一、对比类 1、普通柱形图 简介:普通柱形图 使用垂直柱子显示类别之间的数值比较,其中柱状图的一个轴显示正在比较的类别,而另一个轴代表对应的刻度值 特点:不适合对超过 10 个类别的数据进行比较,且分类标签过长时建议使用条形图 2、对比柱形图 简介:对比柱形图 使用正向和反向的柱子显示类别之间的数值比较。其中...
哑铃图是一种点图,每个类别有两个连接的值。当您想要强调两个值(数据点,即两个时间点)之间的增量(变化)并比较和可视化所有类别中这两个值之间的差异时,请使用它。哑铃由点(或圆圈)和连接线(或线)组成。不添加标记,只留下连接线,使其成为范围图。我们在整篇文章中都提到了哑铃。 象形图 象形图是一种使用图...
哑铃图是一种点图,每个类别有两个连接的值。当您想要强调两个值(数据点,即两个时间点)之间的增量(变化)并比较和可视化所有类别中这两个值之间的差异时,请使用它。哑铃由点(或圆圈)和连接线(或线)组成。不添加标记,只留下连接线,使其成为范围图。我们在整篇文章中都提到了哑铃。 ▲ 数据可视化之哑铃图 象形...
5、双向 -双向条形图 前面的例子都是单维度比较,当比较正反两类甚至更多维度的数据时,可试尝试双向条形图,下图为各大区的重点地区的收派件量的对比。 用颜色区分大区,空心/实心区分收件量和派件量,既能整体比较大区,又能详细对比地区的情况。 打怪升级,再加点难度。在双向图上再增加一个维度,如下表,比较 5 ...
最常见的图表类型之一。条形图是一组矩形,其长度与其表示的值成正比。每个矩形(条形)都表示一个类别。条形图非常适合比较。矩形长度的差异比尺寸和颜色的差异更容易察觉。 柱状图 柱状图是一种类似于条形图的图表,条形垂直放置。它们通常被认为是同一类型的图表,但从数据可视化的角度来看,这是错误的。柱状图和条形图之...
柱形图使用矩形条表征分类型变量与数值型变量的关系,常用于多个维度的比较和变化,至少需要一个数值型维度,通常以文本维度/时间维度作为X轴,数值型维度作为Y轴,可以直观看出数据差异情况。 一般需要排序,如果分类型变量是有序的,按照它本身的顺序排列即可;如果分类型变量无序,那么则根据数值型变量的大小进行排序,使柱形...
Python数据可视化:类别比较图表可视化 描述 在学习本篇博文之前请先看一看之前发过的关联知识: Python数据可视化:如何选择合适的图表可视化? 根据表达数据的侧重内容点,将图表类型分为6大类:类别比较图表、数据关系图表、数据分布图表、时间序列图表、局部整体图表和地理空间图表(有些图表也可以归类于两种或多种图表类型)...
数据可视化工具比较:Tableau、Power BI、D3.js等 数据可视化是将数据以图形和图表的形式呈现,以帮助人们更好地理解数据、发现趋势和支持决策。有许多数据可视化工具可供选择,每个工具都有其独特的特点和使用场景。在本文中,我们将比较三种受欢迎的数据可视化工具:Tableau、Power BI 和 D3.js,以帮助您选择适合您...
哑铃图是一种点图,每个类别有两个连接的值。当您想要强调两个值(数据点,即两个时间点)之间的增量(变化)并比较和可视化所有类别中这两个值之间的差异时,请使用它。哑铃由点(或圆圈)和连接线(或线)组成。不添加标记,只留下连接线,使其成为范围图。我们在整篇文章中都提到了哑铃。