条形图

思考与练习 （A）1个数据文件包含下列数据，5个家庭没有汽车（编码为0），20个家庭有一辆汽车（编码唯1），10个家庭拥有两辆汽车（编码为2）指出下列哪种统计量适用于描述该数据并计算出统计量的值。 A拥有汽车数的众数 B.拥有汽车数的中位数 C.拥有汽车数的方差 D.变异系数 （B）2.为了生成某个给定变量的总和。应该选用哪一个汇总统计量？ A.mean B.sum C.median D.mode （B）3.假如有数据如图3/45所示，如果需要求出ABC这三个变量的均值，并且希望在有缺失值的情况下，尽可能的利用已有数据的信息求出均值。在spss中选择哪个函数可以达到要求 A. mean（abc） B.mean.2（abc） C.mean2（abc） D.（a+b+c）/3 4.在图形菜单中，重新做出3.6节统计图形。比较这两种绘制统计图形的方法的异同点。 5.指出均值，众数，中位数这3个描述数据中心趋势的指标的区别及优缺点 是数据中心趋势的主要度量指标。均值容易受极端值影响 众数反应了这组观测值的集中趋势，不受极端值影响 中位数受极端值影响较小，在具有极大或极小的数据中，中位数比均值往往更能代表数据的集中趋势。 6.说明茎叶图和直方图的区别，如果想尽可能展示原始数据的信息，应该采用哪一种图形？ 茎叶图是描述定量变量的一种图形方式，它除了能够给出直方图所出的分布的信息以外

1.一个数据文件包含下列数据，5个家庭没有汽车（编码为0），20个家庭有一辆汽车（编码唯1），10个家庭拥有两辆汽车（编码为2）指出下列哪种统计量适用于描述该数据并计算出统计量的值。A A拥有汽车数的众数 B.拥有汽车数的中位数 C.拥有汽车数的方差 D.变异系数 2.为了生成某个给定变量的总和。应该选用哪一个汇总统计量？C A.mean B.sum C.median D.mode 3.假如有数据如图3/45所示，如果需要求出ABC这三个变量的均值，并且希望在有缺失值的情况下，尽可能的利用已有数据的信息求出均值。在spss中选择哪个函数可以达到要求D A. mean（abc） B.mean.2（abc） C.mean2（abc） D.（a+b+c）/3 4.在图形菜单中，重新做出3.6节统计图形。比较这两种绘制统计图形的方法的异同点。 5.指出均值，众数，中位数这3个描述数据中心趋势的指标的区别及优缺点 是数据中心趋势的主要度量指标。均值容易受极端值影响 众数反应了这组观测值的集中趋势，不受极端值影响 中位数受极端值影响较小，在具有极大或极小的数据中，中位数比均值往往更能代表数据的集中趋势。 6.说明茎叶图和直方图的区别，如果想尽可能展示原始数据的信息，应该采用哪一种图形？ 茎叶图是描述定量变量的一种图形方式，它除了能够给出直方图所出的分布的信息以外，还能够还原大部分原始数据的信息

1.一个数据文件包含下列数据，5个家庭没有汽车（编码为0），20个家庭有一辆汽车（编码唯1），10个家庭拥有两辆汽车（编码为2）指出下列哪种统计量适用于描述该数据并计算出统计量的值。A A拥有汽车数的众数 B.拥有汽车数的中位数 C.拥有汽车数的方差 D.变异系数 2.为了生成某个给定变量的总和。应该选用哪一个汇总统计量？B A.mean B.sum C.median D.mode 3.假如有数据如图3/45所示，如果需要求出ABC这三个变量的均值，并且希望在有缺失值的情况下，尽可能的利用已有数据的信息求出均值。在spss中选择哪个函数可以达到要求B A. mean（abc） B.mean.2（abc） C.mean2（abc） D.（a+b+c）/3 4.在图形菜单中，重新做出3.6节统计图形。比较这两种绘制统计图形的方法的异同点。 5.指出均值，众数，中位数这3个描述数据中心趋势的指标的区别及优缺点 是数据中心趋势的主要度量指标。均值容易受极端值影响 众数反应了这组观测值的集中趋势，不受极端值影响 中位数受极端值影响较小，在具有极大或极小的数据中，中位数比均值往往更能代表数据的集中趋势。 6.说明茎叶图和直方图的区别，如果想尽可能展示原始数据的信息，应该采用哪一种图形？ 茎叶图是描述定量变量的一种图形方式，它除了能够给出直方图所出的分布的信息以外，还能够还原大部分原始数据的信息

如果项目由数个任务组成，任务之间又有所关联，我们该怎样准确明了的显示项目的进度情况呢？ 甘特图，是一种非常实用的图表类型，又称为横道图和条状图，其通过条状图来显示项目、进度和其他时间相关的系统进展的内在关系随着时间的进展情况。 一、效果图。 从最终的效果图中可以看出项目的进展情况和持续时间，也可以对项目的“开始时间”和“持续时间”进行修改，图表也自动进行变化。而且持续时间也是随着开始时间额变化自动填充的（除最后一项任务的持续时间外）。那么，该如何去制作呢？ 二、制作技巧及步骤。 1、自动计算持续时间。 方法： 在目标单元格中输入公式：=DATEDIF(C3,C4,"d")。 解读： 1、Datedif为系统隐藏函数，其语法结构为：=Datedif(开始时间，结束时间，统计方式)。其中“d”为按天统计的意思。 2、此处设置为自动化计算的主要目的在于便于后期的维护，我们只需要对项目的开始时间做修改，持续时间和图表会自动进行变化和计算。 2、设置开始时间为“常规”并插入“堆积条形图”。 方法： 1、选中“开始时间”所在的单元格区域，通过【数字】选项卡快速的将其数据类型设置为【常规】。 2、选中“项目”、“开始时间”、“持续时间”区域，【插入】-【堆积条形图】。 3、调整图表大小并进行美化操作。 3、设置X轴坐标选项值的最小值为：第一个项目的开始时间（43435）。 方法: 1

基本绘图：绘图 Series和DataFrame上的这个功能只是使用 matplotlib 库的 plot() 方法的简单包装实现。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range('2018/12/18', periods=10), columns=list('ABCD')) print(df) df.plot() 输出结果： A B C D2018-12-18 0.338537 -0.483592 0.293620 -1.4423842018-12-19 0.104431 1.208939 1.114177 0.0992802018-12-20 -0.694005 -0.489138 0.056262 0.3993902018-12-21 -0.237765 0.218477 1.342744 -0.0457272018-12-22 0.782626 0.166747 0.942194 -1.015840 如果索引由日期组成，则调用 gct().autofmt_xdate() 来格式化 x 轴，如上图所示。 我们可以使用 x 和 y 关键字绘制一列与另一列。 绘图方法允许除默认线图之外的少数绘图样式。 这些方法可以作为 plot(

瞎逼逼：虽然是统计专业，但学艺不精。大学受过的专业训练很少，妥妥学渣。因此工作后决定重新复习，阅读材料为贾俊平的《统计学》第7版。每周更新。 我不按照书里的逻辑顺序和所有知识点来写我的笔记，我写那些与我的工作比较有关的东西（想想之后觉得可以应用到工作中的数据的那些知识点），还会写写我觉得可以怎样应用到工作中，有些不太对的地方请大家多多指教~ 第一周的内容是第3章：数据的图表展示。 1 数据审核 ：检查数据是否有错误。（完整性和准确性（异常值）） 2 比例与比率的区别 比例是各部分的数据与全部数据之比； 比率是不同类别数据之间的比值。 3 数据分组 单变量值分组：把每一个值分成一组。适合离散变量，且变量值较少时 组距分组：适合连续变量或变量值较多的情况。 3.1 关于组距分组 步骤： ①确定组数。5-15组。 ②确定各组的组距（各组的上限与下限之差）。组距=（最大值-最小值）/组数。 ③根据分组编制频数分布表（组+频数+频率）。 分组原则：不重不漏。 ①对于连续变量： 1.上组限不在内，a≤X<b. 2.对上一个组的上限值采用小数点的形式。eg.10~11.99,12~13.99 ②对于离散变量：相邻两组的组限间断。eg.140~149,150~159 如果全部数据的最大值和最小值与其他数据相差很大，可以使用开口组。 第一组：“xx以下”，最后一组：“XX以上” 不等距分组

比率是什么？ 比率(ratio) ：不同类别数值的比值 在中文里，比率这个词被用来代表两个数量的比值，这包括了两个相似却在用法上有所区分的概念：一个是比的值；另一是变化率，是一个数量相对于另一数量的变化量，例如，速率是物体的移动距离相对于时间的变化量，以每单位时间的移动距离来表示；心跳率是每分钟的心跳次数；税率则是每单位收入所应缴的税金。 为什么顺序数据不适用帕雷托图？ 因为这样会打破顺序 雷达图、轮廓图如何反映多组数据多个变量的或某一特征值？ 当多个变量的取值相差较大或量纲不同时，可进行变换处理后再做图。 如果存在两种特征值，那么转置前后有很大不同。 依据想要讨论的特征。 直方图与条形图的区别是什么？ 直方图用面积代表频数，条形图是横轴是类别，纵轴是频数。直方图的各矩形通常是连续排列，条形图则是分开排列。条形图主要用于展示类别数据，直方图则主要用于展示数值型数据。 茎叶图和直方图之间的区别？ 茎叶图用于未分组数据，直方图用于分组数据。 直方图可观察一组数据的分布状况，但没有给出具体的数值。 茎叶图既能给出数据的分布状况，又能给出每一个原始数值，保留了原始数据的信息。 直方图适用于大批量数据，茎叶图适用于小批量数据。 线图和折线图之间的关系？ 折线图来自直方图，线图表示时间序列数据。 一组数据中，可不可以没有众数，可不可以有几个众数？ 可以没有众数，也可以有几个众数。 请详细

#1.条形图 #1.1水平or竖直条形图 ：向量绘图 library(vcd) library(grid) counts<- table(Arthritis$Improved) str(counts) > counts barplot(counts)#简单条形图 barplot(counts,horiz = T)#水平条形图 horiz = T a<-c(1,2,3,5) barplot(a)#向量绘图 plot(Arthritis$Improved) #绘图效果同 barplot(counts) #1.2堆砌条形图or分组条形图 ： 矩阵绘图 cells<-c(1,2,3,4) rnames<-c("R1","R2") cnames<-c("C1","C2") m<-matrix(cells,nrow=2,ncol=2,dimnames = list(rnames,cnames)) > m barplot(m,col=c("blue","lightblue"),legend=rownames(m))#矩阵绘图 counts<- table(Arthritis$Improved,Arthritis$Treatment) str(counts) > counts barplot(counts,col=c("red","blue","green"),legend=rownames

=TEXT(J5,"0%▲;-0%▼") 双坐标轴图表（根据坐标轴变换，做了两个一模一样条形图，条形图覆盖了而已） 第一步： 最简单的了，条形图直接输出 第二步：选择数据，添加系列，注意不修改水平（分类）轴标签 第三步：选择新建的系列，选择右侧的系列绘制在次坐标轴。（此步很关键，若不绘制在次坐标轴，上一步水平分类轴标签不能设置成两种） 第四步：很明显了，设置新系列的水平分类轴标签。 第五步：看到上下左右的四个坐标轴吗，哈哈哈，相当于左下右上两个中心对称的条形图 第六步：随心所欲的调整坐标轴吧。 完成~ 理解上下左右四个坐标轴： 1，理解这个右侧的 纵坐标轴交叉 ，现在选的是下方的水平（值）轴。 如果选垂直（类别）轴，猜猜会变成什么，当然是 横坐标交叉 2，理解 逆刻度 分别选择右侧的两个 垂直（类别）轴 ，选择逆刻度，满足强迫症，哈哈 来源： https://www.cnblogs.com/super-yb/p/11542371.html

1、绘制条形图 1 import matplotlib 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 4 # 显示中文标识 5 matplotlib.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] 6 matplotlib.rcParams["axes.unicode_minus"] = False 7 8 # X/Y轴刻度 9 x = [1,2,3,4,5,6,7,8] 10 y = [3,1,4,5,8,9,7,2] 11 12 # ==============绘制条形图================= 13 plt.bar(x, 14 y, 15 align="center", # 排列方式 16 color="c", # 填充颜色 17 tick_label=["q","a","c","e","r","j","b","p"], # 将X轴上的刻度替换成指定编号 18 hatch="/") # 图形填充值，可取值为： / , , | , - , + , x , o , O , . , * 19 20 # X/Y轴标签 21 plt.xlabel("箱子编号") 22 plt.ylabel("箱子重量(kg)") 23 24 plt.show() 2、绘制水平条形图 1 import matplotlib 2