原文:第三篇:R语言数据可视化之条形图

条形图简介 数据可视化中,最常用的图非条形图莫属,它主要用来展示不同分类 横轴 下某个数值型变量 纵轴 的取值。其中有两点要重点注意: . 条形图横轴上的数据是离散而非连续的。比如想展示两商品的价格随时间变化的走势,则不能用条形图,因为时间变量是连续的 . 有时条形图的值表示数值本身,但也有时是表示数据集中的频数,不要引起混淆 绘制基本条形图 本例选用测试数据集如下: 绘制方法是首先调用ggplo ...

2016-03-30 11:31 0 41652 推荐指数:

查看详情

python可视化---条形图barh()

函数功能:在y轴上绘制定性数据的分布特征 调用签名:plt.barh(x, y) x:标示在y轴上的定性数据的类型 y:每种定性数据的类别的数量 代码实现: ...

Fri Mar 01 02:39:00 CST 2019 0 3408
第三篇数据可视化 - ggplot2

前言 R语言的强大之处在于统计和作图。其中统计部分的内容很多很强大,因此会在以后的实例中逐步介绍;而作图部分的套路相对来说是比较固定的,现在可以先对它做一个总体的认识。 在上一文章中,介绍了使用graphics库进行绘图的方法,而本文将引入一个更为强大的库 ...

Sun May 21 04:10:00 CST 2017 0 2248
数据可视化实例(十五):有序条形图(matplotlib,pandas)

偏差 (Deviation) 有序条形图 (Ordered Bar Chart) 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。 但是,在图表上方添加度量标准的值,用户可以从图表本身获取精确信息。 https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter15 ...

Fri May 22 06:48:00 CST 2020 0 660
R数据挖掘 第三篇:聚类的评估(簇数确定和轮廓系数)和可视化

在实际的聚类应用中,通常使用k-均值和k-中心算法来进行聚类分析,这两种算法都需要输入簇数,为了保证聚类的质量,应该首先确定最佳的簇数,并使用轮廓系数来评估聚类的结果。 一,k-均值法确定最佳的簇数 通常情况下,使用肘方法(elbow)以确定聚类的最佳的簇数,肘方法之所以是有效的,是基于以下 ...

Sat Aug 25 23:18:00 CST 2018 1 11322
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM