geom area 面积图

2026-08-29

初探ggplot2 geom__制作面积图

大家大概都对如下信息图并不陌生,该图用100%堆积面积图的方式来表现不同时期不同国家人数所占的比例.这是一种很有意思的表达方式,而面积图也是很常用的数据图表,现在让我们一起来看看如何在R里用ggplot2和plot.area来制作一个面积图. 在制作图表之前,首先我们先创建一些随机示例数据.R代码如下: # 创建随机数 set.seed(3) # 创建时间序列(0-20的time step) t.step<-seq(0,20) # 创建十组变量名(

javascript曲线图和面积图Line & Area chart控件功能及下载

Line & Area chart 控件是一款新型的.可用性极强的曲线图和面积图产品.一个您网站的访问者可以放大他感兴趣的一段区域,打开和关闭数值气球,并可显示和隐藏图表.您能创建简单.堆积.100%堆积的线型图和面积图.您能自定义您图表的每一个细节,使之完全满足您的需求. 控件具体功能: 缩放滚动两个Y轴坐标(左边和右边) 能使用翻转的Y轴 Y轴支持线性或对数刻度可在图例中显示动态值显示/隐藏图表显示/隐藏数值气球轻松的处理缺失数据值可以转换为格式化持续时间预定义或自定义子弹图

Matplotlib学习---用matplotlib画面积图（area chart）

这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://book.flowingdata.com/ch05/data/us-population-by-age.xls 准备工作:先导入matplotlib和pandas,用pandas读取excel文件,然后创建一个图像和一个坐标轴 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt population=pd.read_ex

HighCharts之2D数值带有百分数的面积图

HighCharts之2D数值带有百分数的面积图 1.HighCharts之2D数值带有百分数的面积图源码 AreaPercentage.html: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>HighCharts 2D数值带有百分数的面积图</title> <script type="text/javascript&quo

HighCharts之2D堆面积图

HighCharts之2D堆面积图 1.HighCharts之2D堆面积图源码 StackedArea.html: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>HighCharts 2D堆面积图</title> <script type="text/javascript" src="../scripts/

HighCharts之2D含有负值的面积图

HighCharts之2D含有负值的面积图 1.HighCharts之2D含有负值的面积图源码 AreaNegative.html: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>HighCharts 2D含有负值的面积图</title> <script type="text/javascript" src=&quo

HighCharts之2D面积图

HighCharts之2D面积图 1.HighCharts之2D面积图源码 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>HighCharts 2D面积图</title> <script type="text/javascript" src="../scripts/jquery-1.11.0.js&quo

Flex中的FusionCharts 2D面积图

Flex中的FusionCharts 2D面积图 1.源码 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <s:Application xmlns:fx="http://ns.adobe.com/mxml/2009" xmlns:s="library://ns.adobe.com/flex/spark" xmlns:mx="library://ns.adobe.com

使用d3.v5实现折线图与面积图

d3最新是V5版的,比起V2的API变动了不少,写下我实现过程效果图: 面积图: 折线图: 目录结构: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <link href="css/style.css" media="screen" rel="stylesheet" typ

06. Matplotlib 2 |折线图| 柱状图| 堆叠图| 面积图| 填图| 饼图| 直方图| 散点图| 极坐标| 图箱型图

1.基本图表绘制 plt.plot() 图表类别:线形图.柱状图.密度图,以横纵坐标两个维度为主同时可延展出多种其他图表样式 plt.plot(kind='line', ax=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=False, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, yl

数据可视化实例（十四）：面积图（matplotlib，pandas）

偏差 (Deviation) 面积图 (Area Chart) 通过对轴和线之间的区域进行着色,面积图不仅强调峰和谷,而且还强调高点和低点的持续时间. 高点持续时间越长,线下面积越大. https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter14/chapter14 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplotlib as mpl #

matplotlib柱状图、面积图、直方图、散点图、极坐标图、箱型图

一.柱状图 1.通过obj.plot() 柱状图用bar表示,可通过obj.plot(kind='bar')或者obj.plot.bar()生成:在柱状图中添加参数stacked=True,会形成堆叠图. fig,axes = plt.subplots(2,2,figsize=(10,6)) s = pd.Series(np.random.randint(0,10,15),index = list('abcdefghijklmno')) df = pd.DataFrame(np.random.r

第四篇：R语言数据可视化之折线图、堆积图、堆积面积图

折线图简介折线图通常用来对两个连续变量的依存关系进行可视化,其中横轴很多时候是时间轴. 但横轴也不一定是连续型变量,可以是有序的离散型变量. 绘制基本折线图本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用条形图函数geom_line()便可绘制出基本折线图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(BOD, aes(x = Time, y = demand)) + # 折线图函数 geom_line() 运行结果:

Excel 2010高级应用-面积图（三）

Excel 2010高级应用-面积图(三) 操作过程如下: 1.新建Excel空白文档,重新命名为面积图 2.单击"插入",找到面积图图样 3.选择其中一种类型的面积图,单击并在空白文档上生成面积图框 4.在面积图框下方新建数据源,如下图所示 5.在面积图框上方鼠标右键,选择"选择数据(E)..." 6.选中数据源,会弹出一个数据源窗口,点击"确定" 7.单击"确定"后,修改图标的位置,最终真正的面积图出现了

poj 1265 Area 面积+多边形内点数

Area Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K Total Submissions: 5861 Accepted: 2612 Description Being well known for its highly innovative products, Merck would definitely be a good target for industrial espionage. To protect its brand-new resear

Python使用Plotly绘图工具，绘制面积图

今天我们来讲一下如何使用Python使用Plotly绘图工具,绘制面积图绘制面积图与绘制散点图和折线图的画法类似,使用plotly graph_objs 中的Scatter函数,不同之处在于面积图对fill属性的设置也就是说,相当于是在折线图的基础上,对图形进行填充 import plotly as py import plotly.graph_objs as go import numpy as np pyplt = py.offline.plot # 随机生成100个交易日的收益率 s1

Python交互图表可视化Bokeh：4. 折线图| 面积图

折线图与面积图 ① 单线图.多线图② 面积图.堆叠面积图 1. 折线图--单线图 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不发出警告 from bokeh.io import output_notebook output_notebook() # 导入n

pyecharts v1 版本学习笔记折线图,面积图

折线图折线图基本demo import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Line c = ( Line() .add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"]) .add_yaxis('商家A', [114, 55, 27, 10

React中用EChart写面积图

UED出的设计图如下: 实际展示效果如下: 调取的数据如下: "staffCountList":[ { "time":"2019-12-24 17:20", "staffCount":2 }, { "time":"2019-12-24 17:10", "staffCount":2 }, { "time":"2019-12-24 16:0

Python绘制面积图

一.Python绘制面积图对应代码如下图所示 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['STZhongsong'] # 指定默认字体:解决plot不能显示中文问题 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.figure(figsize=(9,6)) X=['2021年1月','2021年2月','2021年3

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