为什么柱状图可以横坐标的但是气泡图不可以呢

为什么柱状图可以横坐标的但是气泡图不可以呢,第1张

因为这是表格里面的设置。

一张气泡柱状组合图看着不仅美观而且实用。但是需要说明的是,Excel组合图中并不包含此类图表,需要额外的数据 *** 作。基本原理是气泡图加误差线。

第一步:准备需要展示的数据,并做好相关辅助数据。

第二步:插入气泡图,添加三组气泡图数据。

第三步:为气泡图2系列添加负误差线,误差线值自定义,删除水平误差线。

第四步:点击误差线,右键选择设置错误栏格式,调整误差线宽度,端点类型圆形。

第五步:为气泡图2、气泡图3添加数据标签,数据标签为单元格中的值,并将颜色填充改为无填充。

第六步:删除原有的坐标轴,调整字体、气泡、误差线的颜色。当然也可以添加图例等需要的内容。

今天写这篇文章,源于数据图表学习群中的一个问题:

在制作数据图表时,经常会遇到这样的情况,一个数据系列中,数值差异过大,比如下表:

很明显,第一个数值过大,一般做成柱状图或条形图后,最大值会非常明显,而其它值之间的差异就显示不清了,这里我想到了8种方法:

修改篇

方法一:保持差异法

当我们需要突出这个差异的情况下,可以保留这个差异,在这个图表中,我要表现的就是“三年大合集”销量领先,那么这个图表也正给人这种感觉,所以,虽然看上去很突兀,但也正好达到了我们要传达的感觉。

方法二:全显示方法

这种方法简单理解成将最长的条形按一个参照数据分成几个部分,这样做的好处有两点:

1.将较小的数值之间的差异表现得更清晰

2.可以明显地看出与参照数据的倍数关系

制作要点:

1.拆分条形与其他条形之间要有明显的区分

2.数据表格如下:

方法三:对数坐标法

此方法采用对数坐标,可以在图中看出数据在1000~100000之间,此方法适合各个数据之间差别都很大的情况。但是此方法容易造成误解,只有在一些特定领域中常用。

制作要点:

选中数值坐标轴,右键设置坐标轴格式中选择对数刻度。

方法四:手动截断法

这是非常常用的一种方法,也是最简单,最好理解的,手动修改最大值的数值,使它稍高于次最高值,并用PPT中自带的绘图工具绘制截断标识,放到合适的位置即可。

制作要点:

绘制截断标识

方法五:工具截断法

除了手动添加截断标识之外,一些工具也可以添加这种阶段符号。比如Think-cell Chart 这个PPT插件,就可以对较大的异常值进行截断。

制作要点:

选中要截断的条形(柱形),右键选择“add break”即可

还可以对截断位置的大小进行调节

变形篇

在柱状图或条形图中,大数值的出现之所以会影响其它值的展示,原因还是在于图表的本身,柱状图或者条形图只是用条形的高度进行数值大小的比较,而如果我们采用面积或者体积来表现数值之间的差距,就可以削弱这种差异。

方法六:树状图法

在树状图中用面积来表现数值,是的比较小的数值也能够看得清楚。当然,树状图的主业并不是干这个的。

制作要点:

编辑树状图数据

方法七:气泡图法

用圆形的面积来表现数值之间的差异,也能够在一定程度上减小最大值对其它值的影响。

制作要点:

1.气泡图选择大小按面积

2.气泡位置的确定

先用公式求出每个气泡的半径

再根据半径算出每个气泡的X值

3.数据标签的设置

方法八:立体图法

立体图中使用体积表现数据大小比使用面积对解决这种大差值的问题更加有效。即使是很大的数据,开3次方之后也会变得比较小,如图:

制作要点:

1.对原数据开3次方,公式:=[值]^(1/3)

2.绘制正方体

3.通过调节图形的宽高来保证制作出准确的正方体

4.排列并设置格式等

好了,这就是我根据今天群里所提的问题想到的几点方法,用于同系列中数值差异较大的情况。

那么不同系列的数值差异较大怎么办?可以用次坐标轴啊,不过次坐标轴也不能乱用,下次有机会我们再说次坐标轴的问题。

时间较短,可能有考虑不周的情况,欢迎交流。

本系列课程要求大家有一定的R语言基础,对于完全零基础的同学,建议去听一下师兄的《生信必备技巧之——R语言基础教程》。本课程将从最基本的绘图开始讲解,深入浅出的带大家理解和运用强大而灵活的ggplot2包。内容包括如何利用ggplot2绘制散点图、线图、柱状图、添加注解、修改坐标轴和图例等。

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除了以上的基本图形外,师兄还会给大家讲解箱线图、提琴图、热图、火山图、气泡图、桑基图、PCA图等各种常用的生信图形的绘制,还不赶紧加入收藏夹,跟着师兄慢慢学起来吧!

柱状图可能是最常用的一种数据可视化。它们通常用于显示数值(在y轴上),用于显示不同类别的数值(在x轴上)。例如,柱状图可以用来显示四种不同商品的价格。柱状图通常不适合显示一段时间内的价格,因为时间是一个连续的变量。

在制作柱状图时,您应该注意一个重要的区别:柱状图的高度有时表示数据集中的案例数,有时表示数据集中的值。记住这一区别——这可能会引起混淆,因为它们与数据的关系非常不同,但两者使用相同的术语。

拓展: position参数: 此处的position主要是指对图像的微调,最常见的应用是在分组的柱形图(bar)中,因为分组的柱形图会产生组内堆积和不堆积两种主要效果。


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