条形图

鄙人学习笔记 文章目录 数据的预处理 品质数据的整理与展示 分类数据的整理与图示 顺序数据的整理与图示 数值型数据的整理与展示 数据的预处理 数据的预处理是在对数据分类或分组之前所做的必要处理，内容包括数据的审核、筛选、排序等。 数据审核 数据审核 就是检查数据中是否有错误。对于通过调查取得的原始数据，主要从完整性和准确性两个方面去审核。 数据筛选 数据筛选是根据需要找出符合特定条件的某类数据。 数据排序 数据排序是指按一定顺序将数据排列，以便研究者通过浏览数据发现一些明显的特征或趋势，找到解决问题的线索。 品质数据的整理与展示 分类数据的整理与图示 频数 频数 是落在某一特定类别或组中的数据个数。把各个类别及落在其中的相应频数全部列出，并用表格形式表现出来，称为 频数分布 。 列联表 由两个或两个以上变量交叉分类的频数分布表也称为列联表。二维的列联表(两个变量交叉分类)也称为交叉表。 比例和比率 比例也称构成比，它是一个样本(或总体)中各个部分的数据与全部数据之比，通常用于反映样本(或总体)的构成或结构。 比率样本(或总体)中不同类别数据之间的比值，由于比率不是部分与整体之间的对比关系，因而比值可能大于1. 条形图 条形图是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。条形图可以横置或纵置，纵置时也称为柱形图。 条形图： 帕累托图

摘要：本文主要从设计项目计划的制定、计划的应用，以及计划的控制等方面，论述了如何运用Project 2007来做好设计项目管理工作。 　　关键词：项目管理软件；项目管理；运用 　　 　　项目管理是为了完成一个预定的目标，而对任务和资源进行计划、组织和管理的过程。要在施工中管理好一个项目，就要建立一套行之有效的项目控制系统，就要用到网络计划技术，需要处理大量的数据。实际上，设计项目管理完全靠人工管理一个项目常常会遇到很大的困难，微软新推出的Microsoft Project 2007是一种强大的项目管理软件，应用了它，就能够系统地、迅速地收集数据，进行分析处理，可以直观地、量化地了解项目的实施情况，便于及时调整。 　　大多数设计项目都包括：新建计划，项目实施过程中管理(包括进度管理、成本费用管理、资源管理)和完成项目等三个阶段。这三个阶段进行得越成功，成功完成这个项目的概率就越大。笔者下面就如何应用Project Professional 2007(以下简称Project 2007)进行设计项目管理，谈谈自己的一些体会。 　　 　　1、Projeet 2007使用前的环境设置 　　在进行计划编制前，需先设置好Project2007的使用环境。环境设置，一是要根据自己的习惯，二是要根据项目的实际情况。下面介绍几种常用的环境设置项： 　　(1)设置项目摘要信息

1. 甘特图 概念 甘特图就是条形图的一种。 甘特图是基于作业排序的目的，将活动与时间联系起来的最早尝试之中的一个。 这是什么意思呢？也就是说甘特图用来表示什么时间做什么事情，相当于一个计划安排。并且能够非常好表示事情的运行顺序，以及工作的进度。 优点 1、直观明了（图形化概要） 2、简单易懂（易于理解） 3、应用广泛（技术通用） 缺陷 1.甘特图其实只部分地反映了项目管理的三重约束（时间、成本和范围）。由于它主要关注进程管理（时间）； 2.软件的不足。 虽然能够通过项目管理软件描绘出项目活动的内在关系。可是假设关系过多，纷繁芜杂的线图必将添加甘特图的阅读难度； 另外，个人甘特图与寻常我们使用的时间表是两种不同的任务表达方式。个人甘特图使用户能够直观地知道有哪些任务在什么时间段要做，而时间表则提供更精确的时间段数据。此外，用户还能够在时间表中直接更新任务进程 2. Excel2010制作 打开excel2010，准备要好整理的数据。 调整excel格式，一般excel格式为时间格式的，须要调整成常规。 选择数据，点击‘插入’菜单，找到条形图—二维条形图—堆积条形图，点击选择就可以。 将时间条显示在上方，方便查看。 点击生成图的Y轴，右键。设置坐标轴格式，勾选逆序类别。 设置X轴属性，让起始位置显示在原点，适当调节间距。 选择列表中的图像。选择蓝色部分，右键。设置数据系列格式为无填充

目录 基本操作 子图与标注 风格 条形图 条形图细节 条形图外观 盒图绘制 小提琴图 绘图细节设置 3D图 pi图 子图布局 嵌套图 基本操作 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4,5],[1,4,9,16,25],'-.',color='r') #横标，纵标，线条样式与颜色 plt.xlabel('xlabel',fontsize = 16) plt.ylabel('ylabel',fontsize = 16) 图像如下，以及属性值表 子图与标注 标注 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-10,10,) #linspace是均分计算指令，用于产生x1,x2之间的N点行线性的矢量。其中x1、x2、N分别为起始值、终止值、元素个数。若默认N，默认点数为100。 y = np.sin(x) plt.plot(x,y,linewidth=3,color='b',linestyle=':',marker='o',markerfacecolor='r',markersize=5,alpha=0.4,) #线宽度，颜色，样式，标记点样式，标记点颜色，标记点规格 line = plt.plot(x

当年每每看到师哥师姐做出NB的excel图表的时候，我都望而兴叹，自己也是认认真真做的啊，怎么做出来就跟买家秀一样？是我excel打开的方式不对？还是我跑偏了？想想有的时候还很费解，人家做的图是这个的，这样的和这样的。 然而我做这玩了十年的office，学习了很久，结果发现只能做出这样的和这样的？平淡无奇不说，还时常浪费时间，简单的一键生成倒是也没什么，费点事的怎么也得5-10分钟，很是抓狂，相信很多小伙伴也跟我有同样的经历，数据很好做，图表弄的很麻烦，现在已经不是一个能用的时代了，日新月异的快捷工具，可以瞬间让我们的图表变的美美的，当年看师哥师姐做到美美的，如今是上班做ppt或者excel看前辈们做的是又好看又准确，内容丰富看着还得劲。有的时候让我们这个职场小白，变的很弱小很无助，瑟瑟发抖有木有。 现在不同了，经过我虚心的请教和耐心的学习，我也可以走捷径制作出像他们那么好看的excel图表啦，俗话说的好，授人以鱼不如授人以渔，以其让别人帮你做，不如自己会，凡是求人都很难不是，更何况人家也没那功夫，不如学到手。 标准饼图制作 https://www.zxgj.cn/g/bingtu 打开在线工具网站，右键搜索办公，我们就能看看到各种各样的小工具，有了它，什么条形图、条状图、雷达图，一概不在话下，最重要的是简单灵活，及时我没有excel和wps我也可以从容的跟小伙伴们说

水平条形图与绘制柱状图类似，大家可以先看看我之前写的博客，如何绘制柱状图 水平条形图需要在Bar函数中设置orientation= 'h' 其他的参数与柱状图相同。也可以通过设置barmode = 'stack'， 绘制层叠水平条形图和瀑布式水平条形图 import plotly as py import plotly.graph_objs as go pyplt = py.offline.plot data = [go.Bar( x=[29.41, 34.62, 30.16], y=['资产1', '资产2', '资产3'], orientation = 'h' )] layout = go.Layout( title = '净资产收益率对比' ) figure = go.Figure(data = data, layout = layout) pyplt(figure, filename='tmp/1.html') 运行上述代码，得到如上图所示的图例，可以看到其画法跟柱状图一样，只是变成水平方向。 如何画水平的层叠条形图，只需要我们将参数，barmode = 'stack'，即可画出响应的水平图 import plotly as py import plotly.graph_objs as go pyplt = py.offline.plot trace1 = go.Bar(

目录 折线图 直方图 垂直条形图 水平条形图 饼图 箱线图 热力图 散点图 蜘蛛图 二元变量分布 面积图 六边形图 以下默认所有的操作都先导入了Numpy、pandas、matplotlib、seaborn import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 折线图 折线图可以用来表示数据随着时间变化的趋势 x = [2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019] y = [5, 3, 6, 20, 17, 16, 19, 30, 32, 35] Matplotlib plt.plot(x, y) plt.show() Seaborn df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y}) sns.lineplot(x="x", y="y", data=df) plt.show() 直方图 直方图是比较常见的视图，它是把横坐标等分成了一定数量的小区间，然后在每个小区间内用矩形条（bars）展示该区间的数值 a = np.random.randn(100) s = pd.Series(a) Matplotlib plt.hist(s) plt.show()

一、导入需要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import scipy.stats as stats 二、画基本图形 1、plot画图 y=np.random.randn(100) plt.plot(y,'b-') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title(u'title') plt.show() 可选参数如下所示： 也可以通过更改参数来改变画图效果 x=np.cumsum(np.random.rand(100)) plt.plot(y,label='line label',color='r',linestyle='-',marker='o') plt.show() 可选的参数有 2、scatter画图，使用两个相同大小的一维数组产生。 例如：数据服从正态分布，相关系数是0.5 z=np.random.randn(100,2) z[:,1]=0.5*z[:,0]+np.sqrt(0.5)*z[:,1] x=z[:,0]; y=z[:,1]; plt.scatter(x,y); plt.show() 参数也是可以修改的例如： z=np.random.randn(100,2) z[:,1]=0.5*z[:,0]+np.sqrt

1、棒棒糖图（LollipopChart） 棒棒糖图传达了跟柱形图或者条形图相同的信息， 只是将矩形转变成线条，这样可减少展示空间，重点放过在数据点上，从而看起来更加简洁与美观。相对于柱形图与条形图，棒棒糖图更加适合数据量比较多的情况 。图(a)为横向棒棒糖图，对应条形图；而如果是纵向棒棒糖图则对于柱形图。 2、 克利夫兰点图（ Cleveland'sDot Plots） 也就是我们常用的滑珠散点图，非常类似于棒棒糖图，只是没有连接的线条，重点强调数据的排序展示以及互相之间的差距。如图 (b) 所示。克利夫兰点图一般都是横向展示，所以 Y 轴变量一般为类别型变量。 3、 哑铃图（ DumbbellPlot ） 可以看成多数据系列的克利夫兰点图，只是使用直线连接了两个数据系列的数据点。哑铃图可以主要用于： 1. 展示在同一时间段两个数据点的相对位置（增加或者减少）， 2. 比较两个类别之间的数据值差别。如图 (c) 所示，就是展示了男性（ male ）和女性（ Female ）两个类别的数值差别，以女性（ Female ）数据系列的数值排序显示。 引自：https://ask.hellobi.com/blog/EasyCharts/10672 来源： https://www.cnblogs.com/djx571/p/12181597.html

条形图是比较基础的绘图手法之一，接下来将使用matplotlib进行绘图。从简单的条形图到多个系列的条形图到堆叠条形图： 文章目录 简单的条形图（一个展示序列） 绘制横向的条形图 绘制系列条形图 堆叠条形图 利用pandas优雅绘制条形图 pandas绘制基础条形图 使用pandas绘制系列条形图和堆叠条形图 导入必要的包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib . pyplot as plt 简单的条形图（一个展示序列） series = np . array ( [ 3 , 5 , 7 , 10 , 3 ] ) plt . bar ( x = list ( 'ABCDE' ) , height = series , color = 'tab:green' , width = .5 ) plt . show ( ) 绘制横向的条形图 # barh方法实现, 对应的height->width plt . barh ( y = list ( 'abcde' ) , width = series , height = .5 ) plt . show ( ) 绘制系列条形图 系列数据的绘制可以参考 官方示例 示例结果： 准备两个系列数据 series = np . array ( [ 3 , 5 , 7 , 10