原文:第三篇:R語言數據可視化之條形圖

條形圖簡介 數據可視化中,最常用的圖非條形圖莫屬,它主要用來展示不同分類 橫軸 下某個數值型變量 縱軸 的取值。其中有兩點要重點注意: . 條形圖橫軸上的數據是離散而非連續的。比如想展示兩商品的價格隨時間變化的走勢,則不能用條形圖,因為時間變量是連續的 . 有時條形圖的值表示數值本身,但也有時是表示數據集中的頻數,不要引起混淆 繪制基本條形圖 本例選用測試數據集如下: 繪制方法是首先調用ggplo ...

2016-03-30 11:31 0 41652 推薦指數:

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python可視化---條形圖barh()

函數功能:在y軸上繪制定性數據的分布特征 調用簽名:plt.barh(x, y) x:標示在y軸上的定性數據的類型 y:每種定性數據的類別的數量 代碼實現: ...

Fri Mar 01 02:39:00 CST 2019 0 3408
第三篇數據可視化 - ggplot2

前言 R語言的強大之處在於統計和作圖。其中統計部分的內容很多很強大,因此會在以后的實例中逐步介紹;而作圖部分的套路相對來說是比較固定的,現在可以先對它做一個總體的認識。 在上一文章中,介紹了使用graphics庫進行繪圖的方法,而本文將引入一個更為強大的庫 ...

Sun May 21 04:10:00 CST 2017 0 2248
數據可視化實例(十五):有序條形圖(matplotlib,pandas)

偏差 (Deviation) 有序條形圖 (Ordered Bar Chart) 有序條形圖有效地傳達了項目的排名順序。 但是,在圖表上方添加度量標准的值,用戶可以從圖表本身獲取精確信息。 https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter15 ...

Fri May 22 06:48:00 CST 2020 0 660
R數據挖掘 第三篇:聚類的評估(簇數確定和輪廓系數)和可視化

在實際的聚類應用中,通常使用k-均值和k-中心算法來進行聚類分析,這兩種算法都需要輸入簇數,為了保證聚類的質量,應該首先確定最佳的簇數,並使用輪廓系數來評估聚類的結果。 一,k-均值法確定最佳的簇數 通常情況下,使用肘方法(elbow)以確定聚類的最佳的簇數,肘方法之所以是有效的,是基於以下 ...

Sat Aug 25 23:18:00 CST 2018 1 11322
 
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