饼图

首先我们先梳理下 绘制饼图之前 需要掌握的新知识： 1、 d3.arc( arguments.. ) 　　生成器用来在饼图或圆环图中生成 圆形 或 扇形 或 环形； 　　 arguments 是任意的; 它们只是简单地传递到 arc 生成器的访问器函数的对象。例如，根据默认的设置，传入的对象应该包含以下半径和角度信息: 　　arc({ 　　innerRadius: 0, 　　outerRadius: 100, 　　startAngle: 0, 　　endAngle: Math.PI / 2 　　}); // "M0,-100A100,100,0,0,1,100,0L0,0Z"　　好的 不理解没关系 先往下看 2、d3. pie( data [, arguments… ]) 　　 生成器用来计算一组数据作为饼图或圆环图时所需要的角度信息；这些角度信息会被传递给 arc 生成器生成图形。 　　根据指定的 data 数组生成一组对象数组，其中每个对象包含每个传入的数据经过计算后的角度信息。可以包含其他的额外 argements ，这些额外的参数会直接被传递给当前数据计算后生成的对象或饼图生成器的访问器。 　　直白点说d3. pie() 就是给d3.arc()提供数据的 。 3、 arc .centroid( arguments… ) 　　计算由给定 arguments 生成的中间点 [

扇形图 import matplotlib.pyplot as plt #正常显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #调整图形大小 plt.figure(figsize=(6,9)) labels=['一','二','三'] x=[20,40,40] explode=(0.1,0,0) colors=['red','blue','yellow'] plt.pie(x,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct=None,pctdistance=0.6,shadow=False,labeldistance=1.1,startangle=None,radius=None,counterclock=True, wedgeprops=None,textprops=None,center=(0,0),frame=False,rotatelabels=False) plt.title('一二三') plt.show() labels：扇形图每一部分标签 x：每个标签占多大，自动计算百分比 explode：将某部分暴露出来，数值大小为分割出来的与其他块的间隙 colors：每块的颜色 autopct：控制饼图内百分比设置,'%1.1f'指小数点前后位数(没有用空格补齐)

鄙人学习笔记 文章目录 数据的预处理 品质数据的整理与展示 分类数据的整理与图示 顺序数据的整理与图示 数值型数据的整理与展示 数据的预处理 数据的预处理是在对数据分类或分组之前所做的必要处理，内容包括数据的审核、筛选、排序等。 数据审核 数据审核 就是检查数据中是否有错误。对于通过调查取得的原始数据，主要从完整性和准确性两个方面去审核。 数据筛选 数据筛选是根据需要找出符合特定条件的某类数据。 数据排序 数据排序是指按一定顺序将数据排列，以便研究者通过浏览数据发现一些明显的特征或趋势，找到解决问题的线索。 品质数据的整理与展示 分类数据的整理与图示 频数 频数 是落在某一特定类别或组中的数据个数。把各个类别及落在其中的相应频数全部列出，并用表格形式表现出来，称为 频数分布 。 列联表 由两个或两个以上变量交叉分类的频数分布表也称为列联表。二维的列联表(两个变量交叉分类)也称为交叉表。 比例和比率 比例也称构成比，它是一个样本(或总体)中各个部分的数据与全部数据之比，通常用于反映样本(或总体)的构成或结构。 比率样本(或总体)中不同类别数据之间的比值，由于比率不是部分与整体之间的对比关系，因而比值可能大于1. 条形图 条形图是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。条形图可以横置或纵置，纵置时也称为柱形图。 条形图： 帕累托图

“数据可视化”可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。 图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表—-柱状图、折线图、饼图等等—-最为常用。 用户非常熟悉这些图表，但如果被问道，它们的特点是什么，最适用怎样的场合（数据集）？恐怕答得上来的人就不多了。 本文是电子书《 Data Visualization with JavaScript 》第一章的笔记，总结了六种基本图表的特点和适用场合，非常好地回答了上面的问题。 序言 进入正题之前，先纠正一种误解。 有人觉得，基本图表太简单、太原始，不高端，不大气，因此追求更复杂的图表。但是，越简单的图表，越容易理解，而快速易懂地理解数据，不正是”数据可视化”的最重要目的和最高追求吗？ 所以，请不要小看这些基本图表。因为用户最熟悉它们，所以只要是适用的场合，就应该考虑优先使用。 一、柱状图（Bar Chart） 柱状图是最常见的图表，也最容易解读。 它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。年销售额就是二维数据，”年份”和”销售额”就是它的两个维度，但只需要比较”销售额”这一个维度。 柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。 通常来说，柱状图的X轴是时间维，用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X轴不是时间维的情况

一. 二维数据曲线图 1.1 绘制二维曲线的基本函数 1．plot()函数 plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图，要提供一组x坐标和对应的y坐标，可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。 例: t=0:0.1:2*pi; x=2 * t; y=t.*sin(t).*sin(t); plot(x, y); 2． 含多个输入参数的plot函数 plot函数可以包含若干组向量对，每一组可以绘制出一条曲线。含多个输入参数的plot函数调用格式为：plot(x1，y1，x2，y2，…，xn，yn) 例: x=linspace(0,2*pi,100); plot(x,sin(x),x,2*sin(x),x,3*sin(x)) 3． 含选项的plot函数 Matlab提供了一些绘图选项，用于确定所绘曲线的线型、颜色和数据点标记符号。这些选项如表所示： 例: 用不同的线型和颜色在同一坐标内绘制曲线 及其包络线。 x=(0:pi/100:2*pi)'; y1=2*exp(-0.5*x)*[1,-1]; y2=2*exp(-0.5*x).*sin(2*pi*x); x1=(0:12)/2; y3=2*exp(-0.5*x1).*sin(2*pi*x1); plot(x,y1,'k:',x,y2,'b--',x1,y3,'rp'); 在该plot函数中包含了3组绘图参数

今天开学，就不更新科研纪实了，转贴一份有用的列表： jQuery, MooTools, Prototype 等优秀的 JavaScript 框架拥有各种强大的功能，包括绘制 Web 图表，使用这些框架以及相应插件，我们可以非常轻松地实现曲线图，圆饼图，柱状图等 Web 图表的绘制，而不必象以往那样通过复杂的 Flash 技术实现。本文介绍了9个优秀的基于 JavaScript 与 CSS 的 Web 图表框架。 1. Flot Flot 是一个纯粹的 jQuery JavaScript 绘图库，可以在客户端即时生成图形，使用非常简单，支持放大缩小以及鼠标追踪等交互功能。该插件支持 IE6/7/8, Firefox 2.x+, Safari 3.0+, Opera 9.5+ 以及 Konqueror 4.x+。使用的是 Safari 最先引入的 Canvas 对象，目前所有主流浏览器都支持该对象，除了 IE, 因此在 IE中使用 JavaScript 进行模拟。这里有一些 实例 。 2. JS Charts JS Charts 是一个免费的基于 JavaScript 的图表生成器，表格绘制非常简单，几乎不需要编码，也不需要插件和服务器模块，使用XML 或 JavaScript 数组缓存数据。 3. TableToChart TableToChart 是一个 MooTools 脚本

常用图表有：饼图，环形图，折线图，柱状图，条形图，嵌套饼图，条形图，堆积图，面积图，堆叠图，雷达图，漏斗图，气泡图，散点图。 这段时间一直在翻找有效的图表制作工具，不论是百度还是知乎，基本上都是用Excel图表制作的，各类大牛的教材，实在让人膜拜，我也自己动手用Excel 做了一些试试，感觉跟大咖的图表效果一比，天壤之别。我深深的感觉到，知识真是个好东西...要练成大咖的模样，我不知道需要经过多久才能得达到.... 我的需求不是那么的专业，我也不是天天要做图表，通常是报告文案需要用到展示数据，如果让我花半天的时间去学习怎么做图表，我有点接受不了，因为手头的活，那个都是急活..留给我的学习的时间真的很有限..... 标准饼图制作 https://www.zxgj.cn/g/bingtu 所以我一直在寻找一种，不需要学习太长时间的（几分钟内吧），就可以搞出来的图表工具，有没有这样的工具？于是我又开始了度娘和知乎... 下面上图，这是就是我想要的样子....通常来说我的数据量不会太大，最多十几条吧（如果数据量多可以从Excel表格导入）。 嵌套饼图制作 https://www.zxgj.cn/g/qiantaobingtu 象这种在线工具有一个好处，就是使用方便，只要有个浏览器就行了，对于需要电脑下载安装包的实在有些麻烦，而在线工具就不存在这个问题，收藏个网址，浏览器随时可以用。

前言 一般用matplotlib和seaborn就可以做可视化，为什么偏要用pyecharts? 它是中国人做的！ 更重要的，是它非常好用，可以作出非常多很酷的动图。比如大家刷疫情的时候，常看到的图 关于pyecharts教程，首推 官方中文教程 。如果诸位想要快速入门，不妨继续往下看。 安装 ：我用的pycharm，直接搜索pyecharts安装，当然，需要科学上网（付费VPN），如果没有科学上网办法，我的经验是经常下载失败~ python版本 ：3.5及以上，建议大家直接安装最新版，能避免很多麻烦 准备工作 这篇博客是接着上一篇博客写的。在上一篇博客（ 新型冠状病毒数据抓取及整理详细流程 ）里，我们通过抓取腾讯新闻的数据，得到疫情数据，并将我们将所需数据存入三个DataFrame中 中国疫情历史数据：chinaDayData 中国各省份城市的当天疫情数据：china_info 其他发生疫情的国家整体疫情数据：foreigns （以上数据会放进资源里，大佬们如果没时间看上一篇博客，可以直接下载数据进行操作。） 为了调取数据方便，我们将得到的数据保存成csv文件。注意，由于城市和省份信息里有中文，所以这里无论保存还是读取，都需要指明编码方式encoding=‘gbk’。 # 保存数据 chinaDayData . to_csv ( r 'F:\开课吧\RS基础课\2019_CoV

1.选择"记录数"，拖拽两个记录数放入列中，求总和，选择饼图： 2.选择"大小"，调整两个饼图的大小： 3. 点击第二个总和（行上的），选择“双轴”： 4.点击坐标轴，选择“同步轴”： 5.修改小饼图的颜色，设置为白色： 6.修改"记录数"运算为求平均值： 7.选择"整个视图"，点击"编辑轴"，调整坐标范围（根据情况动态调整），使饼图位于合适的位置： 效果如下： 8.添加分类和统计字段（ 注意：要添加到大饼图中 ）： 注意：如果发现有些数据没有显示出来，可以调整配置 ，解决方案如下： 点击标签，勾选“允许标签覆盖其它标记”即可！ 效果如下： 注意：数据太多可以根据情况使用topN。 来源： https://www.cnblogs.com/yszd/p/9372633.html

最近写了一个关于图表显示比例的东东，下面来分享一下： 1、直线图 2、曲线图 3、散状图 4、区域图 5、区域曲线图 6、柱状图 7、饼状图 下载highcharts插件地址 http://www.highcharts.com highcharts是不款非常不错的图表插件，有矩形图，饼图，条形条等几十种样式，下面来说一下它的使用，拿饼图来举例说一下： 首先要引用： <script srcjquery-1.4.1.min.js" type="text/javascript"></script> <script src="http://www.cnblogs.com/js/highcharts.js"></script> <script src="http://www.cnblogs.com/js/modules/exporting.js"></script> 然后再页面中加入一个div来放置饼图的 <div id="container" style="min-width: 400px; height: 400px; margin: 0 auto"></div> <script type="text/javascript"> $(function () { var chart; $(document).ready(function() { chart = new Highcharts