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柱形图饼图散点图属于什么图表

1、柱形图、饼图、散点图属于基础类图表。图表是数据可视化最基础的应用，它代表图形化的数据，通常以所用的图形符号命名，例如使用圆形符号的饼图、使用线条符号的折线图等。柱形图是由一系列宽度相等的纵向矩形条组成的图表，它利用矩形条的高度表示数值，以此反映不同分类数据之间的差异。

2、图表类型有：条形图、柱状图、饼图、环形图、面积图、线形图、散点图等。条形图 条形图（bar chart）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（column chart）。此外，条形图有简单条形图、复式条形图等形式。

3、折线图 饼图 条形图 散点图 面积图 气泡图 雷达图 直方图等。以下是具体解释：柱形图：主要用于展示不同类别之间的数据对比情况，通过柱子的高度来直观地表现数据的差异。比如在展示各个月份销售额的对比时，可以使用柱形图。

4、使用饼图十分有效。面积图 面积图 实际上是折线图的另一种表现形式，其一般用于显示不同数据系列之间的对比关系，同时也显示个数据系列与整体的比例关系，强调随时间变化的幅度 其他标准图表 除此之外还有圆环图，气泡图，雷达图，股价图，曲线图，XY散点图。

matplotlib:各种基础图形绘制

1、首先，导入必要的包，包括matplotlib.pyplot（plt）、numpy和一些定制字体，为我们绘制图形奠定基础。然后，我们开始绘制之旅： 线图的绘制 1 线性连接： plt.plot（x， np.sin（x）， color=navy， label=Sine），清晰地展示了正弦函数的波动之美。

2、fontsize=14， color=red）plt.show（）```在matplotlib的世界里，图像构建于Figure和Axes的基础上，每一个细节都包含着丰富的信息，如标题、坐标轴、刻度线和标签。

3、Figure：面板（图），matplotlib中的所有图像都是位于figure对象中，一个图像只能有一个figure对象。Subplot：子图，figure对象下创建一个或多个subplot对象（即axes）用于绘制图像。

4、python中绘制3D图形，依旧使用常用的绘图模块matplotlib，但需要安装mpl_toolkits工具包，安装方法如下：windows命令行进入到python安装目录下的Scripts文件夹下，执行： pip install --upgrade matplotlib即可；Linux环境下直接执行该命令。安装好这个模块后，即可调用mpl_tookits下的mplot3d类进行3D图形的绘制。

5、matplotlib是一个Python的2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。

计算机论文中常用的图表(数据可视化)-附绘制方法

折线图：趋势揭示者折线图是展示数据随时间变化趋势的首选，例如《自然语言到代码生成》中的实例。用matplotlib和seaborn简单绘制，可以清晰地展示模型性能随训练进程的变化。 散点图：关系探索者散点图揭示两个连续变量之间的关系和数据分布。

饼图，又称饼状图，是一种经典的统计图表，由多个扇形组成，每个扇形代表一个类别在整体中所占的比例。这些扇形的大小、角度和面积直接反映了对应数值的相对大小。在设计上，它们共同构建出一个完整的圆形，象征着整体的统一性。

堆叠条形图 （Stacked Bar Chart）： 数据集的亲密接触，100%堆叠与简单堆叠，Excel、AnyChart等让数据层次分明。 马赛克图 （Waffle Charts）： 分类变量的亲密伙伴，概览效果极佳，D3是你的好帮手。 面积图 （Area Chart）： 时空趋势的温柔讲述，Excel、D3和DataHero等为你的故事增色。

在学术论文中，直方图是一种常用的数据可视化工具，用于展示数据的分布情况。以下是绘制直方图的基本步骤：数据准备：首先，你需要收集和整理你的数据。确保你的数据是连续的，没有缺失值或异常值。确定组距：组距是直方图中每个柱子的高度。你需要确定你的组距，这通常取决于你的数据的范围和分布。

如何用python绘制简单条形图?

在Python中，可以使用Matplotlib库来实现同一个横坐标有三个y轴条形图同一个x轴的y轴条形图。

填充图 参考代码 简要分析 这里主要是用到了fill_between函数。这个函数很好理解，就是传入x轴的数组和需要填充的两个y轴数组；然后传入填充的范围，用where=来确定填充的区域；最后可以加上填充颜色啦，透明度之类修饰的参数。

python画图显示bar的left可以通过设置`xticks`参数来实现。具体步骤如下：导入Matplotlib库中的`pyplot`模块，并准备好数据和参数。

垂直条形图 条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。Matplotlib Seaborn 1plt.show（）水平条形图 饼图 箱线图 箱线图由五个数值点组成：最大值 （max）、最小值 （min）、中位数 （median） 和上下四分位数 （Q3， Q1）。

对于分类数据这种离散数据，需要查看数据是如何在各个类别之间分布的，这时候就可以使用柱状图。我们为每个类别画出一个柱子。此时，可以将参数 kind 设置为 bar 。条形图就是将竖直的柱状图翻转90度得到的图形。与柱状图一样，条形图也可以有一组或多种多组数据。

简介 在 Python 中，将数据可视化有多种选择，正是因为这种多样性，何时选用何种方案才变得极具挑战性。

数据可视化图形的类型有哪些?

1、柱形图 柱形图是最基本的可视化图表，根据柱形的高低来判断数据的多少，以直观的视觉角度描绘数据的基本变量。通常情况下，为了图像的视觉接受程度，通常一组数据不超过十个。

2、条形图：以长条形为基础，用条形的高度或长度来表示各类别的占比比例，适用于表示数据的大小或数量。 堆积条形图：将不同类别的数据以条形的形式叠加在一起，不同类别的数据可以分别用不同的颜色表示，适用于表示多个类别占比关系的比较。

3、数据可视化的三种类型有： 折线图：折线图是一种最常用的数据可视化方式，它可以用来表示一个变量随时间的变化情况。在折线图中，类别数据沿水平轴均匀分布，所有值数据沿垂直轴均匀分布。 柱状图：柱状图是一种常用的数据可视化方式，它可以用来表示不同分组之间的数值差异。

4、可视化图表类型和特点如下：柱形图、折线图、饼图、散点图。柱形图 柱形图利用柱子的高度，能够比较清晰的反映数据的差异，一般情况下用来反映分类项目之间的比较，也可以用来反映时间趋势。柱形图的局限在于它仅适用于中小规模的数据集，当数据较多时就不易分辨。

5、数据可视化有很多既定的图表类型，下面我们分别来谈谈这些图表类型，他们的适用场景，以及使用的优势和劣势。1-柱状图 适用场景：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。优势：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。

【数据可视化·图表篇】柱状图&折线图

官方解释：柱状图（bar chart），是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况，用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。柱状图亦可横向排列，或用多维方式表达。

选择柱形图点击“插入”，从下拉菜单中选择心仪的柱形图。个性化图表调整数据、更改颜色，一切尽在掌控。Excel的优势Microsoft Office Excel凭借直观界面、强大计算功能和丰富图表工具，成为市场上的佼佼者。自1993年作为Microsoft Office组件发布0版以来，Excel一直在各平台上稳坐电子制表软件头把交椅。

适用场景：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，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。优势：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。劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

在Excel 2010中，插入三维簇状柱形图表的过程相对直接。三维簇状柱形图是一种常用的数据可视化工具，它可以清晰地展示多个数据系列的比较情况。在Excel中插入这种图表，可以让用户更直观地理解和分析数据。步骤如下： 选择数据：首先，你需要选择你想要在图表中展示的数据。

首先打开WPS表格，输入你要处理的数据，我这里是将数据按列排放，你也可以按自己的习惯按行排放，都一样。2wps表格插入的图片如实现双击图片就放大的效果 如何用WPS表格绘制柱形图 选中所有的数据，然后点击”插入”→”图表”，选择”柱形图”，点击”确认”。

卡托图是一种数据可视化中常用的基础图表，也被称为柱状图。它可以用来展示不同类别之间的比较，例如不同时间段、不同地区或不同产品的销售量。卡托图的主要特点是将数据按照大小排列，然后用柱状图展示出来，让人一眼就能看出各个类别的大小关系。