BarChart

https://www.cnblogs.com/kidsitcn/p/7182274.html d3js scales深入理解 比例尺函数是这样的javascript函数： 接收通常是数字，日期，类别等data输入并且： 返回一个代表可视化元素的值，比如坐标，颜色，长度或者半径等 比例尺通常用于变换(或者说映射）抽象的数据值到可视量化变量（比如位置，长度，颜色等） 比如，假设我们有以下数组数据： [ 0, 2, 3, 5, 7.5, 9, 10 ] 我们可以这样创建一个比例尺函数： var myScale = d3.scaleLinear() .domain([0, 10]) .range([0, 600]); d3将创建一个myScale函数用于接收[0,10]之间的数据输入(domain)映射为[0,600]像素的位置数据(range) 我们可以使用myScale函数来计算对应数据的positions数据: myScale(0); // returns 0 myScale(2); // returns 120 myScale(3); // returns 180 ... myScale(10); // returns 如上面所说，比例尺主要用于将抽象数据映射为可视的量化元素，比如位置，长度，半径，颜色等。比如，他们可以这样应用 将抽象数据映射为0到500的长度值以便在bar

封装接口直接利用DataFrame绘制百分比柱状图 1. 背景前言 2. 官方网址示例 2.1 matplotlib_percentage_stacked_bar_plot 2.2 percent-stacked-barplot 2.3 Discrete distribution as horizontal bar chart 3. 问题解决 3.1 全部代码 3.2 代码试错 4. 实操检验 4.1 实操测试 4.2 更换标签 4.3 部分标签输出 手动反爬虫： 原博地址 知识梳理不易，请尊重劳动成果，文章仅发布在CSDN网站上，在其他网站看到该博文均属于未经作者授权的恶意爬取信息 1. 背景前言 最近打比赛遇到的问题有点多，在绘制了堆叠柱状图之后，队长说不仅要看到具体的数量多少的堆叠图，还要看到具体占比的百分比柱状图，具体的样例可参考灵魂画图，因此也就产生了绘制百分比柱状图的需求 2. 官方网址示例 2.1 matplotlib_percentage_stacked_bar_plot 示例网址1 里面的代码是真的长，完全属于一步步进行“堆砖块”然后才形成的百分比堆叠图，最终得出图结果如下： 2.2 percent-stacked-barplot 示例网址2 这个网址给出的代码比第一个网址给出的较为简洁，但是本质上都是属于一个个“砖块”的叠加，代码及生成的示例图形如下： #

使用openpyxl生成包含echarts柱形图的Excel文件 效果图如下: 代码如下: from openpyxl import Workbook from openpyxl.chart import BarChart, Series, Reference wb = Workbook(write_only=True) ws = wb.create_sheet() rows = [ ('时间', '男', '女'), (2015, 70414, 67048), (2016, 70815, 67456), (2017, 71137, 67871), (2018, 71351, 68187), (2019, 71527, 68478) ] for row in rows: ws.append(row) chart1 = BarChart() chart1.type = "col" chart1.style = 1 chart1.title = "柱形图" chart1.y_axis.title = '数量(万人)' chart1.x_axis.title = '时间' data = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_row=6, max_col=3) cats = Reference(ws, min_col=1, min_row=2,

本文首发于量化投资与机器学习 转载于 https://mp.weixin.qq.com/s/KaB_7oXZf0_IV97y0pRPmQ 前言 最近，这种动态排序条形图视频超级火，如下图： 具体来说，这种图可以叫：Bar Chart Race，有什么国家GDP的、某某沉浮史等等，为了符合公众号的身份属性，我们为大家制作了这个较为简单的可视化视频： 2 015~2019中国私募基金市场风云变幻 ，先一睹为快吧！ 大家可以基于私募基金数据做出更多有趣的可视化来！也欢迎大家踊跃投稿哦！ 择日不如撞日，今天公众号手把手教你！ 我们 使用 最流行的 Python 语言 ， 基于Matplotlib 来实现上面的动态效果。案例和数据自1500年以来世界上10个最大城市排名。 准备工作 导入相关库： 使用pandas读取相关城市人口数据集。我们只需要4列数据：'name'、'group'、'year'、'value'。一个名称映射到一个组，每年有一个值。 原始数据集： 数据转换 使用pandas进行转换，得到前10个值。 基础图 让我们画一个基本的柱状图。首先创建一个图形和一个坐标轴。然后使用ax.barh (x,y)绘制水平条形图。 颜色、标签 接下来，让我们根据组添加值、组标签和颜色。使用 colors 和 group_lk 为条形图添加颜色。 group_lk 是 name 和 group

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 本文由图雀社区成员 mRc 写作而成，欢迎加入 图雀社区 ，一起创作精彩的免费技术教程，予力编程行业发展。 如果您觉得我们写得还不错，记得 点赞 + 关注 + 评论 三连，鼓励我们写出更好的教程💪 自从 React 16.8 发布之后，它带来的 React Hooks 在前端圈引起了一场无法逆转的风暴。React Hooks 为函数式组件提供了无限的功能，解决了类组件很多的固有缺陷。这篇教程将带你快速熟悉并掌握最常用的两个 Hook： useState 和 useEffect 。在了解如何使用的同时，还能管窥背后的原理，顺便实现一个 COVID-19（新冠肺炎）可视化应用。 欢迎访问本项目的 GitHub 仓库 和 Gitee 仓库 。 起步 前提条件 在阅读这篇教程之前，希望你已经做了如下准备： 掌握了 React 基础知识，例如组件、JSX、状态等等，如果你不了解的话，请先学习 《一杯茶的时间，上手 React 框架》 配置好 Node 环境，可参考 《一杯茶的时间，上手 Node.js》 为什么会有 Hooks？ 在 Hooks 出现之前，类组件和函数组件的分工一般是这样的： 类组件 提供了完整的状态管理和生命周期控制，通常用来承接复杂的业务逻辑，被称为“ 聪明组件 ” 函数组件 则是纯粹的从数据到视图的映射，对状态毫无感知

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 1 简介 转眼2019年即将结束，又到了做年度总结和下一年计划的时候了。经过多年的失败经历，是时候要总结出一些经验教训了。 本文整理了在计划与执行方面的个人学习心得体会，与大家分享，希望对自己有用，对大家也有用吧。 2 执行力 重要的事情先说三遍！ 计划的本质是执行! 计划的本质是执行! 计划的本质是执行! 总结我多年失败的经验教训，失败最主要的原因就是没有执行好。任何计划，都是为了辅助我们更好地执行。有执行才有可能出结果，没有执行，计划就没有任何意义。 没有执行的计划就是废话。 要做到 知行合一，知善立行 。知是行之始，行是知之成。 每次制定完计划都有一种莫名的成就感，以为定了计划，目标就会达成了。就比如买了书就像读了一样，收藏了各种百度云盘的资源就以为学习了一样，办了健身卡就好像真的会瘦下去一样。然而，结果往往是不如意的，也许刚开始几天还好，能打开几页书读读，下载视频看看，去健身房跑个五公里，后面慢慢就没有继续了。也许，甚至都没有开始，就已经结束了。 所以，必须要强调执行力的重要性。提高执行力，不拖延，不找借口。先把事情做完，再把事情做好，不要一开始就苛求完美，结果可能会一事无成。 完成，比完美更重要 。 小结：计划的本质是执行！计划是为了更好地执行！ 3 如何制定计划 虽说执行更重要