❶ 22个完整Python(pyecharts)数据可视化小例子，带你玩转可视化~
以下是22个完整的Python数据可视化实例的简要说明：
柱状图堆叠：
- 使用相同stack值的不同系列数据堆叠在一起，用于展示数据的累积效果。
关闭坐标轴显示：
- 当标签过长或影响图表美观时，可选择关闭坐标轴，直接将数据与标签显示在图形中。
更改坐标轴数据类型：
- 默认x轴为离散型，使用散点图时可调整为数值型，以适应不同类型的数据展示需求。
双Y轴：
- Bar和Line共享同一坐标体系，但分别指向不同的Y轴，用于同时展示两种不同量纲的数据。
直方图——双Y轴：
- 实际上是Bar图与两个不同Y轴的结合，用于对比展示两种不同性质的数据。
折线图——双X轴：
- 实现折线图与两个不同X轴的展示，适用于需要同时展示两种不同时间或类别数据的情况。
缩略轴——inside组件：
- 使用inside组件进行轴的缩略显示，便于查看数据的大致趋势。
缩略轴——slider组件：
- 通过slider组件控制轴的缩放，实现数据的细节查看。
XY轴翻转：
设置动画效果：
- 图表加载前预设一段动画效果，提升图表的美观度和吸引力。
直方图带视觉组件：
- 加入视觉元素丰富直方图的表现，增强图表的可读性和吸引力。
设置渐变色：
设置分割线：
- 添加分割线增强图表的可读性，帮助区分不同的数据区域。
通过字典配置：
GEO带涟漪效果散点图：
- 实现GEO散点图并加入涟漪效果，用于展示地理位置数据及其动态变化。
GEO热力图：
- 使用热力图展示GEO空间数据，直观反映数据的分布和密度。
Map带视觉组件：
面积图：
- 通过折线图填充区域形成面积图，用于展示数据的累积效果。
堆叠面积图：
- 实现多个系列的堆叠面积图，用于展示多个数据的累积和对比效果。
饼图自定义图形半径范围：
- 根据需要调整饼图的半径范围，以适应不同的展示需求。
饼图自定义数据标签：
- 个性化设置饼图的数据标签，提升图表的信息传递效率。
多饼图：
- 展示多个饼图并行进行比较，用于展示不同类别或时间段的数据对比情况。
这些实例涵盖了pyecharts数据可视化的多个方面，能够帮助用户更好地玩转数据可视化。
❷ 如何利用Python中的Pandas库绘制柱形图
我们利用Python的Pandas库可以绘制很多图形，那么如何绘制柱形图呢？下面我给大家分享演示一下。
工具/材料
Pycharm
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首先我们打开Excel文件，准备要生成柱形图的数据表，如下图所示
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接下来在Python文件中导入pandas库，然后将Excel文件加载到缓存对象中，如下图所示
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然后我们导入matplotlib下面的pyplot库，如下图所示，导入以后给它起一个别名
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接下来我们通过pandas库下面的bar来设置柱形图的X，Y坐标轴，如下图所示
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然后通过pyplot的show方法将柱形图进行展示出来，如下图所示
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接下来运行程序以后我们就看到柱形图生成出来了，如下图所示
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然后如果我们想将柱形图中的数据排序的话可以利用sort_values实现，如下图所示
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最后运行排序好后的程序，我们就可以看到柱形图中的数据已经排序好了，如下图所示
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❸ 跟着Nat Commun学作图 | 3.物种丰度堆积柱状图
制作物种丰度堆积柱状图，你可以遵循以下步骤：
数据准备：
- 获取物种丰度数据，通常这些数据以矩阵形式存在，行代表样本，列代表物种或分类单元。
- 对数据进行预处理，如计算相对丰度，并筛选出前15个丰度最高的属，将剩余的属归类为“others”。
选择绘图工具：
- 可以使用Python中的matplotlib库或R语言中的ggplot2包来绘制堆积柱状图。
- 这些工具提供了丰富的绘图功能和自定义选项，能够满足制作高质量图表的需求。
绘制堆积柱状图：
- 设置图表的x轴和y轴，x轴通常代表样本，y轴代表物种的相对丰度。
- 使用堆积柱状图的形式展示每个样本中不同物种的相对丰度，确保每个物种的柱子颜色不同以便区分。
- 对于前15个丰度最高的属，单独绘制柱子；将剩余的属合并为一个“others”类别，并为其分配一个单独的柱子。
图表优化：
- 添加图例，说明每种颜色代表的物种。
- 添加标题和轴标签，使图表易于理解。
- 根据需要调整柱子的宽度、间距和颜色等属性，以提高图表的可读性和美观度。
导出和展示：
- 将制作好的堆积柱状图导出为常见的图片格式，以便在论文、报告或演示文稿中使用。
- 如有需要，还可以将图表嵌入到文档或演示文稿中，并添加必要的解释和说明。
请注意，具体的数据处理和绘图步骤可能因使用的工具和数据的不同而有所差异。因此，在实际操作中，建议参考相关的教程或文档，以获得更详细的指导和帮助。