Построить систему графиков онлайн: Построение графиков онлайн

Содержание

ТОП 5 как построить график онлайн

[wpsm_box type=»green» float=»none» text_align=»left»]
В данной статье я рассмотрю 5 сервисов для построения графиков онлайн, что пригодится вам при создании презентации, доклада или отчета.
[/wpsm_box]

Интернет предоставляет пользователям огромные возможности. Просмотр фильмов, прослушивание музыки, разнообразные способы общения и множество других ресурсов. Но Всемирная паутина, кроме развлечений, способствует развитию профессиональной деятельности, помогает учиться. Сегодня экономят много времени занимаясь разнообразными расчетами – существуют платформы, созданные именно для этих целей — решение задач, уравнений или построение графиков. Именно про последние расскажем подробнее.

Построение графиков стало неотъемлемой частью современных профессий. Будь то преподаватель высшего учебного заведения, студенты, маркетологи или социальные службы. Раньше, для подсчета, приходилось вручную суммировать результаты, а затем вычислять среднеарифметический показатель. Теперь доступно просто ввести данные на соответствующем сайте — через мгновение система выдаст готовый наглядный ответ в виде годографов или анимированных диаграмм. Полученный результат легко скопировать и вставить в свой доклад, диплом или презентацию. Ниже представлен ТОП 5 сервисов по построению графиков онлайн.

СодержаниеПоказать

Aiportal.ru

Это бесплатный сервис для построения сложных функций, графиков в квадратичной системе координат. Сам по себе Aiportal специализируется на обзоре систем искусственного интеллекта и автоматизации процессов разных отраслей. Возможность построить график лишь демонстрация экспертных концепций. Поэтому функциональность сервиса не очень разнообразна. Система позволяет пользователю построить график в заданных пределах. Это отлично подойдет для учебы или научной деятельности, связанной с физикой/математикой. Единственное разнообразие – возможность получить сразу несколько графиков.

Если говорить начистоту, то Aiportal это всего лишь калькулятор графиков, где нет возможности присваивать отдельные названия и значения. Здесь только практическая часть без всего лишнего. Но этим сервис и прекрасен. Для того, кто занимается только наукой, нет нужды тратить время для поиска нужной категории или математической функции. Все что необходимо представлено на одной странице сайта — всегда под рукой.

Нужные для построения данные вводят в окно под надписью «Функция». Затем указывают область построения по оси X и Y (или оставляют значения по умолчанию, если в задачи они не указаны конкретно). Следом нужно нажать «Построить график». На этом все. Для помощи пользователя на странице приведен синтаксис математических операторов, которые необходимы для корректного построения графиков.

Onlinecharts.ru

Ресурс, строят диаграммы любого вида, цвета, назначения. Такое разнообразие функций поможет визуализировать информацию – сделать ее более наглядной. Сервис предоставляет следующие виды диаграмм:

XY-график.
Пирамида.
Линейная.
Линейная/столбчатая.
С областями.
Спидометр.
Круговая.
Пузырьковая.
Радиальная.
Точечная.

Построение диаграмм на Onlinecharts не требует каких-либо дополнительных навыков или знаний. Все доступно и внятно. Для начала работы нужно зайти на главную страницу сайта, потом нажать кнопку «Создайте Вашу диаграмму». После чего пользователь переходит на страницу, где нужно выбрать вид построения. Сервис отличается тем, что позволяет настроить вид диаграммы до мельчайших подробностей. Человек сам выбирает параметры:

Цвет фона.
Внешний вид – 2D или 3D (полезная функция, если нужно наглядно продемонстрировать результаты вычислений в презентации).
Параметры сетки (цвет, ширина, градиент)

Доступно вносить надписи, комментарии, где размер шрифта, его цвет подбирается индивидуально — полный контроль над внешним видом диаграммы, ограниченный воображением человека. А система только производит требуемые расчеты.

ChartGo.com

Англоязычный сервис, где строят множество приятных глазу графиков и диаграмм. Состоят они из бар, кругов, линий, других доступных на сайте элементов. Результат выводится в 2D или 3D моделях – на выбор пользователя. Конечный график можно изменять, добавляя свой стиль – цвет фона, толщина линий, надписи и их ориентация.

При работе используют до 5 групп данных по оси X, где каждое значение наглядно демонстрируется в отдельной строке, без перечисления через запятую. Когда все готово, доступно переключаться с одного вида диаграммы на другой, чтобы выбрать наиболее подходящий.

Сервис не только позволяет сохранить работу в виде обычного изображения, но и генерирует ссылку, давая тем самым возможность поделиться результатами на странице блога или форума.

Yotx.ru

Мощная вычислительная машина, направленная на построение графиков вида y = f(x) по точкам, в заданной системе. При работе в Yotx пользователю не нужно утруждать себя поиском результата по всей координатной оси – система автоматически подбирает нужный масштаб, чтобы данные выглядели нагляднее.

Доступно выполнить построение нескольких графиков на одной плоскости, что способствует решению сложных математических задач. Как и предыдущий сервис Yotx генерирует ссылку, которой можно поделиться в социальных сетях. Дополнительно создают виджет с графиком для форума или блога. Еще, есть вариант отправить результат сразу на печать со страницы сайта.

Yotx позиционирует себя как сервис для помощи студентам и школьникам. Но пользоваться им могут и для более серьезных целей. Сама платформа проста в обращении. Достаточно ввести уравнение и нажать кнопку «Построить», как график будет готов. Для неопытных пользователей есть специальный справочный материал. Существует раздел примеров, где можно найти подходящую функцию и просто вставить свои значения.

Онлайн-программа не обладает изощренными настройками внешнего вида. Все что доступно – выбрать цвет линий, их толщину. Но скудную графическую составляющую сполна восполняют вычислительные возможности, которые позволяют преобразовывать самые сложные функции.

Matematikam.ru

Название сервиса говорит само за себя – платформа предназначена для построения графиков основанных на математической функции. Вводить данные доступно с клавиатуры или с помощью всплывающей панели. Преимущества сервиса следующие:

Визуализация вводимых функций.
Возможность построит сложный график.
Построения, основанные на неявных функциях (таких как эллиптические уравнения).
Генерация общедоступной ссылки на результат.
Возможность управлять цветом линий и общим масштабом.
Доступно использовать при построении константы.
Можно строить несколько графиков одновременно.
Работа в полярной системе координат.

Результат вычислений появляется мгновенно. С этим сервисом легко построить самый сложный график онлайн. Панель инструментов наглядна и интуитивно понятна. Пользователю доступны примеры построения где, аналогично предыдущему сервису, доступно подставить свои значения. Отличительная черта Matematikam – он адаптирован для мобильных устройств. Дизайн сайта подстраивается под разрешение смартфона, не теряя ни одной функциональной возможности.

Как построить график онлайн — ТОП 5 сервисов

5 (100%) 1 голос.

3d график

Вы искали 3d график? На нашем сайте вы можете получить ответ на любой математический вопрос здесь. Подробное решение с описанием и пояснениями поможет вам разобраться даже с самой сложной задачей и 3d график построить, не исключение. Мы поможем вам подготовиться к домашним работам, контрольным, олимпиадам, а так же к поступлению в вуз. И какой бы пример, какой бы запрос по математике вы не ввели — у нас уже есть решение. Например, «3d график».

Применение различных математических задач, калькуляторов, уравнений и функций широко распространено в нашей жизни. Они используются во многих расчетах, строительстве сооружений и даже спорте. Математику человек использовал еще в древности и с тех пор их применение только возрастает. Однако сейчас наука не стоит на месте и мы можем наслаждаться плодами ее деятельности, такими, например, как онлайн-калькулятор, который может решить задачи, такие, как 3d график,3d график построить,3d графики,x 2 y 2 z 2 график,x 2 y 2 z график,x y z график,z 2 x 2 y 2 график,z x y,z xy график,график 3d,график 3d онлайн,график 3д онлайн,график z 2 x 2 y 2,график z xy,график онлайн 3д,график трехмерный,график функции y z x y z,графика 3,графика в 3 в,графика зд,графики 3d,графики 3d онлайн,графики в трехмерном пространстве онлайн,графики онлайн в трехмерном пространстве,зд графика,онлайн 3д график,онлайн построение плоскостей,онлайн построение плоскости,онлайн построение фигур в пространстве,поверхности онлайн,поверхности онлайн построение,поверхность онлайн построение,построение 3d графиков,построение 3d графиков онлайн,построение графиков 3d,построение графиков 3d онлайн,построение графиков 3д онлайн,построение графиков онлайн 3d,построение объемных фигур онлайн,построение онлайн плоскости,построение плоскостей онлайн,построение плоскости онлайн,построение поверхностей онлайн,построение поверхность онлайн,построение точек в трехмерной системе координат онлайн,построение трехмерных графиков,построение фигур в пространстве онлайн,построение фигур онлайн,построение фигур онлайн в пространстве,построить 3d график,построить 3d график онлайн,построить график 3d онлайн,построить плоскость онлайн,построить плоскость онлайн по уравнению,построить плоскость по уравнению онлайн,построить поверхность онлайн,построить тело ограниченное поверхностями онлайн,построить трехмерный график онлайн,построить фигуру онлайн,построить фигуру по координатам точек онлайн,пространственная графика,трехмерное пространство онлайн,трехмерный график,трехмерный график построить.

На этой странице вы найдёте калькулятор, который поможет решить любой вопрос, в том числе и 3d график. Просто введите задачу в окошко и нажмите «решить» здесь (например, 3d графики).

Где можно решить любую задачу по математике, а так же 3d график Онлайн?

Решить задачу 3d график вы можете на нашем сайте https://pocketteacher.ru. Бесплатный онлайн решатель позволит решить онлайн задачу любой сложности за считанные секунды. Все, что вам необходимо сделать — это просто ввести свои данные в решателе. Так же вы можете посмотреть видео инструкцию и узнать, как правильно ввести вашу задачу на нашем сайте. А если у вас остались вопросы, то вы можете задать их в чате снизу слева на странице калькулятора.

Лепестковая диаграмма в Excel в полярной системе координат

Лепестковая диаграмма по внешнему виду напоминает паутину или звезду. Достаточно специфическое изображение, позволяющее отображать данные каждой категории вдоль отдельной оси. Каждая ось начинается в центре рисунка и заканчивается на внешнем круге.

Что показывает лепестковая диаграмма

Лепестковая диаграмма – разновидность круговой, которая отлично подходит для представления данных, сгруппированных по определенному признаку (по годам, месяцам, категории товаров и т.п.).

В каких ситуациях полезна именно лепестковая диаграмма:

нужна максимальная наглядность;
необходимо проиллюстрировать изменчивость показателей сразу по нескольким направлениям;
важно показать на одном графике зависимость переменных величин от набора стабильных значений.

График паутинообразного типа напоминает по форме колесо. Каждый набор переменных отображается вдоль отдельной оси-спицы. Построение полярной кривой лепестковыми диаграммами выполняется очень просто. Вся графическая область этого типа диаграмм имеет полярную систему координат.

Как построить лепестковую диаграмму в Excel

На пустом листе создаем таблицу с данными. Или запускаем книгу, где хранится готовая информация для диаграммы лепесткового типа. Будьте внимательны: независимые переменные (причины) находятся в строках. Зависимые (воздействия) – в столбцах. Данные имеют одинаковый формат.

Выделяем данные, которые нужно отобразить на диаграмме. Переходим на вкладку «Вставка» в группу «Диаграммы». Лепестковые находятся в «Других диаграммах». Для примера выберем подтип «заполненной».
После нажатия ОК появится рисунок. Чтобы изменить цвет заливки, стиль, размер построенной диаграммы, используйте вкладки «Макет», «Формат», «Конструктор». В примере – объемная диаграмма лепесткового типа.

* При выделении ячеек с данными для включения в график названия тоже можно выделять. Excel распознает их и включает в подписи к секторам.

В примере получился такой рисунок, т.к. в таблице только один столбец с переменными значениями. Возьмем для построения диаграммы лепесткового типа данные из другого диапазона:

Добавились столбцы с переменными.

Их нужно включить в диаграмму. Для этого щелкаем правой кнопкой мыши по области построения и нажимаем «Выбрать данные». В открывшемся диалоговом окне добавляем элементы легенды.

Получаем такой рисунок:

* Чтобы не перегружать рисунок, количество столбцов с данными не должно быть больше семи.

Построение графика в полярной системе координат с помощью Excel

В разных областях науки и техники существуют декартовые координаты и полярная система координат. Примеры знаменитых кривых в полярных координатах – уравнение кардиоиды, архимедова спираль, уравнение розы и др.

Инструмент «Лепестковая диаграмма» позволяет легко и быстро строить графики в полярной системе координат:

для каждой категории предусмотрена отдельная ось, а все оси выходят из одной точки – центра;
значение ряда данных – расстояние от центра до маркера – величина радиуса;
категория – угловая координата точки – наклон радиуса.

Известны следующие значения точек:

π /8	π /6	π /4	π /3	3π/8	5π/12	π/2	7 π/12
5 π/8	4 π/6	3 π/4	5 π/6	7 π*8	11 π/12	π

Уравнение функции:

r = 3 * sin (6 * ^φ)/

Заполним таблицу данных в Excel. Программа понимает число π и автоматически рассчитывает синусы.

Формулы для заполнения первого столбца берем из таблицы значений точек:

В соседнем столбце запишем формулу, по которой Excel будет считать значение функции r:

Выделим найденные значения функции. Перейдем на вкладку «Вставка». Подтип лепестковой диаграммы – «Лепестковая с маркерами». Получим в результате вот такой график в системе полярных координат:

На одной графической области в полярных координатах с помощью диаграммы лепесткового типа можно построить два и более графика.

Бесплатный онлайн построитель графиков Chart Creator

Если Вы собираетесь участвовать в конференции, научном докладе либо просто составляете какой-либо отчет, то без использования графиков, диаграмм и иных форм графического представления данных никак не обойтись. Можно написать сотни слов о тех или иных показателях и никто толком ничего не поймет )) А можно просто показать один единственный график, и все сразу становится на свои места!

Сегодня практически в любом приличном офисном пакете можно найти функцию построения графиков и диаграмм.

Где-то этот функционал более удобный, где-то менее, но не об этом речь…

Я хочу рассказать Вам об одном сервисе, при помощи которого Вы сможете построить график онлайн, даже не имея на компьютере ни одного редактора. Достаточно только браузера и выхода в Интернет!

Chart Creator – построитель графиков онлайн. Идеальное решение для тех, кто хочет сделать диаграмму либо график быстро и удобно!

Интерфейс построителя графиков и принцип работы в нем настолько просты, что разберется абсолютно любой )). В поле «Data Name» вводите название и в поле «Data» в левую колонку вводите показатели, а в правую – их численные значения. Нажимайте кнопку «Draw» и график построен! ))

Вид графика можно изменить. Для этого нажимайте кнопку «Editor» и в закладке «Диаграммы» выбирайте нужный Вам тип графика либо диаграммы. Всего я насчитал 26 вариантов графического представления данных! По-моему неплохо для скромного веб-приложения ))

В закладке «Настройка» онлайн построителя графиков можно изменять параметры шрифтов:

сделать жирным либо курсивом
изменить размер, цвет, семейство

Также в этой закладке можно настроить ряд параметров представления графика:

подписи осей
сетки
планки погрешностей
формат чисел
масштаб и т. п.

Как видите, настроек онлайн сервиса вполне хватает для того, чтобы построить график не только на скорую руку )).

Что же делать дальше с построенным онлайн графиком либо диаграммой?

Вы можете сделать скриншот экрана и вставить его в документ.
Можно распечатать график, нажав кнопку «Print».
Вы можете отослать ссылку на Ваше творение по почте либо скайпу (к примеру, своему шефу). В верхнем правом углу в небольшом окошке Вы найдете нужную ссылку.
Можно быстро поделиться ссылкой в своем твиттере, нажав ссылку «Tweet» в том же верхнем углу экрана.

Друзья, как видите, построитель графиков онлайн Chart Creator неплохо справляется с возложенными на него функциями. Конечно, некоторым его функционала будет явно недостаточно, но как средство быстро построить график, когда нужного софта попросту нет под рукой, а время (или шеф) поджимает, по-моему данный вариант можно вполне рассматривать )).

Обновлено 08. 2019: Chart Creator больше не работает, к сожалению.

Автор статьи: Сергей Сандаков, 40 лет.
Программист, веб-мастер, опытный пользователь ПК и Интернет.

Графический калькулятор Desmos — Web-инструменты для учителя математики

Desmos — графический онлайн-калькулятор, который позволяет изучать и строить графики функций во всем их разнообразии.

Встроенные обучающие примеры графиков позволяют получить общее представление о функциях и построении графиков. Можно использовать полярные координаты, радианные деления и многие другие настройки вида поля для графика.

С помощью Desmos легко построить график функции заданной как аналитическим, так и табличным способом, как в системах координат, так и с заданными параметрами.

Авторизация в сервисе с помощью существующего аккаунта позволяет сохранять созданные апплеты и делиться ими в виде ссылки, встроенного кода или картинки.

Desmos — отличный помощник для обучения математике школьников 7-11 классов и для подготовки к ЕГЭ.

Возможно использовать для построения всевозможных функций, параллельных графиков, решения систем уравнений, анализа взаимного пересечения графиков функций и пересечения графиков с осями координат, решения неравенств, преобразования функции и так далее.

Что можно делать с Desmos учителю математики:

— рисовать функциями в мини-проектах для учеников;

— читать функции по готовым апплетам;

— создавать анимированные картинки с помощью привязки объектов к функциям с параметрами;

— создавать динамическую наглядность для фронтальной работы;

— создавать иллюстрации для тестов и рабочих листов.

Несколько примеров использования Desmos:

(при изменении параметра a, путем перемещения ползунка, выполняется построение графика)

Пример 2 >>> Задание на определение тригонометрической функции по заданным точкам

(что бы точки стали видимыми необходимо включить кружок слева от них, ниже точек записать уравнение соответствующей функции)

Пример 3 >>> Задача из математической шкатулки «Игры с точками»

(соотнести четыре точки и ломаную из трех звеньев)

17.

02.2016: Урок 1 >>> Знакомимся с Desmos. Изучаем возможности.18.02.2016: Урок 2 >>> Изучение координат в Desmos.19.02.2016: Урок 3 >>> Неравенства и кусочно-заданные функции.24.02.2016: Урок 5 >>> Desmos = математика + творчество.25 — 26.02.2016: Творческая работа >>> Разработка фрагмента урока с использованием задания, подготовленного в Desmos/

Построение графика в полярных координатах. Контрольные онлайн

Построение графика в полярных координатах

Дано уравнение  кривой в полярной системе координат .
Требуется:
   а) построить кривую по точкам, придавая j  значения из промежутка  с шагом ; 
   б) записать уравнение этой кривой в  декартовой прямоугольной системе координат, согласованной с полярной, и определить  тип этой кривой.

Решение
а) Составим таблицу значений функции.

j	0	p/8	p/4	3p/8	p/2	5p/8	3p/4	7p/8	p	9p/8	5p/8	11p/8	3p/2	13p/8	7p/4	15p/8
r	3	2,8	2,32	1,72	1,5	1,26	1,11	1,02	1	1,02	1,11	1,26	1,5	1,72	2,32	2,8

По этим данным отметим точки на плоскости и, плавно соединяя соседние точки, построим линию.

б) Перейдём к декартовой прямоугольной системе координат, пользуясь формулами , .
Заданное уравнение примет вид .
Преобразуем это уравнение: ,

, , , .
Выделив полные квадраты переменных и , получим или .

Это уравнение эллипса с центром в точке и полуосями и .

Desmos — построение графиков | Knitting club // нитин клаб

Desmos — простой и мощный инструмент для построения графиков, онлайн графический калькулятор. Позволяет не только быстро нарисовать график функции по формуле, но отобразить табличные данные, изучить поведение функции при изменении параметров, решить систему уравнений или неравенств и многое другое.

Функция вписывается в левый столбец, а график моментально строится в правой части:

Здесь a — параметр, который можно изменять мышкой с помощью слайдера:

Кнопка слева от параметра включает анимацию.

Можно ввести несколько выражений (уравнений или неравенств), графики будут построены в одной системе координат.

А вот график в полярной системе координат:

Desmos умеет работать со списками, что позволяет одним кликом строить семейства функций:

Собственного поиска на сайте нет, поэтому для поиска среди опубликованных материалов используйте запрос google или яндекс вида «что искать site:desmos.com».

Решим графически неравенство:

Как построить график по точкам? Добавляем таблицу и вводим координаты точек, затем соединяем точки линией.

График параметрического уравнения:

Живой график можно встроить на любой сайт или форум. Попробуйте подвигать точку:

Как вставить график на свой сайт:
на верхнем тулбаре есть кнопка Поделиться (Share graph) — она дает ссылку на график и три варианта — печать, embed и image.
* Печать — послать график в черно-белом варианте на принтер
* Export image — открывает картинку в новой вкладке, после чего ее можно сохранить, распечатать или скопировать адрес статичной картинки для вставки на сайт или документ. Есть выбор толщины линий.
* embed — генерирует html-код, который вставляет картинку 200×200 со ссылкой на график на сайте desmos или BBCode (форум должен поддерживать desmos)

Надписи. При добавлении точки в список выражений, например (2,3), вы автоматически добавляете возможность добавить надпись. Нужно установить чекбокс «Метка (Show Label)».
Если указать текст — он будет отображаться рядом с точкой.
Если текст не указывать, то по умолчанию будут отображаться координаты точки.
Можно выбрать один из трех размеров надписи.

Создание динамических надписей (Dynamic Labels). Допустим, вы уже создали два параметра m и b. Теперь напечатайте ${m} или ${b} в любом поле ввода текста надписи. Вместо переменных будет показано числовое значение этих переменных. При изменении переменных надпись будет автоматически обновляться. Можно комбинировать переменные с текстом: y = ${m}x + ${b}.

Обратные кавычки в надписях используются как признак математического текста:

Данный сервис с успехом может применяться преподавателями как наглядное пособие при объяснении материала.

На сайте размещено руководство пользователя, перевод которого на русский язык давно не обновлялся. Предлагаем новый перевод руководства, в котором более подробно рассказано о параметрах, таблицах, списках, регрессиях.

Скачать руководство пользователя Desmos, перевод на русский язык от Knitting Club:
Скачать руководство — pcloud
Скачать руководство — ЯндексДиск

Обновление (апрель 2018). В графический калькулятор Desmos добавлена новая команда polygon — многоугольник:

Многоугольник может быть закрашенным и незакрашенным, с контуром или без контура. Можно настроить способ отображения вершин, или сделать их перетаскиваемыми:

Ссылки по теме

Канал desmos на youtube

Daily Desmos — графические загадки. Еженедельно публикуется некий график, задача — найти уравнения для воспроизведения графика. При этом не используются сложные функции, такие как гиперболический секанс, а нужно подобрать изящную комбинацию элементарных функций.

teacher.desmos.com — сервис для учителей, множество готовых заданий, можно создавать свои задания. Для выполнения работы ученики получают код доступа к заданию, учитель в личном кабинете видит результаты каждого ученика, и может давать индивидуальные подсказки или же пояснения для всего класса.

Научный калькулятор от Desmos

Dynamic and Dynamite Desmos Demos — большое количество примеров

Создавайте графики в реальном времени с помощью этих пяти бесплатных веб-приложений

Когда дело доходит до создания ярких динамических диаграмм и графиков, нет предела. Вот пять бесплатных инструментов, которые принесут отличные результаты.

Создавать графики легко — возьмите вашу любимую программу для работы с электронными таблицами, введите данные и используйте мастер создания диаграмм. Что еще сложнее, так это создание этих графиков для публикации в сети на основе динамических данных. Для графического отображения жестко введенных данных доступно множество опций, но лишь немногие из них способны динамически генерировать.

В этом выпуске Five Apps мы рассмотрим пять бесплатных веб-инструментов для создания различных типов графиков из динамических данных. Каждое из этих приложений предлагает огромное количество опций и множество возможностей настройки, больше, чем я мог бы продемонстрировать здесь. Поэтому взгляните на каждую веб-страницу и просмотрите представленные примеры, чтобы убедиться в мощи каждого из этих инструментов.

Примечание. Эта статья также доступна в виде галереи изображений и видео, размещенного обозревателем TechRepublic Томом Мерриттом.

1: amCharts

amCharts (, рис. A, ), пожалуй, самый простой из инструментов в этом списке. Он предлагает только базовые параметры для наиболее распространенных типов диаграмм. Тем не менее, он поставляется с красивым визуальным редактором, который позволяет вам вставлять образцы данных в формате CSV (который затем преобразуется в XML) и манипулировать настройками, наблюдая, как ваш график принимает форму. Когда вы закончите, просто скопируйте сгенерированный HTML-код на свою страницу, чтобы отобразить график на основе Flash.Если вы хотите использовать динамические данные, замените значение в переменной «chart_data» на созданный пользователем набор данных XML.

Рисунок A

2: D3.js

D3.js (, рис. B ) — это не просто графическое приложение. Это действительно полноценная структура DOM, очень похожая на jQuery, которая берет API W3C и делает ее более управляемой. Это дает вам основу для создания практически любого типа визуализации. Галерея примеров полна основных типов графиков, а также интерактивных и анимированных графиков, огромного количества специализированных визуализаций и даже нескольких графических игр.Разработка для этого фреймворка немного сложнее, чем для других в этом списке, но результаты действительно того стоят.

Рисунок B

3: Flot

Flot ( Рисунок C ) — это простая графическая утилита на основе jQuery с огромным набором опций. Он начинается с линейных или точечных диаграмм, которые могут быть статическими или динамическими и позволяют настраивать цвета, текст и другие аспекты. Затем вы можете добавить динамическое (подобное приборной панели) включение / отключение серий диаграмм, прямоугольное масштабирование щелчком и перетаскиванием, поддержку щелчка, всплывающие подсказки, панорамирование и изменение размера — все с помощью различных плагинов.Расширенные функции включают в себя пользовательские символы точек графика, настройку осей, определение пороговых значений данных (красный свет — зеленый свет) и многое другое. Амбициозные разработчики могут даже создавать свои собственные плагины, чтобы поделиться ими с сообществом.

Рисунок C

4: Google Charts

Google Charts ( Рисунок D ) — это API на основе HTML5, предлагающий различные типы диаграмм — круговая, столбчатая, линейная, древовидная и многие другие — с широкий спектр настраиваемых атрибутов, включая цвета, метки и графический вид. Данные могут быть основаны на таблице Google Spreadsheet, Google Fusion Table, базе данных Salesforce или практически из любого источника данных, который можно запросить с помощью AJAX или JSON. Однако выдающейся особенностью является набор элементов управления на приборной панели. Это позволяет пользователю настраивать представляемые данные, ограничивая запрос с помощью ползунков, раскрывающихся списков и других элементов управления. Наконец, вы можете использовать Google Code Playground для проектирования и построения диаграмм и графиков.

Рисунок D

5: Highcharts

Используя HTML5 и JavaScript, Highcharts ( Рисунок E ) предлагает широкий спектр диаграмм — в основном все распространенные типы, а также огромный массив специализированных типов.Их можно легко заполнить с помощью массивов JavaScript или другого источника данных с помощью скрипта, который записывает массив JavaScript. Highcharts можно настраивать — метки, цвета и выравнивание текста — но его наиболее примечательной особенностью является внешний вид. Highcharts выглядит качественно, а графики при рисовании создают небольшую анимацию. Это может быть полезно для громких презентаций. Ссылки Highcharts на JSFiddle для разработки и построения ваших диаграмм и графиков.

Рисунок E

Ваш выбор

Какие еще бесплатные веб-приложения или инструменты для построения графиков вы использовали? Поделитесь своими мыслями о приложениях из этого списка или о других приложениях в комментариях ниже.

Приложение недели Информационный бюллетень

Не тратьте ни секунды на поиск приложений для ИТ и бизнеса — мы вам поможем. Наше популярное приложение недели может повысить вашу продуктивность, защитить электронную почту, отслеживать карьерные цели и многое другое. Доставка по четвергам

Зарегистрироваться Сегодня Линейный график

— все, что вам нужно знать о линейных графиках

Что такое линейный график?

Линейный график, также известный как линейная диаграмма, представляет собой тип диаграммы, используемый для визуализации значения чего-либо с течением времени.Например, финансовый отдел может построить график изменения суммы наличных денег, имеющихся в наличии у компании, с течением времени.

Линейный график состоит из горизонтальной оси x и вертикальной оси y. Большинство линейных графиков имеют дело только с положительными числовыми значениями, поэтому эти оси обычно пересекаются около нижней части оси y и левого конца оси x. Точка пересечения осей всегда (0, 0). Каждая ось помечена типом данных. Например, по оси X могут быть дни, недели, кварталы или годы, а по оси Y — доход в долларах.

Точки данных нанесены на график и соединены линией «точка-точка».

Ось x также называется независимой осью, потому что ее значения ни от чего не зависят. Например, время всегда помещается на ось x, поскольку оно продолжает двигаться вперед независимо от чего-либо еще. Ось Y также называется зависимой осью, потому что ее значения зависят от значений оси X: в то время у компании было столько денег. В результате линия графика всегда движется горизонтально, и каждое значение x имеет только одно значение y (компания не может иметь две суммы денег одновременно).

Более одной линии могут быть нанесены на одну ось в качестве формы сравнения. Например, вы можете создать линейный график, сравнивающий сумму денег, хранящуюся в каждом филиале, с отдельной строкой для каждого офиса. В этом случае каждая линия будет иметь свой цвет, обозначенный в легенде.

Линейный график — это мощный визуальный инструмент для маркетинга, финансов и других областей. Это также полезно в лабораторных исследованиях, мониторинге погоды или любой другой функции, связанной с корреляцией между двумя числовыми значениями.Если на графике есть две или более линий, это можно использовать для сравнения между ними.

Как создать линейный график

Шаг первый — убедиться, что данные правильно отформатированы для линейного графика.

На вкладке Insert в SmartDraw щелкните Graph и выберите Line Graph. .

Выберите файл данных для импорта, и SmartDraw автоматически сгенерирует график.

После импорта вы можете легко изменить заголовок, размещение легенды и даже быстро изменить тип графика с помощью параметров Edit Graph или просто дважды щелкнув импортированную диаграмму.

3 Визуализация данных | R для науки о данных

Введение

«Простой график предоставил аналитикам больше информации. чем любое другое устройство ». — Джон Тьюки
Эта глава научит вас визуализировать данные с помощью ggplot2. В R есть несколько систем построения графиков, но ggplot2 — одна из самых элегантных и универсальных. ggplot2 реализует грамматику графики , согласованную систему для описания и построения графиков.С ggplot2 вы можете делать больше быстрее, изучая одну систему и применяя ее во многих местах.
Если вы хотите узнать больше о теоретических основах ggplot2, прежде чем начать, я рекомендую прочитать «Многослойная грамматика графики», http://vita.had.co.nz/papers/layered-grammar. pdf.
Предпосылки
В этой главе основное внимание уделяется ggplot2, одному из основных членов тидиверсии. Чтобы получить доступ к наборам данных, страницам справки и функциям, которые мы будем использовать в этой главе, загрузите тидиверс, запустив этот код:
Библиотека (tidyverse) #> ── Присоединение пакетов ──────────────────────────────────────── tidyverse 1. 3.0 ── #> ✔ ggplot2 3.3.2 ✔ мурлыкать 0.3.4 #> ✔ tibble 3.0.3 ✔ dplyr 1.0.2 #> ✔ тидыр 1.1.2 ✔ стрингер 1.4.0 #> ✔ readr 1.4.0 ✔ forcats 0.5.0 #> ── Конфликты ─────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts () ── #> ✖ dplyr :: filter () маскирует stats :: filter () #> ✖ dplyr :: lag () маски stats :: lag ()
Эта одна строка кода загружает основной тидиверс; пакеты, которые вы будете использовать практически при каждом анализе данных. Он также сообщает вам, какие функции из тидиверса конфликтуют с функциями в базовом R (или из других пакетов, которые вы могли загрузить).
Если вы запустите этот код и получите сообщение об ошибке «Нет пакета с именем« tidyverse »», вам нужно сначала установить его, а затем снова запустить library () .
Вам нужно установить пакет только один раз, но вам нужно перезагружать его каждый раз, когда вы начинаете новый сеанс.
Если нам нужно точно указать, откуда взялась функция (или набор данных), мы воспользуемся специальной формой package :: function () . Например, ggplot2 :: ggplot () явно сообщает вам, что мы используем функцию ggplot () из пакета ggplot2.
Первые шаги
Давайте воспользуемся нашим первым графиком, чтобы ответить на вопрос: автомобили с большими двигателями потребляют больше топлива, чем автомобили с маленькими двигателями? Вероятно, у вас уже есть ответ, но постарайтесь дать точный ответ. Как выглядит взаимосвязь между объемом двигателя и топливной экономичностью? Это положительно? Отрицательный? Линейный? Нелинейный?
Фрейм данных
миль на галлон Вы можете проверить свой ответ с помощью фрейма данных mpg , найденного в ggplot2 (он же ggplot2 :: mpg ).Фрейм данных — это прямоугольный набор переменных (в столбцах) и наблюдений (в строках). миль на галлон содержит наблюдения, собранные Агентством по охране окружающей среды США на 38 моделях автомобилей.
миль на галлон #> # Таблица: 234 x 11 #> модель производителя displ год cyl trans drv cty hwy fl class #> #> 1 audi a4 1. 8 1999 4 авто (l5) f 18 29 p компа… #> 2 audi a4 1.8 1999 4 механика (m5) f 21 29 p compa… #> 3 audi a4 2 2008 4 механика (m6) f 20 31 p compa… #> 4 audi a4 2 2008 4 auto (av) f 21 30 p compa… #> 5 audi a4 2.8 1999 6 auto (l5) f 16 26 p compa… #> 6 audi a4 2.8 1999 6 механика (m5) f 18 26 p compa… #> #… С еще 228 строками
Среди переменных в миль на галлон следующие:
displ — объем двигателя автомобиля в литрах.
hwy — топливная экономичность автомобиля на шоссе, в милях на галлон (миль на галлон). Автомобиль с низким КПД потребляет больше топлива, чем автомобиль с высоким КПД. топливная экономичность, когда они едут на одинаковое расстояние.
Чтобы узнать больше о mpg , откройте страницу справки, запустив ? Mpg .
Создание ggplot
Чтобы построить график миль на галлон , запустите этот код, чтобы поместить displ на ось x и hwy на ось y:
ggplot (данные = миль на галлон) + geom_point (отображение = aes (x = displ, y = hwy))
График показывает отрицательную зависимость между объемом двигателя ( displ ) и топливной экономичностью ( hwy ). Другими словами, автомобили с большими двигателями потребляют больше топлива. Подтверждает ли это или опровергает вашу гипотезу о топливной экономичности и объеме двигателя?
Используя ggplot2, вы начинаете построение графика с помощью функции ggplot () . ggplot () создает систему координат, в которую вы можете добавлять слои. Первый аргумент ggplot () — это набор данных для использования в графике. Итак, ggplot (data = mpg) создает пустой график, но это не очень интересно, поэтому я не собираюсь его здесь показывать.
Вы завершаете свой график, добавляя один или несколько слоев в ggplot () . Функция geom_point () добавляет слой точек к вашему графику, который создает диаграмму рассеяния. ggplot2 поставляется с множеством функций geom, каждая из которых добавляет к графику разные типы слоев. В этой главе вы узнаете о них целую кучу.
Каждая функция geom в ggplot2 принимает аргумент mapping . Это определяет, как переменные в наборе данных сопоставляются с визуальными свойствами.Аргумент сопоставления всегда связан с aes () , а аргументы x и y aes () указывают, какие переменные сопоставлять с осями x и y. ggplot2 ищет сопоставленные переменные в аргументе data , в данном случае mpg .
Графический шаблон
Давайте превратим этот код в шаблон многократного использования для построения графиков с помощью ggplot2. Чтобы построить график, замените заключенные в скобки разделы в приведенном ниже коде набором данных, функцией geom или коллекцией сопоставлений.
ggplot (data = ) + (отображение = aes ())
Остальная часть этой главы покажет вам, как дополнить и расширить этот шаблон для создания различных типов графиков. Мы начнем с компонента .
Упражнения
Run ggplot (data = mpg) . Что ты видишь?
Сколько строк в миль на галлон ? Сколько столбцов?
Что описывает переменная drv ? Прочтите справку для ? Mpg , чтобы найти вне.
Создайте диаграмму рассеяния hwy и cyl .
Что произойдет, если вы построите диаграмму рассеяния class vs drv ? Почему сюжет не полезен?
Эстетические карты
«Самая большая ценность картины — это когда она заставляет нас замечать то, что мы никогда не ожидал увидеть. — Джон Тьюки
На графике ниже одна группа точек (выделена красным), кажется, выходит за пределы линейного тренда.Эти автомобили имеют больший пробег, чем можно было ожидать. Как вы можете объяснить эти машины?
Предположим, что автомобили — это гибриды. Один из способов проверить эту гипотезу — посмотреть на значение класса для каждого автомобиля. Переменная class набора данных миль на галлон классифицирует автомобили на такие группы, как компактные, средние и внедорожники. Если отдаленные точки являются гибридами, их следует отнести к категории компактных автомобилей или, возможно, малолитражных автомобилей (имейте в виду, что эти данные были собраны до того, как гибридные грузовики и внедорожники стали популярными).
Вы можете добавить третью переменную, например class , к двумерной диаграмме рассеяния, сопоставив ее с эстетикой . Эстетика — это визуальное свойство объектов на вашем участке. Эстетика включает такие вещи, как размер, форма или цвет ваших очков. Вы можете отображать точку (как показано ниже) по-разному, изменяя значения ее эстетических свойств. Поскольку мы уже используем слово «значение» для описания данных, давайте воспользуемся словом «уровень» для описания эстетических свойств.Здесь мы меняем уровни размера, формы и цвета точки, чтобы сделать точку маленькой, треугольной или синей:
Вы можете передать информацию о своих данных, сопоставив эстетику графика с переменными в наборе данных. Например, вы можете сопоставить цвета своих точек с переменной class , чтобы показать класс каждой машины.
ggplot (данные = миль на галлон) + geom_point (отображение = aes (x = displ, y = hwy, color = class))
(Если вы предпочитаете британский английский, например Hadley, вы можете использовать цвет вместо цвет .)
Чтобы сопоставить эстетику переменной, свяжите имя эстетики с именем переменной внутри aes () . ggplot2 автоматически присвоит уникальный уровень эстетики (здесь уникальный цвет) каждому уникальному значению переменной, процесс, известный как масштабирование . ggplot2 также добавит легенду, объясняющую, какие уровни каким значениям соответствуют.
По цветам видно, что многие из необычных вещей представляют собой двухместные автомобили. Эти автомобили не похожи на гибриды, а на самом деле являются спортивными автомобилями! Спортивные автомобили имеют большие двигатели, такие как внедорожники и пикапы, но маленькие кузова, такие как автомобили среднего и компактного размера, что позволяет сократить расход топлива. Оглядываясь назад, эти автомобили вряд ли могли быть гибридами, поскольку у них были большие двигатели.
В приведенном выше примере мы сопоставили класс с эстетикой цвета, но мы могли бы сопоставить класс с эстетикой размера таким же образом. В этом случае точный размер каждой точки покажет ее классовую принадлежность. Здесь мы получаем предупреждение , потому что сопоставление неупорядоченной переменной (класс , ) с упорядоченной эстетикой (размер , ) не является хорошей идеей.
ggplot (данные = миль на галлон) + geom_point (отображение = aes (x = displ, y = hwy, size = class)) #> Предупреждение: не рекомендуется использовать размер дискретной переменной.
Или мы могли бы сопоставить class с эстетикой alpha , которая управляет прозрачностью точек, или с эстетикой формы, которая управляет формой точек.
# Left ggplot (данные = миль на галлон) + geom_point (отображение = aes (x = displ, y = hwy, alpha = class)) # Правильно ggplot (данные = миль на галлон) + geom_point (отображение = aes (x = displ, y = hwy, shape = class))
Что случилось с внедорожниками? ggplot2 будет использовать одновременно только шесть фигур. По умолчанию при использовании эстетики формы дополнительные группы не отображаются.
Для каждой эстетики вы используете aes () , чтобы связать имя эстетики с отображаемой переменной. Функция aes () собирает вместе все эстетические сопоставления, используемые слоем, и передает их аргументу сопоставления слоя. Синтаксис подчеркивает полезную информацию о x и y : положения x и y точки сами по себе являются эстетикой, визуальными свойствами, которые вы можете сопоставить с переменными для отображения информации о данных.
После того, как вы нанесете на карту эстетику, ggplot2 позаботится обо всем остальном. Он выбирает разумный масштаб для использования с эстетикой и строит легенду, объясняющую соответствие между уровнями и значениями. Для эстетики x и y ggplot2 не создает легенду, но создает осевую линию с делениями и меткой. Линия оси действует как легенда; он объясняет соответствие между местоположениями и ценностями.
Вы также можете установить эстетические свойства геометрии вручную.Например, мы можем сделать все точки на нашем графике синими:
ggplot (данные = миль на галлон) + geom_point (mapping = aes (x = displ, y = hwy), color = "blue")
Здесь цвет не передает информацию о переменной, а только изменяет внешний вид графика. Чтобы установить эстетику вручную, задайте эстетику по имени в качестве аргумента вашей функции geom; то есть идет за пределы из aes () . Вам нужно будет выбрать уровень, соответствующий этой эстетике:
Имя цвета в виде строки символов.
Размер точки в мм.
Форма точки в виде числа, как показано на рисунке 3.1.
Рисунок 3.1: R имеет 25 встроенных форм, обозначенных номерами. Есть некоторые кажущиеся дубликаты: например, 0, 15 и 22 — все квадраты. Разница возникает из-за взаимодействия цвета и заливки эстетики. Полые формы (0–14) имеют границу, определяемую цветом ; сплошные фигуры (15–20) залиты цветом цвет ; закрашенные фигуры (21–24) имеют границу цвета и заполнены заливкой .
Упражнения
Что случилось с этим кодом? Почему точки не синие?
ggplot (данные = миль на галлон) + geom_point (mapping = aes (x = displ, y = hwy, color = "blue"))
Какие переменные в миль на галлон являются категориальными? Какие переменные непрерывны? (Подсказка: введите ? Mpg , чтобы прочитать документацию по набору данных). Как Вы можете увидеть эту информацию, когда запустите миль на галлон ?
Сопоставьте непрерывную переменную с цветом , размером и формой .Как эта эстетика ведет себя по-разному для категориального и непрерывного переменные?
Что произойдет, если сопоставить одну и ту же переменную с несколькими эстетиками?
Что делает эстетика stroke ? С какими формами он работает? (Подсказка: используйте ? Geom_point )
Что произойдет, если сопоставить эстетику с чем-то другим, кроме переменной имя, например aes (color = displ <5) ? Обратите внимание: вам также необходимо указать x и y.
Общие проблемы
При запуске кода R вы, вероятно, столкнетесь с проблемами. Не волнуйтесь - это случается со всеми. Я писал код на R в течение многих лет, и каждый день я все еще пишу код, который не работает!
Начните с тщательного сравнения кода, который вы запускаете, с кодом в книге. R чрезвычайно разборчив, и неуместный персонаж может иметь решающее значение. Убедитесь, что каждые ( совпадают с ) и каждые " сопряжены с другим " .Иногда вы запускаете код, но ничего не происходит. Посмотрите на левую часть консоли: если это + , это означает, что R не думает, что вы набрали полное выражение, и ждет, когда вы его закончите. В этом случае обычно легко снова начать с нуля, нажав ESCAPE, чтобы прервать обработку текущей команды.
Одна из распространенных проблем при создании графики ggplot2 - поставить + в неправильное место: он должен стоять в конце строки, а не в начале. Другими словами, убедитесь, что вы случайно не написали такой код:
ggplot (данные = миль на галлон) + geom_point (отображение = aes (x = displ, y = hwy))
Если вы все еще не знаете, что делать, попробуйте помощь. Вы можете получить справку по любой функции R, запустив ? Имя_функции в консоли или выбрав имя функции и нажав F1 в RStudio. Не волнуйтесь, если помощь не покажется такой полезной - вместо этого перейдите к примерам и найдите код, который соответствует тому, что вы пытаетесь сделать.
Если это не помогает, внимательно прочтите сообщение об ошибке. Иногда там и закопают ответ! Но когда вы новичок в R, ответ может быть в сообщении об ошибке, но вы еще не знаете, как это понять. Еще один отличный инструмент - Google: попробуйте поискать в Google сообщение об ошибке, так как, вероятно, кто-то другой столкнулся с такой же проблемой и получил помощь в Интернете.
Грани
Один из способов добавить дополнительные переменные - это эстетика. Другой способ, особенно полезный для категориальных переменных, - разбить график на фасетов , подзаголовки, каждый из которых отображает одно подмножество данных.
Чтобы огранить график одной переменной, используйте facet_wrap () . Первым аргументом facet_wrap () должна быть формула, которую вы создаете с ~ , за которой следует имя переменной (здесь «формула» - это имя структуры данных в R, а не синоним «уравнения»). Переменная, которую вы передаете в facet_wrap () , должна быть дискретной.
ggplot (данные = миль на галлон) + geom_point (отображение = aes (x = displ, y = hwy)) + facet_wrap (~ класс, nrow = 2)
Чтобы обработать график на основе комбинации двух переменных, добавьте facet_grid () к вызову графика.Первый аргумент facet_grid () также является формулой. На этот раз формула должна содержать два имени переменных, разделенных символами ~ .
ggplot (данные = миль на галлон) + geom_point (отображение = aes (x = displ, y = hwy)) + facet_grid (DRV ~ Cyl)
Если вы предпочитаете не фасетировать измерение строк или столбцов, используйте . вместо имени переменной, например + facet_grid (. ~ Cyl) .
Упражнения
Что произойдет, если вы фасетите непрерывную переменную?
Что означают пустые ячейки на графике с facet_grid (drv ~ cyl) ? Как они относятся к этому сюжету?
ggplot (данные = миль на галлон) + geom_point (отображение = aes (x = drv, y = cyl))
Какие графики создает следующий код? Что значит . делать?
ggplot (данные = миль на галлон) + geom_point (отображение = aes (x = displ, y = hwy)) + facet_grid (drv ~.) ggplot (данные = миль на галлон) + geom_point (отображение = aes (x = displ, y = hwy)) + facet_grid (. ~ cyl)
Возьмите первый граненый сюжет в этом разделе:
ggplot (данные = миль на галлон) + geom_point (отображение = aes (x = displ, y = hwy)) + facet_wrap (~ класс, nrow = 2)
Каковы преимущества использования огранки вместо эстетики цвета? Какие недостатки? Как мог бы измениться баланс, если бы у вас был больший набор данных?
Прочитать ? Facet_wrap .Что делает nrow ? Что делает ncol ? Какие еще варианты управления компоновкой отдельных панелей? Почему не facet_grid () имеет аргументы nrow и ncol ?
При использовании facet_grid () обычно следует помещать переменную с уникальные уровни в столбцах. Зачем?
Геометрические объекты
Чем похожи эти два графика?
Оба графика содержат одну и ту же переменную x, одну и ту же переменную y, и оба описывают одни и те же данные. Но сюжеты не идентичны. Каждый график использует свой визуальный объект для представления данных. В синтаксисе ggplot2 мы говорим, что они используют разные geom .
geom - это геометрический объект, который график использует для представления данных. Люди часто описывают участки по типу геометрии, которую они используют. Например, гистограммы используют геометрию гистограмм, линейные диаграммы используют геометрию линий, коробчатые диаграммы используют геометрию прямоугольной диаграммы и так далее. Диаграммы рассеивания ломают тренд; они используют точечную геометрию. Как мы видим выше, вы можете использовать разные геометрии для построения одних и тех же данных.На графике слева используется точечная геометрия, а на графике справа - сглаженная геометрия, плавная линия, подогнанная к данным.
Чтобы изменить геометрию на вашем графике, измените функцию geom, которую вы добавляете в ggplot () . Например, чтобы построить графики выше, вы можете использовать этот код:
# осталось ggplot (данные = миль на галлон) + geom_point (отображение = aes (x = displ, y = hwy)) # правильно ggplot (данные = миль на галлон) + geom_smooth (отображение = aes (x = displ, y = hwy))
Каждая функция geom в ggplot2 принимает аргумент mapping . Однако не всякая эстетика подходит для всех геометрических фигур. Вы можете задать форму точки, но не можете задать «форму» линии. С другой стороны, вы могли бы установить тип линии линии. geom_smooth () будет рисовать разные линии с разными типами линий для каждого уникального значения переменной, которую вы сопоставляете с типом линии.
ggplot (данные = миль на галлон) + geom_smooth (отображение = aes (x = displ, y = hwy, linetype = drv))
Здесь geom_smooth () разделяет автомобили на три строки на основе их значения drv , которое описывает трансмиссию автомобиля.Одна линия описывает все точки со значением 4 , одна линия описывает все точки со значением f , а одна линия описывает все точки со значением r . Здесь 4 означает полный привод, f - передний привод и r - задний привод.
Если это звучит странно, мы можем сделать это более понятным, наложив линии поверх необработанных данных, а затем раскрасив все в соответствии с drv .
Обратите внимание, что этот график содержит две геометрии на одном графике! Если это вас возбуждает, пристегнитесь. Очень скоро мы узнаем, как разместить несколько геометрических фигур на одном участке.
ggplot2 предоставляет более 40 геометрий, а пакеты расширений предоставляют еще больше (см. Https://exts.ggplot2.tidyverse.org/gallery/ для выборки). Лучший способ получить исчерпывающий обзор - это шпаргалка по ggplot2, которую вы можете найти по адресу http://rstudio.com/resources/cheatsheets. Чтобы узнать больше о каком-либо отдельном geom, используйте help: ? Geom_smooth .
Многие geom, например geom_smooth () , используют один геометрический объект для отображения нескольких строк данных. Для этих геометрических фигур вы можете установить для группы эстетику категориальной переменной, чтобы рисовать несколько объектов. ggplot2 будет рисовать отдельный объект для каждого уникального значения группирующей переменной. На практике ggplot2 автоматически группирует данные для этих геометрических фигур всякий раз, когда вы сопоставляете эстетику с дискретной переменной (как в примере с типом линий ). На эту особенность удобно полагаться, потому что эстетика группы сама по себе не добавляет к геометрии легенды или отличительных особенностей.
ggplot (данные = миль на галлон) + geom_smooth (отображение = aes (x = displ, y = hwy)) ggplot (данные = миль на галлон) + geom_smooth (отображение = aes (x = displ, y = hwy, group = drv)) ggplot (данные = миль на галлон) + geom_smooth ( отображение = aes (x = displ, y = hwy, color = drv), show.legend = FALSE )
Чтобы отобразить несколько геометрий на одном графике, добавьте несколько функций геометрии в ggplot () :
ggplot (данные = миль на галлон) + geom_point (отображение = aes (x = displ, y = hwy)) + geom_smooth (отображение = aes (x = displ, y = hwy))
Это, однако, приводит к некоторому дублированию нашего кода. Представьте, что вы хотите изменить ось Y, чтобы отобразить cty вместо hwy . Вам нужно будет изменить переменную в двух местах, и вы можете забыть обновить одно. Вы можете избежать такого повторения, передав набор сопоставлений в ggplot () . ggplot2 будет рассматривать эти сопоставления как глобальные сопоставления, которые применяются к каждому geom в графе. Другими словами, этот код создаст тот же график, что и предыдущий код:
ggplot (данные = миль на галлон, отображение = aes (x = displ, y = hwy)) + geom_point () + geom_smooth ()
Если вы размещаете сопоставления в функции geom, ggplot2 будет рассматривать их как локальные сопоставления для слоя.Он будет использовать эти сопоставления для расширения или перезаписи глобальных сопоставлений только для этого уровня . Это позволяет отображать разную эстетику на разных слоях.
ggplot (данные = миль на галлон, отображение = aes (x = displ, y = hwy)) + geom_point (отображение = aes (цвет = класс)) + geom_smooth ()
Вы можете использовать ту же идею, чтобы указать разные данные для каждого слоя. Здесь наша плавная линия отображает только подмножество набора данных миль на галлон , субкомпактные автомобили.Аргумент локальных данных в geom_smooth () переопределяет аргумент глобальных данных в ggplot () только для этого слоя.
ggplot (данные = миль на галлон, отображение = aes (x = displ, y = hwy)) + geom_point (отображение = aes (цвет = класс)) + geom_smooth (data = filter (mpg, class == "subcompact"), se = FALSE)
(Вы узнаете, как работает filter () , в главе о преобразовании данных: пока просто знайте, что эта команда выбирает только малолитражные автомобили.)
Упражнения
Какой геометрический объект вы бы использовали для построения линейной диаграммы? Коробчатый сюжет? Гистограмма? Диаграмма с областями?
Запустите этот код в уме и предскажите, как будет выглядеть результат. Затем запустите код на R и проверьте свои прогнозы.
ggplot (data = mpg, mapping = aes (x = displ, y = hwy, color = drv)) + geom_point () + geom_smooth (se = FALSE)
Что означает show.legend = FALSE ? Что будет, если его убрать?
Как вы думаете, почему я использовал его ранее в этой главе?
Что делает аргумент se для geom_smooth () ?
Эти два графика будут выглядеть по-разному? Почему, почему нет?
ggplot (данные = миль на галлон, отображение = aes (x = displ, y = hwy)) + geom_point () + geom_smooth () ggplot () + geom_point (данные = миль на галлон, отображение = aes (x = displ, y = hwy)) + geom_smooth (данные = миль на галлон, отображение = aes (x = displ, y = hwy))
Восстановите R-код, необходимый для создания следующих графиков.
Статистические преобразования
Теперь давайте взглянем на гистограмму. Столбчатые диаграммы кажутся простыми, но они интересны, потому что раскрывают что-то тонкое в графиках. Рассмотрим простую гистограмму, нарисованную с помощью функции geom_bar () . На следующей диаграмме показано общее количество алмазов в наборе данных алмазов , сгруппированных по огранкам . Набор данных алмазов входит в ggplot2 и содержит информацию о ~ 54 000 бриллиантов, включая цену , карат , цвет , чистоту и огранку каждого алмаза.Таблица показывает, что доступно больше алмазов с огранкой высокого качества, чем с огранкой низкого качества.
ggplot (данные = бриллианты) + geom_bar (отображение = aes (x = вырезано))
По оси X на диаграмме отображается огранки , переменная из алмазов . По оси Y отображается количество, но количество не является переменной в бриллиантах ! Откуда берется счет? Многие графики, например диаграммы рассеяния, отображают необработанные значения вашего набора данных. Другие графики, например гистограммы, вычисляют новые значения для построения:
гистограммы, гистограммы и частотные многоугольники объединяют ваши данные а затем нанесите на график количество точек, которые попадают в каждую ячейку.
сглаживающих устройств подбирают модель к вашим данным, а затем строят прогнозы на основе модель.
Коробчатые диаграммы
вычисляют надежную сводку распределения, а затем отображают специально отформатированный ящик.
Алгоритм, используемый для вычисления новых значений для графика, называется stat , сокращенно от статистического преобразования. На рисунке ниже показано, как этот процесс работает с geom_bar () .
Вы можете узнать, какой стат использует геометрия, проверив значение по умолчанию для аргумента stat .Например, ? Geom_bar показывает, что значением по умолчанию для stat является «count», что означает, что geom_bar () использует stat_count () . stat_count () задокументирован на той же странице, что и geom_bar () , и если вы прокрутите вниз, вы найдете раздел под названием «Вычисляемые переменные». Это описывает, как он вычисляет две новые переменные: count и prop .
Обычно вы можете использовать геометрию и статистику как взаимозаменяемые.Например, вы можете воссоздать предыдущий график, используя stat_count () вместо geom_bar () :
ggplot (данные = бриллианты) + stat_count (отображение = aes (x = вырезать))
Это работает, потому что у каждой геометрии есть стат по умолчанию; и каждый стат имеет геометрию по умолчанию. Это означает, что вы обычно можете использовать геометрию, не беспокоясь о лежащей в основе статистической трансформации. Есть три причины, по которым вам может потребоваться явное использование статистики:
Вы можете изменить статистику по умолчанию.В приведенном ниже коде я меняю статистика geom_bar () от счетчика (по умолчанию) до идентификатора. Это позволяет Я сопоставляю высоту столбцов с необработанными значениями переменной \ (y \). К сожалению, когда люди небрежно говорят о гистограммах, они могут ссылаясь на этот тип столбчатой диаграммы, где высота столбца уже присутствует в данных, или на предыдущей гистограмме, где высота столбца генерируется путем подсчета строк.
демо <- tribble ( ~ вырезать, ~ частота, «Ярмарка», 1610 г., г. «Хорошая», 4906, г. «Очень хорошо», 12082, г. «Премиум», 13791, г. «Идеал», 21551 ) ggplot (данные = демо) + geom_bar (mapping = aes (x = cut, y = freq), stat = "identity")
(Не беспокойтесь, что вы раньше не видели <- или tribble () .Вы, возможно уметь угадывать их значение из контекста, и вы точно узнаете что они скоро сделают!)
Возможно, вы захотите переопределить отображение по умолчанию из преобразованных переменных к эстетике. Например, вы можете отобразить гистограмму пропорция, а не количество:
ggplot (данные = бриллианты) + geom_bar (mapping = aes (x = cut, y = stat (prop), group = 1))
Чтобы найти переменные, вычисляемые с помощью статистики, обратитесь к разделу справки под названием «вычисляемые переменные».
Возможно, вам стоит обратить внимание на статистическое преобразование. в вашем коде. Например, вы можете использовать stat_summary () , который суммирует значения y для каждого уникального значения x, чтобы нарисовать Обратите внимание на сводку, которую вы вычисляете:
ggplot (данные = бриллианты) + stat_summary ( отображение = aes (x = вырез, y = глубина), fun.min = min, fun.max = max, веселье = медиана )
ggplot2 предоставляет вам более 20 статистических данных.Каждая статистика - это функция, поэтому вы можете получить помощь обычным способом, например ? Stat_bin . Чтобы увидеть полный список статистики, попробуйте шпаргалку ggplot2.
Упражнения
Какая геометрия по умолчанию связана с stat_summary () ? Как мог вы переписываете предыдущий график, чтобы использовать эту функцию geom вместо stat функция?
Что делает geom_col () ? Чем он отличается от geom_bar () ?
Большинство геометрических фигур и статистики попадают в пары, которые почти всегда используются в концерт. Прочтите документацию и составьте список всех пары. Что они имеют общего?
Какие переменные вычисляет stat_smooth () ? Какие параметры контролируют его поведение?
В нашей столбчатой диаграмме пропорций нам нужно установить group = 1 . Зачем? В другом словами в чем проблема с этими двумя графиками?
ggplot (данные = бриллианты) + geom_bar (mapping = aes (x = cut, y = after_stat (prop))) ggplot (данные = бриллианты) + geom_bar (mapping = aes (x = вырезать, fill = color, y = after_stat (prop)))
Регулировка положения
С гистограммами связано еще одно волшебство.Вы можете раскрасить гистограмму, используя эстетику color или, что более полезно, заливку :
ggplot (данные = бриллианты) + geom_bar (отображение = aes (x = вырезать, цвет = вырезать)) ggplot (данные = бриллианты) + geom_bar (отображение = aes (x = вырезать, заполнить = вырезать))
Обратите внимание, что произойдет, если вы сопоставите эстетику заливки с другой переменной, например с четкостью : полосы автоматически складываются. Каждый цветной прямоугольник представляет собой комбинацию огранки и четкости .
ggplot (данные = бриллианты) + geom_bar (mapping = aes (x = вырезать, заполнить = четкость))
Укладка выполняется автоматически с помощью настройки позиции , указанной аргументом позиция . Если вам не нужна столбчатая диаграмма с накоплением, вы можете использовать один из трех других вариантов: "identity" , "dodge" или "fill" .
position = "identity" разместит каждый объект именно там, где он падает. контекст графика.Это не очень полезно для баров, потому что перекрывает их. Чтобы увидеть это перекрытие, нам нужно сделать полосы слегка прозрачным, установив alpha на малое значение, или полностью прозрачный, установив fill = NA .
ggplot (данные = ромбики, отображение = aes (x = вырезка, заливка = четкость)) + geom_bar (альфа = 1/5, позиция = "идентичность") ggplot (данные = алмазы, отображение = aes (x = огранка, цвет = чистота)) + geom_bar (fill = NA, position = "identity")
Регулировка положения идентичности более полезна для 2d геометрии, например точек, где по умолчанию.
position = "fill" работает как наложение, но делает каждый набор столбцов наложенными друг на друга. такой же высоты. Это упрощает сравнение пропорций между группы.
ggplot (данные = бриллианты) + geom_bar (mapping = aes (x = вырезать, заполнить = четкость), position = "fill")
position = "dodge" помещает перекрывающиеся объекты непосредственно рядом с одним еще один. Это упрощает сравнение отдельных значений.
ggplot (данные = бриллианты) + geom_bar (mapping = aes (x = вырезать, fill = четкость), position = "dodge")
Есть еще один тип корректировки, который бесполезен для гистограмм, но может быть очень полезен для диаграмм рассеяния. Вспомните нашу первую диаграмму рассеяния. Вы заметили, что на графике отображается только 126 точек, хотя в наборе данных 234 наблюдения?
Значения hwy и displ округлены, поэтому точки появляются на сетке, а многие точки перекрывают друг друга. Эта проблема известна как , перекрывающая . Такое расположение затрудняет понимание того, где находится масса данных. Распространены ли точки данных равномерно по графику, или существует одна специальная комбинация hwy и displ , которая содержит 109 значений?
Вы можете избежать этой сетки, установив регулировку положения на «дрожание». position = "jitter" добавляет небольшое количество случайного шума к каждой точке. Это раздвигает границы, потому что никакие две точки вряд ли получат одинаковое количество случайного шума.
ggplot (данные = миль на галлон) + geom_point (mapping = aes (x = displ, y = hwy), position = "jitter")
Добавление случайности кажется странным способом улучшить ваш график, но, хотя это делает ваш график менее точным в малых масштабах, оно делает ваш график более показательным в больших масштабах. Поскольку это очень полезная операция, в ggplot2 есть сокращение для geom_point (position = "jitter") : geom_jitter () .
Чтобы узнать больше о корректировке положения, просмотрите страницу справки, связанную с каждой корректировкой: ? Position_dodge , ? Position_fill , ? Position_identity , ? Position_jitter и ? Position_stack .
Упражнения
В чем проблема этого участка? Как бы вы могли это улучшить?
ggplot (данные = миль на галлон, отображение = aes (x = cty, y = hwy)) + geom_point ()
Какие параметры в geom_jitter () управляют величиной дрожания?
Сравните и сопоставьте geom_jitter () с geom_count () .
Какая настройка положения по умолчанию для geom_boxplot () ? Создайте визуализация набора данных миль на галлон , который демонстрирует это.
Системы координат
Системы координат, вероятно, самая сложная часть ggplot2. Системой координат по умолчанию является декартова система координат, в которой положения x и y действуют независимо друг от друга, определяя положение каждой точки. Иногда могут быть полезны и другие системы координат.
corre_flip () переключает оси x и y. Это полезно (например), если вам нужны горизонтальные коробчатые диаграммы.Это также полезно для длинных ярлыков: это их сложно подогнать без перекрытия по оси абсцисс.
ggplot (data = mpg, mapping = aes (x = class, y = hwy)) + geom_boxplot () ggplot (data = mpg, mapping = aes (x = class, y = hwy)) + geom_boxplot () + Coord_flip ()
corre_quickmap () правильно устанавливает соотношение сторон для карт. Это очень важно, если вы строите пространственные данные с помощью ggplot2 (что, к сожалению, у нас нет места для освещения в этой книге).
nz <- map_data ("nz") ggplot (nz, aes (long, lat, group = group)) + geom_polygon (fill = "white", color = "black") ggplot (nz, aes (long, lat, group = group)) + geom_polygon (fill = "white", color = "black") + Coord_quickmap ()
corre_polar () использует полярные координаты. Полярные координаты показывают интересная связь между гистограммой и диаграммой Кокскомба.
bar <- ggplot (data = diamonds) + geom_bar ( отображение = aes (x = вырезать, заполнить = вырезать), шоу.легенда = ЛОЖЬ, ширина = 1 ) + тема (aspect.ratio = 1) + labs (x = NULL, y = NULL) бар + corre_flip () бар + координата_полярная ()
Упражнения
Превратите гистограмму с накоплением в круговую диаграмму с помощью ordin_polar () .
Чем занимается labs () ? Прочтите документацию.
В чем разница между corre_quickmap () и corre_map () ?
Что сюжет ниже рассказывает вам об отношениях между городами и шоссе на галлон? Почему важен corre_fixed () ? Что значит geom_abline () делать?
ggplot (данные = миль на галлон, отображение = aes (x = cty, y = hwy)) + geom_point () + geom_abline () + Coord_fixed ()
Многослойная грамматика графики
В предыдущих разделах вы узнали гораздо больше, чем о том, как создавать диаграммы рассеяния, гистограммы и коробчатые диаграммы. Вы узнали фундамент, который можно использовать для построения любого графика типа с помощью ggplot2. Чтобы убедиться в этом, давайте добавим настройки положения, статистику, системы координат и фасетирование в наш шаблон кода:
ggplot (data = ) + ( отображение = aes (<КАРТЫ>), stat = , position = <ПОЛОЖЕНИЕ> ) + +
Наш новый шаблон принимает семь параметров, слова в квадратных скобках, которые появляются в шаблоне.На практике вам редко нужно указывать все семь параметров для построения графика, потому что ggplot2 предоставит полезные значения по умолчанию для всего, кроме данных, сопоставлений и функции geom.
Семь параметров в шаблоне составляют грамматику графики, формальную систему построения графиков. Грамматика графики основана на понимании того, что вы можете однозначно описать любой график как комбинацию набора данных, геометрии, набора сопоставлений, статистики, корректировки положения, системы координат и схемы фасетирования.
Чтобы увидеть, как это работает, подумайте, как вы можете построить базовый график с нуля: вы можете начать с набора данных, а затем преобразовать его в информацию, которую вы хотите отобразить (со статистикой).
Затем вы можете выбрать геометрический объект для представления каждого наблюдения в преобразованных данных. Затем вы можете использовать эстетические свойства геометрии для представления переменных в данных. Вы бы сопоставили значения каждой переменной с уровнями эстетики.
Затем вы должны выбрать систему координат для размещения геометрии.Вы можете использовать расположение объектов (которое само по себе является эстетическим свойством) для отображения значений переменных x и y. В этот момент у вас будет полный график, но вы можете дополнительно настроить положения геометрии в системе координат (корректировка положения) или разбить график на подзаголовки (фасетирование). Вы также можете расширить график, добавив один или несколько дополнительных слоев, где каждый дополнительный слой использует набор данных, геометрию, набор сопоставлений, статистику и корректировку положения.
Вы можете использовать этот метод для построения любого сюжета , который вы себе представляете. Другими словами, вы можете использовать шаблон кода, который вы изучили в этой главе, для построения сотен тысяч уникальных графиков.
Coordinate Plane Online - Fill Online, Printable, Fillable, Blank
Комментарии и помощь по изготовителю декартовых самолетов
Видеоинструкция и помощь по заполнению координатной плоскости онлайн
Инструкции и справка по форме изготовителя координатной плоскости
Привет, я Роб, добро пожаловать в математические шалости. В этом уроке мы собирались узнать кое-что, что является важной основой для множества математических задач, в том числе тех, с которыми вы столкнетесь при изучении базовой алгебры. Мы собирались узнать о построении графиков, что в основном означает использование математических отношений и превращение их в картинки. Привет, друзья, добро пожаловать! назад к «Радость построения графиков» Мы собираемся продолжить с того места, где остановились. У нас уже есть эта прекрасная красивая функция прямо здесь. Но ей нужен друг. И мы собирались сделать это, добавив несколько точек. Итак, давайте поместим следующую точку прямо здесь. Теперь все, что нам нужно. нужно соединить эти точки, потому что они все друзья И что делают друзья Они остаются на связи О, и посмотрите на это Это красиво Ну не та картинка, которую вы бы повесили на стену. Построение графиков просто означает визуальное представление уравнения или набора данных, поэтому вы можете лучше понять это. Это способ помочь вам буквально УВИДЕТЬ, как работает математика. Когда математика - это просто набор чисел и символов на странице, это может быть довольно абстрактное и сложное для понимания Но построение графиков похоже на окно в абстрактный мир математики, которое помогает нам увидеть его более ясно. На самом деле фокус нашего сегодняшнего урока на самом деле немного похож на окно, которое называется Координатная плоскость Координатная плоскость платформа или этап, на котором будет происходить построение графика. Но чтобы понять, как это работает, нам сначала нужно начать с его ближайшего родственника; Числовая линия Вы помните, как работает числовая линия справа Числовая линия начинается с нуля и представляет положительные числа, когда вы двигаетесь вправо, и отрицательные числа, когда вы перемещаетесь влево И обычно есть отметки, показывающие, где находится каждое целое число по пути. клонирование этой числовой линии и поворот копии против часовой стрелки на 90 градусов так, чтобы вторая числовая линия была перпендикулярна первой, и они пересекались в своих нулевых точках. Теперь у нас есть числовая плоскость. Это в основном как двумерная версия числовая линия, но это второе измерение делает ее намного более полезной С помощью простой 1-мерной числовой линии мы могли бы показать, где были расположены различные числа вдоль этой линии, путем рисования или нанесения точек. Но независимо от того, сколько точек мы наносим, они всегда находятся на одной линии. с помощью двумерной числовой плоскости мы можем наносить точки в любом месте этой двумерной области, и это открывает целый новый мир возможностей. С помощью одномерной числовой линии построение точек было легким. просто нужно было одно число, чтобы указать, где построить точку.Но с двумерной числовой плоскостью вам действительно нужны ДВА числа для построения каждой точки. Эти два числа называются координатами, потому что они одного ранга или порядка, и они работают вместе, чтобы указать местоположения точки на числовой плоскости Фактически, именно поэтому числовую плоскость часто называют координатной плоскостью. Это этап для построения координат. Координаты используют специальный формат, чтобы помочь вам распознать их. Два числа помещены в круглые скобки с запятой между ними. как разделитель Итак, когда вы видите 2 запятую 5...
Создавайте интерактивные гистограммы, чтобы произвести неизгладимое впечатление
С помощью Infogram вы можете создавать динамических диаграмм и карт , которые обновляют в реальном времени и в реальном времени . Мы поддерживаем две интеграции для обновлений в реальном времени:
1. Google Таблицы
2. Канал JSON
Как только данные изменятся в Google лист или JSON файле , диаграмма или карта , с которой она связана, автоматически обновятся, даже если она встроена.
Примечание : Инфограмма не поддерживает формулы, только необработанные данные. Если вы используете формулы или другие скрипты в своем Google листе , расчеты могут не отображаться на инфограмме после импорта.
Для создания обновляемой диаграммы или карты с помощью Google Таблиц:
1. В проекте щелкните Добавить диаграмму (или Добавить кнопку карта ) на левой стороне панель и выберите диаграмму тип , которая наилучшим образом соответствует информации вы хотите отобразить. Если вы не уверены, какую из них выбрать, попробуйте добавить любую диаграмму тип в свой проект и дважды щелкните ее, чтобы просмотреть пример данные . Используйте эти данные макет в листе Google, который вы хотите импортировать в диаграмму.
Совет : Большинство Infogram диаграмм могут отображать только числовые данные ( строка , столбец , бар , круговая диаграмма , пузырь , и т. Д. .). Однако некоторые из них предназначены для отображения текста информации ( слово облако , древовидная карта ). Если ваш источник данных содержит несколько столбцов с номерами и некоторые с текстом , вам потребуется:
Разделите текстовых и визуализируйте их в собственном тексте - на основе диаграммы или импортируйте данные в таблицу диаграмму , которая поддерживает номеров + текст внутри одной диаграммы .
2. Дважды щелкните диаграмму, чтобы открыть ее редактор. . Над данными таблицей вы увидите данных импорт кнопок . Выберите Добавить документ Google Диска.
3. Подключите свою учетную запись Google Drive. Все таблицы Google будут отображены в списке.
Pro tip : Вы можете удалить Google Drive и Infogram интеграцию через Google аккаунт настройки .Когда вы это сделаете, существующие обновляемые графики потеряют связь.
4. Выберите электронную таблицу с данными , которые вам нужны, с вашего Google Диска.
5. Когда вы редактируете информацию в таблице Google, она автоматически обновляется в вашей диаграмме инфограммы . График обновляет данные каждые 30 секунд до минуты. Эти изменения будут автоматически применены к вашим встраиваниям и общим URL ссылке .
Примечание : При изменении порядка вкладок в листе Google вкладок не будут автоматически смещаться в вашем проекте Infogram. Каждая вкладка данных вашего проекта Infogram извлекает информацию из , численно соответствующей вкладки на листе Google, поэтому вам нужно вручную переименовать вкладок в вашей Infogram chart .
Чтобы создать диаграмму или карту с обновлением в реальном времени через канал JSON:
1.Добавьте диаграмму или карту на холст своего проекта, нажав кнопку Добавить диаграмму или Добавить карту кнопки слева сторона панель .
2. Дважды щелкните диаграмму, чтобы открыть ее редактор. . Над данными таблицей вы увидите данных импорт кнопок . Выберите вариант Добавить канал JSON.
3. Используйте этот пример, чтобы понять, как отформатировать фид JSON . Чтобы создать multi-tab chart или map , используйте следующий пример.
4. Теперь, когда вы редактируете информацию в фиде JSON, она автоматически обновляется в диаграмме инфограммы. Диаграмма обновляет данные каждые 30 секунд до минуты. Эти изменения будут автоматически применены к вашим встраиваниям и общим URL ссылке .
Посмотреть еще
Лучшее программное обеспечение с открытым исходным кодом для построения графиков и построения графиков
Отличный способ сделать ваши презентации или доклады яркими и запоминающимися - это улучшить свои графики и диаграммы. Стандартные графики, создаваемые такими программами, как Excel или SPSS, могут передавать требуемую информацию, но, как правило, не имеют стиля, поскольку эти инструменты имеют ограниченные возможности настройки.Другое программное обеспечение существует с единственной целью - конфигурировать ваши диаграммы, в том числе многие из них с открытым исходным кодом и, следовательно, находятся в свободном доступе. Как экономисту важно убедиться, что ваши графики выглядят как можно лучше, поскольку они необходимы для завоевания и удержания внимания вашей аудитории.
Просмотрите наши списки вакансий и найдите свою идеальную должность
Gnuplot - один из лучших инструментов для построения графиков, популярный среди средних и продвинутых пользователей.Доступен кросс-платформенный для Windows, Linux и Mac, его основная функция - визуализация математических данных и функций.
С годами его функции расширились, и теперь его можно использовать для визуального отображения всех видов научных данных как на двух-, так и на трехмерных графиках. Это программа командной строки, поэтому требуются некоторые знания в области программирования.
Однако, использовавшаяся много лет (с 1986 г.), имеется обширная документация и советы по использованию программы, которые можно найти в Интернете.
Matplotlib - еще один популярный вариант для экономистов, которым нужны инструменты для визуального отображения результатов. Это двухмерная библиотека Python для построения графиков, которые создают особенно привлекательные фигуры, и эту библиотеку можно использовать в сценариях Python или запускать на серверах веб-приложений.
Эта библиотека - хороший выбор для всех, кто знаком со статистическим программным пакетом Matlab, так как интерфейс Matplotlib похож, что упрощает изучение. Стиль графиков по умолчанию, созданных Matplotlib, привлекателен и отточен, требуя меньше настроек, чем те, которые создаются Gnuplot.Однако Matplotlib работает только с Python, тогда как Gnuplot может работать и с другими языками программирования.
3. рэнд
R уже популярен среди статистиков и ученых, работающих в областях с большим объемом данных, для статистического анализа в дополнение к построению графиков. Он использует интерфейс командной строки, что требует определенных технических навыков, но после освоения он представляет собой мощный инструмент для анализа данных и может быть очень полезным для экономиста. Существует широкий спектр типов графиков, доступных как в 2D, так и в 3D форматах, что полезно для поиска идеального формата для отображения ваших данных.
Однако, хотя стиль графика по умолчанию, созданный R, является функциональным, он требует некоторой работы, чтобы созданные графики выглядели более элегантно. R - отличный вариант построения графиков для экономистов, работающих с большим набором данных, особенно если они уже знакомы с языком программирования. Если вы хотите воспользоваться преимуществами расширенных функций построения графиков с помощью R, но вас пугает командная строка, то R Commander может вам очень помочь - это графический пользовательский интерфейс для R, доступный для новичков.
Еще одна возможность - это Gephi, инструмент визуализации для исследования сетей и сложных систем. Он наиболее известен как инструмент анализа социальных сетей для визуализации социальных отношений между людьми, но он также имеет приложения для экономических исследований. Наряду с предоставлением сетевых показателей и расчетов, Gephi предлагает высокий уровень управления дизайном, позволяющий пользователям создавать высококачественную графику, подходящую для публикации и демонстрации плакатов.
Поскольку он основан на Java, он работает на нескольких платформах, и, хотя для этого требуются некоторые технические знания в области сетевого анализа, пользовательский интерфейс достаточно доступен.Альтернативным инструментом для таких наборов данных является NodeXL , подключаемый модуль с открытым исходным кодом для Microsoft Excel, который позволяет анализировать данные социальных сетей с помощью Excel и больше подходит для начинающих.
Каждый из этих инструментов может помочь вам более эффективно передавать ваши данные, представляя их в привлекательном и тщательно разработанном формате. Программное обеспечение варьируется от более технических инструментов на основе командной строки, таких как Gnuplot и R, которые очень мощные, но требуют более обширных технических знаний, до программ на основе графического интерфейса, таких как R Commander или NodeXL, которые более доступны для начинающих пользователей.
Также важно учитывать тип данных, которые вы хотите визуализировать; большие наборы данных лучше подходят для таких мощных инструментов, как R, тогда как данные социальных сетей лучше обрабатываются более конкретными инструментами, такими как Gephi или NodeXL. Из этого широкого набора инструментов вы найдете идеальное решение с открытым исходным кодом для построения графиков и графиков, чтобы ваши данные сияли.
Бесплатный онлайн-конструктор графиков для всей вашей команды
Найдите подходящую диаграмму и график для ваших данных
Гистограмма Создайте гистограмму, чтобы отслеживать изменения с течением времени, определять исполнители с лучшими к худшим или ранжируйте значения от самых высоких до самый маленький.
Столбчатая диаграмма Сделайте столбчатый график для отображения всех видов бизнеса, финансовые и логистические данные и представляют собой отрицательные ценности более эффективно.
График Используйте линейный график для визуализации прогресса во времени или на расстоянии путем соединения непрерывных точек данных с линейными сегментами.Взаимодействие с другими людьми
Гистограмма с накоплением Создайте гистограмму с накоплением, чтобы создавать слои внутри ваших полос, и покажите, как подгруппы вносят свой вклад в Всего.
Столбчатая диаграмма с накоплением Используйте столбчатую диаграмму с накоплением для отображения возрастающих значений - например, даты или группы доходов - а также подгруппы в ваших столбцах.
Диаграмма с областями Создайте диаграмму с областями для сравнения связанных групп внутри категории и представляют отношения от части к целому, поскольку они изменение с течением времени.
Диаграмма с накоплением с областями Создайте диаграмму с областями с накоплением, чтобы отслеживать части целого времени и для анализа тенденций, например посещений страниц с разбивкой по источникам, или доход против расходов.
Круговая диаграмма и кольцевая диаграмма Используйте круговую или кольцевую диаграмму, чтобы отображать категории в виде фрагментов и процентов - и упростить отношения между частями и целыми понять.
Диаграмма-воронка Составьте диаграмму воронки для анализа прогрессивных этапов процесс или процедура для выявления проблем и устранения узкие места.
И свободно экспериментируй Одним щелчком мыши вы можете изучить множество красивых визуализаций данных чтобы найти то, что подходит вашей аудитории и информации!
.