BarChart

一、准备 　　1. echarts-3.3.2.min.js 　　2. jquery.1.11.1.min.js 二、圆角加多渐变条形（ie8+）统计图 function barChart(id,data1,data2) { var colorShow = [ [ {offset: 0, color: '#FDD841' }, {offset: 0.5, color: '#FAB84B' }, {offset: 1, color: '#F79E55' } ], [ {offset: 0, color: '#65D5FA' }, {offset: 0.5, color: '#2A93D6' }, {offset: 1, color: '#1868BC' } ], [ {offset: 0, color: '#36CBCE' }, {offset: 0.5, color: '#2EC7BF' }, {offset: 1, color: '#29C3AE' } ], [ {offset: 0, color: '#EC97A7' }, {offset: 0.5, color: '#DA6986' }, {offset: 1, color: '#CA426B' } ] ]; var colorHover = [ {offset: 1, color: '#1868BC' }, {offset:

点击上方 大数据学苑 即可关注哟 加个 星标 你我从此不再错过 转载自： DataCastle数据城堡 本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。 这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。 例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。 有效图表的重要特征： 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单，您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。 01 关联（Correlation） 关联图表用于可视化 2 个或更多变量之间的关系。也就是说， 一个变量如何相对于另一个变化。 1. 散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作。 2. 带边界的气泡图（Bubble plot with Encircling） 有时，您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。在这个例子中，你从数据框中获取记录，并用 encircle() 来使边界显示出来。 3.

文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。 这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。 例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。 有效图表的重要特征： 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单，您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。 01 关联（Correlation） 关联图表用于可视化 2 个或更多变量之间的关系。也就是说， 一个变量如何相对于另一个变化。 1. 散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作。 2. 带边界的气泡图（Bubble plot with Encircling） 有时，您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。在这个例子中，你从数据框中获取记录，并用 encircle() 来使边界显示出来。 3. 带线性回归最佳拟合线的散点图（Scatter plot with linear regression

本文首发于量化投资与机器学习 转载于 https://mp.weixin.qq.com/s/KaB_7oXZf0_IV97y0pRPmQ 前言 最近，这种动态排序条形图视频超级火，如下图： 具体来说，这种图可以叫：Bar Chart Race，有什么国家GDP的、某某沉浮史等等，为了符合公众号的身份属性，我们为大家制作了这个较为简单的可视化视频： 2 015~2019中国私募基金市场风云变幻 ，先一睹为快吧！ 大家可以基于私募基金数据做出更多有趣的可视化来！也欢迎大家踊跃投稿哦！ 择日不如撞日，今天公众号手把手教你！ 我们 使用 最流行的 Python 语言 ， 基于Matplotlib 来实现上面的动态效果。案例和数据自1500年以来世界上10个最大城市排名。 准备工作 导入相关库： 使用pandas读取相关城市人口数据集。我们只需要4列数据：'name'、'group'、'year'、'value'。一个名称映射到一个组，每年有一个值。 原始数据集： 数据转换 使用pandas进行转换，得到前10个值。 基础图 让我们画一个基本的柱状图。首先创建一个图形和一个坐标轴。然后使用ax.barh (x,y)绘制水平条形图。 颜色、标签 接下来，让我们根据组添加值、组标签和颜色。使用 colors 和 group_lk 为条形图添加颜色。 group_lk 是 name 和 group

作者 | 小F 来源 | 法纳斯特 头图 | CSDN下载自视觉中国 关于动态条形图，小F以前推荐过「Bar Chart Race」这个库。三行代码就能实现动态条形图的绘制。 有些同学在使用的时候，会出现一些错误。一个是加载文件报错，另一个是生成GIF的时候报错。 这是因为作者的示例是网络加载数据，会读取不到。通过读取本地文件，就不会出错。 GIF生成失败一般是需要安装imagemagick(图片处理工具)。 最近小F又发现一个可视化图库「Pandas_Alive」，不仅包含动态条形图，还可以绘制动态曲线图、气泡图、饼状图、地图等。 同样也是几行代码就能完成动态图表的绘制。 安装版本建议是0.2.3，matplotlib版本是3.2.1。 同时需自行安装tqdm(显示进度条)和descartes(绘制地图相关库)。 要不然会出现报错，估计是作者的requestment.txt没包含这两个库。 好了，成功安装后就可以引入这个第三方库，直接选择加载本地文件。 import pandas_aliveimport pandas as pdcovid_df = pd.read_csv('data/covid19.csv', index_col=0, parse_dates=[0])covid_df.plot_animated(filename='examples/example-barh

本节提要 ： matplotlib中的柱状图系列，bar、barh绘图函数的常见参数与应用实例。 一、简谈柱状图 柱状图和折线图在展示时间序列时原理类似，但是视觉效果是不一样的。折线图首先给予读者趋势的变化，然后是数量的变化；柱状图首先给读者数量的变化，然后才是趋势的变化。 柱状图在商务图表上用的比较多，比如经济、社调报告。气象由于研究方法的特性，对折线图和等值线图运用偏多，于是柱状图最常用的就是降雨量的可视化，另外一些值需要比较大小或变化时也可以使用。 图一 降雨量柱状图 图二 不同值比较影响大小 二、柱状图的绘制 柱状图的绘制依靠两个命令ax.bar( )、ax.barh( )，其中前一个绘制出柱体是竖直的，后一个的柱体是水平的。 bar柱状图的常用参数 x 一般为横轴的坐标序列 y (height) 一般为纵轴的数值序列 color or facecolor 修改柱体颜色 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib.ticker as mticker plt.rcParams[ 'font.sans-serif' ]=[ 'SimHei' ] #中文 plt.rcParams[ 'axes.unicode_minus' ]= False #负号 def sample_data ()

"数据可视化"可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。 图表是"数据可视化"的常用手段，其中又以基本图表----柱状图、折线图、饼图等等----最为常用。 用户非常熟悉这些图表，但如果被问道，它们的特点是什么，最适用怎样的场合（数据集）？恐怕答得上来的人就不多了。 本文是电子书 《Data Visualization with JavaScript》 第一章的笔记，总结了六种基本图表的特点和适用场合，非常好地回答了上面的问题。 零、序言 进入正题之前，先纠正一种误解。 有人觉得，基本图表太简单、太原始，不高端，不大气，因此追求更复杂的图表。但是，越简单的图表，越容易理解，而快速易懂地理解数据，不正是"数据可视化"的最重要目的和最高追求吗？ 所以，请不要小看这些基本图表。因为用户最熟悉它们，所以只要是适用的场合，就应该考虑优先使用。 一、柱状图（Bar Chart） 柱状图是最常见的图表，也最容易解读。 它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。年销售额就是二维数据，"年份"和"销售额"就是它的两个维度，但只需要比较"销售额"这一个维度。 柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。 通常来说，柱状图的X轴是时间维，用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X轴不是时间维的情况

原文： https://blog.csdn.net/zangdaiyang1991/article/details/105200062 ---------------------------------------------------------------- 需求 邮件中实现统计信息的发送。统计信息以折线图、饼图、柱状图的形式展示。因为邮件中无法支持js解析，所以采用go-chart生成PNG图片后base64编码后发送。 <img src="data:image/png;base64,xxx"> 1 go-chart实战 go-chart是个强大的go生成图片的库，但是采用默认配置生成线条较多或者文本过长的图片时，无法完美适应。默认不支持中文。但是里面的属性大多可自己定义，整体来说非常强大。 代码 package charter import ( "bytes" "encoding/base64" "fmt" "math/rand" "os" "time" "github.com/wcharczuk/go-chart" "github.com/wcharczuk/go-chart/drawing" ) const ( lineChartXAxisName = "Date" lineChartYAxisName = "Count" lineChartHeight = 700

BOSS：那个谁，那个什么茶？！ 白茶：.....（一脸懵）啊？！ BOSS：给我做个图，要求能给图表的数据自动标记颜色！ 白茶：热...热力图？！ BOSS：什么玩意热了冷了的，就是表格，数字，打开就能给我标注不同段位的颜色，你滴，明白？！ 白茶：（#￥%&*@#）明白！ 最近在和一位小伙伴沟通的时候，遇到一个特殊的需求： BOSS年龄大了，看不懂可视化插件，就希望能有一个表格，简简单单就行，但是需要让表格自动标记颜色。 白茶当时一合计，这不就是热力图么？只不过要求体现在表格当中。 注：感谢各位大佬指点，受益无穷。 白茶的扣扣群号：772646751​ 模拟数据： 这是本期所使用的模拟数据，一份销售明细，一份产品表，一份分店表。 将其导入到PowerBI中，建立日期表： 日期表 = GENERATE ( CALENDARAUTO (), VAR DA = [Date] VAR YEAR = FORMAT ( DA, "YY" ) & "年" VAR QUARTER = "季度" & FORMAT ( DA, "Q" ) VAR MONTE = FORMAT ( DA, "MM" ) & "月" VAR DAY = DAY ( DA ) VAR WEEKID = WEEKDAY ( DA, 2 ) VAR YOU = YEAR ( DA ) VAR TOL = FORMAT (

甘特图（Gantt chart）又称为横道图、条状图(Bar chart)， 以提出者亨利·劳伦斯·甘特（Henry Laurence Gantt）先生的名字命名。 甘特图通过条状图来显示项目、进度和其他时间相关的系统进展的内在关系随着时间进展的情况，项目进度一目了然。目前市面上有很多甘特图产品，现在就来看看常用的、可定制开发的甘特图吧！ 1、VARCHART XGantt VARCHART XGantt是全球知名的甘特图控件，用于ActiveX、.Net等平台，能够实现如 Microsoft Project 般强大的项目管理功能。以甘特图、柱状图的形式来编辑、打印以及图形化的表示您的数据，可以快速、简单地将数据集成到您的应用程序中，帮助您识别性能瓶颈、避免延迟以及高效利用资源，使复杂数据变得更加容易理解。 产品特点： 功能全面，满足高端定制需求 拥有完美的数据兼容与交互 支持与所有主流数据库无缝整合 拥有上千个接口，满足各种二次开发需求 无限分发，降低成本 2、dhtmlxGantt dhtmlxGantt是用于跨浏览器和跨平台应用程序的功能齐全的JavaScript / HTML5甘特图，允许你创建动态甘特图，并以一个方便的图形化方式可视化项目进度。有了dhtmlxGantt，你可以显示活动之间的依赖关系，显示具有完成百分比阴影的当前任务状态以及组织活动到树结构。 产品特点：