常用可视化类型(直方图、折线图、饼状图)
讲解Excel的16种图表类型的“含义”，知道该怎么画图了！
讲解Excel的16种图表类型的“含义”，知道该怎么画图了！⼤家都知道，相同的数据，使⽤不同的图表进⾏体现，效果也会千差万别，那么我们应该如何正确选择，才能让图表的作⽤发挥到极致呢？1．柱形图柱形图是最常见的图表类型，它的适⽤场合是⼆维数据集（每个数据点包括两个值，即X和Y），但只有⼀个维度需要⽐较的情况。
例如，如下图所⽰的柱形图就表⽰了⼀组⼆维数据，【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。
柱形图通常沿⽔平轴组织类别，⽽沿垂直轴组织数值，利⽤柱⼦的⾼度，反映数据的差异。
⼈类⾁眼对⾼度差异很敏感，辨识效果⾮常好，所以⾮常容易解读。
柱形图的局限在于只适⽤中⼩规模的数据集。
通常来说，柱形图⽤于显⽰⼀段时间内数据的变化，即柱形图的X轴是时间维的，⽤户习惯性认为存在时间趋势（但表现趋势并不是柱形图的重点）。
遇到X轴不是时间维的情况，如需要⽤柱形图来描述各项之间的⽐较情况，建议⽤颜⾊区分每根柱⼦，改变⽤户对时间趋势的关注。
如下图所⽰为7个不同类别数据的展⽰。
2．折线图折线图也是常见的图表类型，它是将同⼀数据系列的数据点在图上⽤直线连接起来，以等间隔显⽰数据的变化趋势，如下图所⽰。
折线图适合⼆维的⼤数据集，尤其是那些趋势⽐单个数据点更重要的场合。
折线图可以显⽰随时间⽽变化的连续数据（根据常⽤⽐例设置），它强调的是数据的时间性和变动率，因此⾮常适⽤于显⽰在相等时间间隔下数据的变化趋势。
在折线图中，类别数据沿⽔平轴均匀分布，所有的值数据沿垂直轴均匀分布。
折线图也适合多个⼆维数据集的⽐较，如下图所⽰为两个产品在同⼀时间内的销售情况⽐较。
不管是⽤于表现⼀组或多组数据的⼤⼩变化趋势，在折线图中数据的顺序都⾮常重要，通常数据之间有时间变化关系才会使⽤折线图。
3．饼图饼图虽然也是常⽤的图表类型，但在实际应⽤中应尽量避免使⽤饼图，因为⾁眼对⾯积的⼤⼩不敏感。
例如，对同⼀组数据使⽤饼图和柱形图来显⽰，效果如下图所⽰。
把数据可视化的常见方式
数据可视化是将数据以图形或图表的形式呈现，以便更好地理解数据的模式、趋势和关系。
下面是一些常见的数据可视化方式：
柱状图：用垂直或水平的柱状图展示不同类别或变量之间的数量或比较。
折线图：用连续的折线展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。
饼图：使用饼状图显示不同类别的数据在整体中的比例关系。
散点图：用散点图表示两个变量之间的关系，每个数据点代表一个观察结果。
热力图：使用颜色编码的矩阵图来显示两个变量之间的相关性或频率分布。
树状图：以层次结构的形式展示数据的组织结构或分类关系。
地图和地理信息系统（GIS）：使用地图和地理坐标来显示地理位置和相关数据。
仪表盘：将多个指标和图表组合在一起，以实时监测和汇总关键数据。
漏斗图：用漏斗状的图形表示从一个阶段到另一个阶段的数据流动或转化。
箱线图：用箱形图展示数据的中位数、四分位数、最大值和最小值，以及异常值。
树状图和网络图：用节点和边表示复杂的关系和网络结构。
气泡图：用不同大小和颜色的气泡表示多个变量之间的关系。
这些是常见的数据可视化方式，选择合适的方式取决于数据的类型、目的和受众。
同时，还有许多其他类型的图表和图形可用于数据可视化，根据具体需求进行选择和定制。
生物化学实验中的数据可视化
生物化学实验中的数据可视化在生物化学实验中，数据可视化是一种常用的方法，可以将实验所得的结果以图表、图像等形式呈现出来，使得数据更加直观、易于理解和分析。
本文将介绍生物化学实验中常见的数据可视化方法和技巧。
1. 直方图直方图是一种常见的数据展示方式，适用于展示不同条件下实验结果的分布情况。
比如，在酶活性测定实验中，可以将不同样品的测定结果以直方图形式展示出来，以直观比较不同样品的酶活性。
2. 折线图折线图适用于展示随时间、温度等变量变化的实验结果。
在生物化学研究中，折线图常被用来观察酶活性随着时间的变化趋势，或者蛋白质浓度随温度的变化情况。
3. 饼状图饼状图适用于展示不同组分所占比例的情况。
在分析样品中不同氨基酸的含量时，可以用饼状图将各种氨基酸的含量以百分比的形式进行展示。
4. 热图热图也是一种常见的数据可视化方式，适用于展示数据的变化趋势以及相关性。
例如，在基因表达分析中，可以使用热图展示不同基因在不同条件下的表达水平，帮助研究人员分析基因间的相互作用关系。
5. 散点图散点图常用于观察两个变量之间的关系。
在生物化学实验中，比如研究酶活性与底物浓度之间的关系，可以通过散点图展示不同底物浓度下的酶活性，以揭示二者之间的相关性。
6. 柱状图柱状图适用于展示不同条件下实验结果的比较情况。
比如，在研究不同pH值下酶活性的影响时，可以使用柱状图将各个pH值下的酶活性进行比较，以选取最适宜的条件。
除了以上几种常见的数据可视化方式外，还可以根据实验需求选择其他适合的可视化方法。
在实际操作中，需要注意以下几点：1. 数据准备：在进行数据可视化之前，需要确保实验数据准确、完整，并经过适当的统计和处理。
2. 图表选择：选择适合实验数据特征的图表类型进行可视化，以确保数据的表达准确清晰。
3. 坐标轴标注：清晰标注每个坐标轴的含义，并附带单位，以方便读者理解和解读图表。
4. 图例标注：如果有多个数据系列需要展示，需要为每个系列添加图例标注，以区分不同的数据。
大数据可视化之基础图表
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（13）气泡图
• 气泡图与散点图相似， 不同之处在于：气泡图 允许在图表中额外加入 一个表示大小的变量进 行对比。
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（14）时间类
时间类图表也是应用较为广泛的 图表。一般按周分布。
Ø
每页显示一日信息的叫日历。
Ø
每页显示一个月信息的叫月历
Ø
每页显示全年信息的叫年历。
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（15）漏斗图
漏斗图形如漏斗，一般分层设计， 可以根据各层之间的变化情况进 行分析，发现该层次的问题，予 以改进。
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谢谢！
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• 指标值用指针形式展示， 落在相应的区域中。
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（11）热力图
• 热力图采用特殊高亮的 形式显示出高密度、高 数值等焦点区域，从而 引导阅读者的视觉访问。
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（12）K线图
• K线图形态可分为反转形态、整理形 态及缺口和趋向线等。K线图因其细 腻独到的标画方式而被引入到股市 及期货市场。股市及期货市场中的K 线图的画法包含四个数据，即开盘 价、最高价、最低价、收盘价，所 有的k线都是围绕这四个数据展开， 反映大势的状况和价格信息。
• 散点图将序列显示为一组点。值由 点在图表中的位置表示。
• 类别由图表中的不同标记表示。 • 散点图通常用于比较跨类别的聚合
数据。
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（5）面积图
• 面积图强调数量随时间而变化的程 度，也可用于引起人们对总值趋势 的注意。
数据对比方法汇总
数据对比方法汇总数据对比是一种常用的数据分析方法，它可以通过比较不同数据集之间的差异和相似之处，来揭示其中的模式和趋势。
在数据对比过程中，可以使用多种方法和技术，以帮助我们理解和解读数据。
下面是一些常用的数据对比方法的汇总。
1.直方图比较：直方图是一种可视化工具，用于显示数据分布的频率。
通过将不同数据集的直方图进行比较，可以了解它们之间的差异和相似之处。
比较直方图时，可以观察它们的形状、峰值和分布范围等因素。
2.箱线图比较：箱线图是一种可视化工具，用于显示数据的分布和离散程度。
通过将不同数据集的箱线图进行比较，可以观察它们的中位数、四分位数和异常值等因素。
箱线图可以帮助我们发现数据集之间的差异和异常情况。
3.散点图比较：散点图是一种可视化工具，用于显示两个变量之间的关系。
通过绘制不同数据集的散点图，我们可以观察它们之间的相关性和分布模式。
散点图可以帮助我们发现数据集之间的差异和趋势。
4.折线图比较：折线图是一种可视化工具，用于显示变量随时间变化的趋势。
通过绘制不同数据集的折线图，可以观察它们的趋势和波动情况。
折线图可以帮助我们发现数据集之间的差异和周期性。
5.饼图比较：饼图是一种可视化工具，用于显示数据的占比和分布情况。
通过绘制不同数据集的饼图，可以观察它们之间各个部分的比例和变化情况。
饼图可以帮助我们发现数据集之间的差异和构成要素。
6.t检验：t检验是一种常用的统计检验方法，用于比较两个样本的均值是否存在显著差异。
通过进行t检验，可以判断两个数据集之间的差异是否具有统计学意义。
7.方差分析（ANOVA）：方差分析是一种统计方法，用于比较三个或三个以上样本的均值是否存在显著差异。
通过进行方差分析，可以判断多个数据集之间的差异是否具有统计学意义。
8.相关性分析：相关性分析是一种用于判断两个变量之间关系的统计方法，常用的指标包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
通过进行相关性分析，可以判断两个数据集之间的相关性和相关程度。
数据可视化（Echart）：柱状图、折线图、饼图等六种基本图表的特点及适用场合
数据可视化（Echart）：柱状图、折线图、饼图等六种基本图表的特点及适⽤场合数据可视化（Echart）柱状图、折线图、饼图等六种基本图表的特点及适⽤场合效果图源码<!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"><title>ECharts</title><!-- 引⼊ echarts.js --><script src="js/echarts.min.js"></script></head><body><!-- 为ECharts准备⼀个具备⼤⼩（宽⾼）的Dom --><div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div><div id="main2" style="width: 600px;height:400px;left: 700px;top: 0px;position: absolute;"></div><div id="main3" style="width: 600px;height:400px;left: 0px;top: 400px;position: absolute;"></div><div id="main4" style="width: 600px;height:400px;left: 700px;top: 400px;position: absolute;"></div><script type="text/javascript">//模拟后台传来的jsonvar jsondata ='{"sales":[{"name":"衬衫","num":"70"},{"name":"⽺⽑衫","num":"27"},{"name":"裤⼦","num":"36"},{"name":"⾼跟鞋","num":"18"},{"name":"袜⼦","num":"85"},{"name":"棉袄","num":"105"}]}';var jsonobj = JSON.parse(jsondata);//获取json中的数值var dataName = [];var dataNum = [];var temp = jsonobj;//匿名函数解析json串中的数值，关键点(function() {for(var i = 0; i < temp.sales.length; i++) {dataName.push(temp.sales[i].name);dataNum.push(temp.sales[i].num);}})();// 基于准备好的dom，初始化echarts实例var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));var myChart2 = echarts.init(document.getElementById('main2'));//折线图var option = {title: {text: '⾐物销量统计'},tooltip: {},legend: {data: ['销量']},xAxis: {//x轴字体颜⾊/*axisLine: {lineStyle: {color: '#C50023'}},*/data: dataName,},yAxis: [{//定义y轴最⼤与最⼩值min: 0,max: 120,type: 'value',name: '⽇销量（万）',splitNumber: 5}],series: [{//折线上数字/* label: {normal: {show: true,position: 'top',formatter:100}},*/// 折线颜⾊/*itemStyle: {normal: {//线上。
geom 常用方法
geom 常用方法Geom 常用方法在数据可视化领域中，geom是一种常用的方法，用于描述和绘制图形。
Geom方法可以帮助我们更好地理解数据，发现其中的规律和趋势。
本文将介绍一些常见的geom方法及其应用。
1. 点图（geom_point）点图是数据可视化中最基本和常见的方法之一。
它可以用来表示数据中的每个观测值，将其绘制为一个点。
点图可以帮助我们观察数据的分布和离群值，并进行初步的数据探索。
2. 折线图（geom_line）折线图可以将数据中的观测值连接起来，形成一条线。
它常用于表示时间序列数据或连续变量的趋势。
通过观察折线的走势，我们可以发现数据的周期性、趋势和异常情况。
3. 条形图（geom_bar）条形图是用来表示分类变量的一种方法。
它将每个类别的计数或频率绘制成一个矩形条，条的高度代表数量或比例。
条形图可以帮助我们比较不同类别之间的差异，发现主要的类别和异常情况。
4. 直方图（geom_histogram）直方图是用来表示连续变量的一种方法。
它将数据划分为若干个区间，并统计每个区间的观测值数量。
直方图可以帮助我们观察数据的分布情况，发现数据的集中程度和偏离情况。
5. 饼图（geom_pie）饼图是用来表示分类变量的一种方法。
它将每个类别的比例绘制成一个扇形，扇形的角度代表比例。
饼图可以帮助我们观察不同类别之间的比例关系，发现主要的类别和异常情况。
6. 箱线图（geom_boxplot）箱线图也是用来表示连续变量的一种方法。
它可以显示数据的中位数、上下四分位数和异常值。
箱线图可以帮助我们观察数据的分布情况，发现数据的离群值和异常情况。
7. 散点图（geom_point）散点图是用来表示两个变量之间关系的一种方法。
它将每个观测值绘制成一个点，横轴和纵轴分别表示两个变量。
散点图可以帮助我们观察变量之间的相关性、趋势和异常情况。
8. 面积图（geom_area）面积图是用来表示时间序列数据或连续变量的一种方法。
论文写作中的数据可视化技巧
论文写作中的数据可视化技巧数据可视化技巧在论文写作中的应用数据可视化技巧是指通过图表、图形等可视化方式，将数据呈现出来，使得读者更容易理解和分析数据。
在论文写作中，利用数据可视化技巧可以帮助阐述自己的研究结果，增强论文的可读性和说服力。
本文将介绍论文写作中常用的数据可视化技巧，以及如何巧妙运用它们来提升论文质量。
一、直方图直方图是一种常用的数据可视化方式，适用于呈现某一变量的分布情况。
在论文写作中，可以使用直方图来展示样本或实验结果的频率分布。
例如，在一篇实验研究中，研究者可以通过直方图展示不同条件下的实验结果，以直观地比较它们的差异。
直方图的横轴表示变量的取值范围，纵轴表示频率或百分比，柱状图则代表各取值范围的频率。
二、折线图折线图常用于描绘随时间或其他连续变量变化的趋势。
在论文写作中，折线图可以用来展示实验结果在不同时间点或处理条件下的变化情况。
例如，在一篇生物学研究中，研究者可以使用折线图来表达某种药物对细胞生长的影响，观察药物效果随时间的演变。
折线图的横轴表示时间或其他连续变量，纵轴表示变量的值，通过连接各个数据点形成折线。
三、散点图散点图常用于研究两个变量之间的关系，适用于论文写作中呈现不同变量之间的相关性。
例如，在一篇社会科学研究中，研究者可以使用散点图来呈现受访者的年龄与幸福感之间的关系。
散点图的横轴表示一个变量，纵轴表示另一个变量，每个点代表一个观察数据，其位置代表两个变量的数值。
四、饼图饼图是一种用于表示各组成部分占比的图表，适用于呈现分类变量的比例分布。
在论文写作中，饼图可以用来展示调查结果中各个类别的比例。
例如，在一篇市场调研报告中，可以使用饼图来呈现不同消费者群体的占比情况。
饼图的每个扇形代表一个类别，扇形的大小表示该类别在总体中所占的比例。
五、热力图热力图是一种二维图表，可以用颜色或阴影来表示数值大小，适用于分析两个变量之间的关系。
在论文写作中，热力图可以用来展示变量之间的相关性或者差异性。
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高低值
直方图的变形，将一般的直方图分段展示不同数据
下面这个Overlay直方图，运用了排序算法
直方图叠加文本显示
基本的直方图加上了文本显示
日本蜡烛图
三、饼图
基本的饼图
四、叠加
曲线下面区域填充，但是
可以表现两条曲线之间的差值。
用颜色映射表示第三个维度的信息
危险区域在图中“高亮”显示，例如温度超过了一定的范围认为是危险的。
同一个
（
最常用的还是两条y轴的情形，而且可以是不同的展示形式（一个拆线图与一个柱状图）如下所示
（
（
三、直方图
基本的
基本直方图的变形，
水平排列的Overlay Bar
一、可视化类型的人机交互实现
鼠标
鼠标左键：单击选中、双击改变显示形式
鼠标右键：快捷菜单（例如：复制、保存图片、打印、打印设置、取消放大、还原默认设置）
鼠标中键：放大缩小
鼠标悬停：显示提示信息
键盘
二
几点需要注意的问题
轴的起始点不一总是0，可以从任意量开始。
简单
此图结合