标签: data-visualization

直接.. 请问如何在图表底部创建自定义图例？

传说是..红色低床号

设计器中的代码：

                <asp:Chart ID="ChartClass" Visible="false" runat="server" Height="500px" Width="720px"> 
                <Series>
                    <asp:Series Name="SeriesAvailableClass" IsValueShownAsLabel="True" LabelAngle="-90" Font="Microsoft Sans Serif, 12pt" Legend="LegendClass" ChartArea="ChartAreaClass" ChartType="Column">
                        <SmartLabelStyle Enabled="false" />
                    </asp:Series>
                    <asp:Series Name="SeriesAllotedClass" IsValueShownAsLabel="True" LabelAngle="-90" Font="Microsoft Sans Serif, 12pt" Legend="LegendClass" ChartArea="ChartAreaClass" ChartType="Column">
                        <SmartLabelStyle Enabled="false"/>
                    </asp:Series>
                </Series>
                <ChartAreas>
                    <asp:ChartArea Name="ChartAreaClass">
                        <AxisX Title="Class">
                            <MajorGrid Enabled="false" />
                        </AxisX>
                        <AxisY Title="Number of Beds">
                            <MajorGrid Enabled="false" />
                        </AxisY>
                    </asp:ChartArea>
                </ChartAreas>
                <Legends>
                    <asp:Legend Docking="Bottom" Name="LegendClass"></asp:Legend>
                </Legends>
                <Titles>
                    <asp:Title Name="TitleChart" Font="Microsoft Sans Serif, 15pt, style=Bold" Text="Beds Statistics Summary (Class)" Alignment="TopCenter"></asp:Title> …

我是 Bokeh 的新手，需要一些帮助。我正在尝试根据其他下拉 2 框选择动态更改下拉 1 框值。我查看了散景示例，但找不到一个。这是我搞乱的代码。

source = ColumnDataSource(data=dict(server_list=["old_value_1", "old_value_2"]))

def update():
    tech_val = tech.value
    if tech_val == 'art':
        source.data = dict(
            server_list=["new_value_1", "new_value_2"]
        )
#         servers.update()

env = Select(title="Environment", value="PROD", options=["DEV", "QA", "PROD"])
tech = Select(title="Subject Area", value="science", options=["science", "art"])

servers = Select(title="Server", options=source.data['server_list'])
controls = [env, tech, servers]
for control in controls:
    control.on_change('value', lambda attr, old, new: update())

sizing_mode = 'fixed'

inputs = widgetbox(*controls, sizing_mode=sizing_mode)
l = layout([[inputs]], sizing_mode=sizing_mode)
curdoc().add_root(l)
curdoc().title = "Sliders"

如何在 Power BI Desktop 的标签上放置标题？类似于下面的图片：

标题的对齐方式只能是左对齐、右对齐或居中对齐。

减少卡片大小将减少整个盒子本身：

我只是想提交与这里相同的报告：https : //app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiMjc2NzExODItMjNhYy00ZWMxLWI2NGItYjFiNWMzYzUzMzhlIiwidCI6IjU3NGMzZTU2LTQ5MjQZDDFIDhImsi

并想确保我没有遗漏任何东西。

我有一个 Pandas 数据框，它有几个组列，如下所示。

gr1 grp2 variables  lb     m       ub
 A   A1      V1     1.00   1.50    2.5           
 A   A2      V2     1.50   2.50    3.5         
 B   A1      V1     3.50   14.50   30.5           
 B   A2      V2     0.25   0.75    1.0

我正在尝试为variables使用中的每个变量获得一个单独的子条形图FacetGrid。我正在尝试构建我需要的最终图，如下所示。

这是我到目前为止。

g = sns.FacetGrid(df, col="variables", hue="grp1")
g.map(sns.barplot, 'grp2', 'm', order=times)

但不幸的是，这堆积了我所有的数据点。

我该Seaborn怎么做呢？

更新：以下代码在很大程度上完成了我所追求的但目前不显示yerr.

g = sns.factorplot(x="Grp2", y="m", hue="Grp1", col="variables", data=df, kind="bar", size=4, aspect=.7, sharey=False)

如何将lb和ub作为误差线合并到因子图上？

我正在根据目标变量（植物物种）着色的 Iris 数据集从 DataFrame 制作 pd.scatter_matrix() 图。当我运行下面的代码时，我得到一个带有黑色、灰色和白色 (!) 彩色散射点的散射矩阵，这阻碍了可视化。网格似乎也不一致，显然只有靠近轴的图才能获得相应的网格。我想要一个遵循 sns 默认调色板（蓝色、绿色、红色）的漂亮网格和散点矩阵。

为什么 seaborn 绘图样式和 pd.scatter_matrix() 的使用强制执行不同的（可怕的！）调色板，然后是散点图和不一致网格线的默认值？如何解决这些可视化问题？

我已经将 seaborn 更新到了一个相当新的版本（2017 年 7 月的 0.8）。还尝试了非弃用版本的 scatter_matrix plot for pandas pd.plotting.scatter_matrix() 并且没有运气。如果我使用 'ggplot' 样式，则散点图的调色板是正确的，但网格仍然不一致。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.style.use('seaborn')
from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
df = pd.DataFrame(X, columns = iris.feature_names)

pd.scatter_matrix(df, c=y, figsize = [8,8],
                      s=80, marker = 'D');

包版本：

熊猫版本：0.20.1
matplotlib 版本：2.0.2 …

使用 matplot 创建一个带有以下代码的小仪表：

    group_size=[10,10,10,10,10,50]
    labels=['AAAA','BBBB','CCCC','DDDD','EEEE','']
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.axis('equal')
    pie = ax.pie(group_size, radius=2.2, colors=['k'] ,startangle=180,counterclock=False)
    pie2 = ax.pie([10,10,10,10,10,50], radius=2,  labeldistance=0.7, labels=labels, rotatelabels = 270,
startangle=180,counterclock=False)
    plt.show()

我试图让标签水平移动并像这样与每个楔形的中点对齐（但带有楔形内的文本）：

使用rotatelabel=True，我得到以下信息：

关于如何实现图形标签水平旋转的任何想法？

问题

我正在尝试结合两个 Python Plotly 功能。其中之一是下拉菜单，用户可以在其中切换图（链接到示例）。另一个特征是子图。

我的尝试

我有使用下拉菜单的工作代码，但它没有子图。所以我在这里查找了如何创建子图，我想我可以像对待一个tools.make_subplots人物一样对待一个go.Box人物。如果这看起来很幼稚，我很抱歉，实际上我对 Plotly 还很陌生。

但是，这种尝试根本不起作用，我看到出现了两个例外情况，我已经将它们放在最底层。

我的工作代码（无子图）

# NOTE: This code goes in between 'START' and 'END' below
traces = []
for data in datas:
    traces.append(go.Box(
                            x=data.index,
                            y=data.values, 
                            showlegend=False
                        ))

我的子图代码

import plotly.offline as py
import plotly.graph_objs as go
from plotly.offline import init_notebook_mode, iplot, plot
from plotly import tools
init_notebook_mode(connected=True)

### Create individual figures
# START
traces = []
for data in datas:
    fig = tools.make_subplots(rows=1, cols=2)

    trace1 …

使用此代码生成相关表：

df1.drop(['BC DataPlus', 'AC Glossary'], axis=1).corr(method='pearson').style.format("{:.2}").background_gradient(cmap=plt.get_cmap('coolwarm'), axis=1) 

这是生成的表：

我找不到任何方法将此表另存为图像。谢谢你。

我正在使用 d3 的强制布局，并希望在事件触发器上移动节点。

我在这里创建了一个显示所需功能的最小块。

如您所见，单击按钮时，节点会快速移动到新位置。我想放慢速度。我已经使用了文档中指定的（我认为是）相关属性的组合（例如alpha, alphaDecay, velocityDecay），但无济于事。

回顾一下：如何让节点在位置更新时移动得更慢？

谢谢！

我正在尝试将 X 轴添加到我的 D3 (v5) 生成图的底部，如下所示。然而，X 轴出现在顶部，即使我调用axisBottom(). 我在某处犯了错误吗？

results = {
  x: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
  y: [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100],
  y1: [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100],
}

const W = 1000,
      H = 620,
      margin = {
        top: 20,
        right: 80,
        bottom: 30,
        left: 50,
      };

const width = W - margin.left - margin.right,
      height = H - margin.top …