R 分组百分比堆叠条形图

2024-08-30

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:

R语言绘图——条形图可以将堆积条形图与百分比堆积条形图配合使用

在使用堆积条形图时候,新增一个百分比堆积条形图,可以加深读者印象. 封装一个function函数后只需要在调用的数据上改一下pos=‘fill’的代码即可.比较方便. 案例: # 封装函数 fun1<-function(data,xlab,fillc,pos,xname,yname){ ggplot(data,aes(x=xlab,fill=fillc))+ geom_bar(position = pos)+ labs(x=xname,y=yname)+ coord_flip()+ theme_

Android图表库MPAndroidChart(十二)——来点不一样的，正负堆叠条形图

Android图表库MPAndroidChart(十二)--来点不一样的,正负堆叠条形图接上篇,今天要说的,和上篇的类似,只是方向是有相反的两面,我们先看下效果实际上这样就导致了我们的代码是比较类似的,先来看下我们的基本实现一.基本实现布局还是那个布局,只不过是横向的了 <com.github.mikephil.charting.charts.HorizontalBarChart android:id="@+id/mHorizontalBarChart" android:

Android图表库MPAndroidChart(十一)——多层级的堆叠条形图

Android图表库MPAndroidChart(十一)--多层级的堆叠条形图事实上这个也是条形图的一种扩展,我们看下效果就知道了是吧,他一般满足的需求就是同类数据比较了,不过目前我还真没看过哪个app有这样的图表,但是并不代表我们不能实现呀对吧,我们来看下基本实现一.基本实现看下我们的layout是怎么定义的 <com.github.mikephil.charting.charts.BarChart android:id="@+id/mBarChart" android

Highcharts 基本条形图；Highcharts 堆叠条形图；Highcharts 反向条形图

Highcharts 基本条形图配置 chart 配置设置 chart 的 type 属性为 bar ,chart.type 描述了图表类型.默认值为 "line". var chart = { type: 'bar' }; 实例文件名:highcharts_bar_basic.htm <html> <head> <meta charset="UTF-8" /> <title>Highcharts 教程 | 菜

Highcharts 基本区域图；Highcharts 使用负数区域图；Highcharts 堆叠区域图；Highcharts 百分比堆叠区域图

Highcharts 基本区域图配置 chart chart.type 配置项用于设定图表类型,默认为 "line",本章节我们使用 'area'. var chart = { type: 'area' }; 实例文件名:highcharts_area_basic.htm <html> <head> <meta charset="UTF-8" /> <title>Highcharts 教程 | (runoob.co

R 分组计算描述性统计量

统计学区内各个小区的房价均值数据格式 id|community_name|house_area|house_structure|house_total|house_avg|agency_name|house_floor_curr|house_floor_total|house_floor_type 6328500962692431872|尚东花园|77.0|3室2厅|285.0|37013.0|利众置业|5|5|多层 6328500979813580800|赛世香樟园|93.0|2室2厅|26

matplotlib画堆叠条形图

import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineplt.style.use('ggplot') plt.style.use("ggplot") #设置图片风格为ggplot plt.rcParams['figure.dpi'] = 100 #分辨率 #看看各性别的获救情况 fig = plt.figure() fig.set(alpha=0.2) # 设定图表颜色alpha参数 Survived_m = data_train.Surv

基于SpringMVC框架使用ECharts3.0实现堆叠条形图的绘制（下篇）

R绘图第七篇：绘制条形图（ggplot2）

使用geom_bar()函数绘制条形图,条形图的高度通常表示两种情况之一:每组中的数据的个数,或数据框中列的值,高度表示的含义是由geom_bar()函数的参数stat决定的,stat在geom_bar()函数中有两个有效值:count和identity.默认情况下,stat="count",这意味着每个条的高度等于每组中的数据的个数,并且,它与映射到y的图形属性不相容,所以,当设置stat="count"时,不能设置映射函数aes()中的y参数.如果设置stat=

R绘图第八篇：绘制饼图（ggplot2）

geom_bar()函数不仅可以绘制条形图,还能绘制饼图,跟绘制条形图的区别是坐标系不同,绘制饼图使用的坐标系polar,并且设置theta="y": coord_polar(theta = , direction = , clip = "on") 条形图的高度通常表示两种情况之一:每组中的数据的个数,或数据框中列的值,高度表示的含义是由geom_bar()函数的参数stat决定的,stat在geom_bar()函数中有两个有效值:count和identity.默认

用数据说话，R语言有哪七种可视化应用？

今天,随着数据量的不断增加,数据可视化成为将数字变成可用的信息的一个重要方式.R语言提供了一系列的已有函数和可调用的库,通过建立可视化的方式进行数据的呈现.在使用技术的方式实现可视化之前,我们可以先和雷锋网一起看看如何选择正确的图表类型. 作者 Dikesh Jariwala是一个软件工程师,并且在Tatvic平台上编写了一些很酷很有趣的程序.他用API编写了第一版Price Discovery,雷锋网对他所写的这篇文章做了编译,未经许可不得转载. 如何选择正确的图表类型四种可选择的基本类型:

R Graphics Cookbook 第3章 – Bar Graphs

3.1 基本条形图 library(ggplot2) library(gcookbook) pg_mean #这是用到的数据 group weight 1 ctrl 5.032 2 trt1 4.661 3 trt2 5.526 ggplot(pg_mean, aes(x=group, y=weight)) + geom_bar(stat="identity") x轴是连续变量还是因子,画出的图有所不同,这里的group是因子. str(pg_mean) 'dat

R图表入门

R图表入门 R语言最强的功能就是统计和作图了,在学习了基本语法之后,博主马上体验了一下R的图表功能条形图例1 H = c(7,12,28,3,41) M = c("Mar","Apr","May","Jun","Jul") barplot(H, #数据集 names.arg = M, #坐标项名称 xlab = "Revenue", #坐标标签 ylab = "Month&

R语言图表

条形图在R语言中创建条形图的基本语法是 barplot(H, xlab, ylab, main, names.arg, col) H是包含在条形图中使用的数值的向量或矩阵 xlab是x轴的标签 ylab是y轴的标签 main是条形图的标题 names.arg是在每个条下出现的名称的向量 col用于向图中的条形提供颜色组合条形图和堆积条形图 # Create the input vectors. colors <- c("green","orange",

Python数据分析入门（十七）：绘制条形图

条形图的绘制方式跟折线图非常的类似,只不过是换成了plt.bar方法.plt.bar方法有以下常用参数: x:一个数组或者列表,代表需要绘制的条形图的x轴的坐标点. height:一个数组或者列表,代表需要绘制的条形图y轴的坐标点. width:每一个条形图的宽度,默认是0.8的宽度. bottom:y轴的基线,默认是0,也就是距离底部为0. align:对齐方式,默认是center,也就是跟指定的x坐标居中对齐,还有为edge,靠边对齐,具体靠右边还是靠左边,看width的正负. color:

Thinkphp入门二 —空操作、空模块、模块分组、前置操作、后置操作、跨模块调用（46）

原文:Thinkphp入门二 -空操作.空模块.模块分组.前置操作.后置操作.跨模块调用(46) [空操作处理] 看下列图: 实际情况:我们的User控制器没有hello()这个方法一个对象去访问这个类不存在的方法,那么它会去访问”魔术方法__call()” 用户访问一个不存在的操作—>解决:给每个控制器都定义个_empty()方法来处理第二个解决方法:定义一个空操作 [空模块处理] 我们使用一个类,但是现在这个类还没有被include进来. 我们可以通过自动加载机制处理__autoloa

R语言-画柱形图

barplot()函数 1.柱形图 > sales<-read.csv("citysales.csv",header=TRUE) #读取数据 > barplot(sales$ProductA,names.arg=sales$City, #设置Y轴,X轴 +col="black") #设置颜色结果如下图: 2.水平柱形图 > sales<-read.csv("citysales.csv",header=TRUE) #

HDU 3033 I love sneakers! 我爱运动鞋（分组背包+01背包，变形）

题意: 有n<=100双鞋子,分别属于一个牌子,共k<=10个牌子.现有m<=10000钱,问每个牌子至少挑1双,能获得的最大价值是多少? 思路: 分组背包的变形,变成了相反的,每组物品至少挑1件(分组背包问题是至多挑1件). 由于每个牌子至少买1双,那么可以先装一件最便宜的进去,如果有好的再更新(注意每次的容量下限).而且同一双鞋子不能多次购买,这里要用01背包.对于当前容量cap,可能只装了某一牌子的一双鞋子(不一定最便宜),也可能装了多双,也可能只装了那双硬塞进去的最便宜的. 注意

echarts 堆叠柱状图＋渐变柱状图

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" con

echarts堆叠图计算总数和各部分

app.title = '堆叠条形图'; option = { tooltip : { trigger: 'axis', axisPointer : { // 坐标轴指示器,坐标轴触发有效 type : 'shadow' // 默认为直线,可选为:'line' | 'shadow' } }, legend: { data: ['直接访问', '邮件营销','联盟广告','视频广告','搜索引擎'] }, toolbox: { show: true, feature: { dataZoom: {

R 分组百分比堆叠条形图

热门专题