别,值是度量值。 调整标题颜色和字体以更突出 2 柱形折线图方法一样,我们可以轻松地做出柱形。唯一区别就是在可视化图表类型中选择堆积柱形、百分比堆积柱形、水平柱形(轴选择城市)。 ? 现在我们成功地通过折线图和柱形(堆积、百分比、水平)清楚地表达了销售量按时间、产品占比、城市排名这几个价值数据分析。你已经掌握了数据分析中最最最常用的两种图表。 ?

    1.7K20发布于 2019-08-06
  • 来自专栏CSharp编程大全

    C# 实时折线图,波形

    此Demo是采用VS自带的Chart图表控件,制作实时动态显示的折线图,和波形。本文仅供学习分享使用,如有不足之处,还请指正。 涉及知识点: Chart 控件,功能强大,可以绘制柱状折线图,波形,饼状,大大简化了对的开发与定制。      ------------------------------------------------------------------------------------------------- 效果 波形【波形,是取正玄值,并放大50倍,然后上移50】 ? 如下【先点击初始化按钮,再点击开始按钮】: 折线图折线图,是取[0,100]之间的随即数进行填充】: using System; using System.Collections.Generic; using

    5K21发布于 2020-08-19
  • Echarts——饼折线图柱状相互转换

    前言 项目里使用的echarts版本是4.9.0,这里就用该版本做演示; 配置项: echarts option codesandbox示例: Echarts数据转换 内容 鉴于echarts折线图和柱状可以直接通过 toolbox转换,所以我们只需要在toolbox中增加一个和饼进行转换的方法即可 柱状数据转换 barData() { let that = this 180, 0.2)' } } ] } }, 折线图数据转换 smooth: true } ] } }, 饼数据转换 myLine: { show: true, title: '切换为折线图

    67110编辑于 2024-08-15
  • 来自专栏R语言数据分析指南

    Nature图表复现|热叠加折线图

    R语言数据分析指南 论文 原图 加载R包 library(tidyverse) library(cowplot) 导入数据 df <- read_tsv("group.xls") 绘制热 分隔成新的列 ggplot(aes(name, cluster, fill = value)) + # 使用ggplot绘图,设置映射 geom_tile() + # 添加瓷砖图层,用于绘制热 element_text(angle = 45, color = "black", vjust = 1, hjust = 1), # 设置x轴文字样式 legend.position = c(3,

    1.4K20编辑于 2023-10-24
  • 来自专栏算法码上来

    Python常用画图代码(折线图、柱状、饼

    [1] 折线图 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # x轴刻度标签 x_ticks = ['a', 'b', 'c', 'd' , 'e', 'f'] # x轴范围(0, 1, ..., len(x_ticks)-1) x = np.arange(len(x_ticks)) # 第1条折线数据 y1 = [5, 3, 2, 4, 柱状 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # x轴刻度标签 x_ticks = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e 饼 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置画布大小 plt.figure(figsize=(10, 10)) # 设置每块区域的标签 # 设置每块区域的颜色 colors = ['#F5DEB3', '#87CEFA', '#FFB6C1', '#90EE90', '#D3D3D3'] _, l_text, p_text = plt.pie

    4.4K41发布于 2021-01-27
  • 来自专栏编程微刊

    Echarts柱状折线图混合使用

    前面用到的更多的是单个统计,有些统计图里面,使用柱状折线图混合使用的,下面写的是用ajax+json本地模拟数据,发送请求,渲染出一个柱状折线图混合图表。 一个练手的小demo,仅供参考: <! DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>柱状折线图混合使用</title> row">

    </script> <script type="text/javascript"> // 折线图 // 基于准备好的dom,初始化echarts实例 var dChart = echarts.init(document.getElementById('main3'

    61110编辑于 2025-05-19
  • 来自专栏技术小屋-未分类

    Android——MPAndroidChart折线图柱状饼形的使用

    【背景】:项目中需要使用到图表,于是找了目前非常热门的开源图表,折线图/柱状/饼等应有尽有,各种效果实现都很给力,附上github链接,有原DEMO,github是最好的老师,看DEMO例程源码,相比在网上泛泛的查资料要高效的多 这里仅给出折线图的使用方法,柱状和饼形的使用基本类似,在官方GEMO中即可找到,不再赘述了,文末会给出柱状和饼形的使用效果展示。 一、折现的初始化       入参为折线图的对象和自定义的XY坐标轴数据,初始化的相关属性注释中都已给出,这里主要单独说明下如何自定义XY坐标轴、如何点击折线图中的数据显示数据标签。 // chart.setBorderWidth(3f); //设置 chart 边界线的宽度,单位 dp。 chart.getAxisRight(); yAxis.enableGridDashedLine(10f, 10f, 0f); //设置Y轴网格线条的虚线,参1 实线长度,参2 虚线长度 ,参3

    5K31发布于 2020-09-25
  • 来自专栏嵌入式音视频

    echart渐变折线图,立体柱状,发光饼,月份

    1', '初四'], ['2017-3-2', '初五'], ['2017-3-3', '初六'], ['2017-3-4', ' 初七'], ['2017-3-5', '初八', '驚蟄'], ['2017-3-6', '初九'], ['2017-3-7', '初十'], ['2017-3-8', '十一'], ['2017-3-9', '十二'], ['2017-3-10', '十三' ], ['2017-3-11', '十四'], ['2017-3-12', '十五'], ['2017-3-13', '十六'], ['2017-3-17', '二十'], ['2017-3-18', '廿一'], ['2017-3-19', '廿二'], ['

    69540编辑于 2022-12-02
  • 来自专栏绘图

    pyecharts 简单3D折线图

    coding: utf-8from pyecharts.charts import Linefrom pyecharts import options as optsx = ["1月", "2月", "3月 .add_xaxis(x) .add_yaxis("销售额", y) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="月度销售额折线图 /chart/折线图.html")结果展示

    32921编辑于 2025-07-02
  • 来自专栏编程微刊

    echarts多条折线图和柱状实现

    参考链接:echarts官网:http://echarts.baidu.com/ 原型(效果): 图片.png 代码: <! saveAsImage: {} } }, grid: { left: '3% ', right: '4%', bottom: '3%', containLabel: true { /* data: [ '2012年']*/ }, grid: { left: '3% ', right: '4%', bottom: '3%', containLabel: true

    50710编辑于 2025-05-18
  • 来自专栏凹凸玩数据

    这种动态条形+折线图怎么做?今天我来教你!

    而且是动态条形折线图叠加一起使用,比较少见!然后我立了一个Flag,说要仿制。 ? 本来当天就找了 合适的方法,并简单仿制了出来。 这个动态主要由两部分构成,即动态条形和动态折线图,而且从图层来说的话,折线图应该在下方。 两者都表现的是我国GDP的增长动态,不过折线图是1953-2020年,动态条形则是从1961年才开始出现。 ? 大家可以直接在「凹凸数据」后台回复“动态”获取下载好的数据。 在之前的文章的中,我曾经教大家用Flourish来制作动态折线图,但这次需要两个图层叠一起。 _1779237210181959681&format_id=10002 如果大家想直接下载GDP数据,可以在「凹凸数据」后台回复“动态”来获取数据。

    3.1K21发布于 2021-03-30
  • 来自专栏算法channel

    我原创的 10 个 Python 可视化作品,今天源码全部开放下载!

    柱状 带颜色渐变的柱状,精美好看: ? 2. 折线图 带有标注点,充满科技感的折线图: ? 3. 柱状+折线图 这个柱状折线图的组合,清晰无比,可以直接用到你的项目中: ? 4 雷达 多能力评价雷达,使用pyecharts轻松实现轮播功能: ? 5 饼不仅要美观,更要实用,下面饼传递的信息,相当直观,使用金黄色、相对大的字体告诉我们每种机型的数量: ? 6 线图 描述出发点到其他点的关系、流动,线条颜色代表数值大小,应用于网络流等可视化场景: ? 7 水球 想要对比几个重要的值,使用水球是不错的选择,下面水球边缘使用渐变色,带出一种凹凸感: ? 8 迁徙 飞机图标是亮点,你知道怎么画上去的吗? 10 Map 全国大学分布的Map,颜色接近橙红的块表示此省大学最多,详情参照左下角的VisualMap条: ?

    1.3K10发布于 2021-01-06
  • 来自专栏柠檬先生

    G2 基本使用 折线图 柱状 基本配置

    /os/lib/antv/g2/3.4.10/dist/g2.min.js"></script> 2.通过 npm 安装 npm install @antv/g2 --save   3. (这部分代码用 <script></script>,可以放在页面代码的任意位置(最好的做法是放在 </body> 之前))   5示例:     (1)折线图(单线) ?   lineWidth: 1         });         chart.render(); // 渲染       </script>      </body>           (2)折线图 折线图(多线) ? ).position('date*value').color('type'); chart.render(); </script> (4)基础柱状 ?

    5.4K30发布于 2019-05-25
  • 来自专栏编程微刊

    【前端统计】echarts多条折线图和横柱状实现

    参考链接:echarts官网:http://echarts.baidu.com/ 原型(效果): 图片.png 代码: <! saveAsImage: {} } }, grid: { left: '3% ', right: '4%', bottom: '3%', containLabel: true { /* data: [ '2012年']*/ }, grid: { left: '3% ', right: '4%', bottom: '3%', containLabel: true

    48010编辑于 2025-05-18
  • 来自专栏全栈程序员必看

    使用matplotlib绘制折线图,柱状,柱线混合「建议收藏」

    文章目录 matplotlib介绍 matplotlib绘制折线图 matplotlib绘制柱状 matplotlib绘制柱线混合 matplotlib介绍 Matplotlib 是 Python matplotlib绘制折线图 绘制一条折线的折线图 # -*- coding:utf-8 -*- import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt # 处理乱码 matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用黑体显示中文 x = [1, 2, 3, 4] y = [10, 50, 20 ") plt.ylabel("小说数量") plt.title("80小说网活跃度") # upper left 将图例a显示到左上角 plt.legend(loc="upper left") # 在折线图上显示具体数值 设置标题 plt.title("80小说网活跃度") # 为两条坐标轴设置名称 plt.xlabel("发布日期") plt.ylabel("小说数量") # 显示图例 plt.legend() # 画折线图

    5.8K30编辑于 2022-09-02
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