bar-chart

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我正在研究一個項目，並且我想使用條形圖（HighChart）來指示值。我更喜歡使用這種條形圖 - bar chart image 如果任何人已經在這種類型的條形圖上工作或有任何想法如何實現它，請分享。提前致謝。

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本網站的長時間粉絲，儘管第一次使用。正在搜索此問題的類似/工作結果。我試圖顯示PROPORTION，每個級別的2級因子出現在三個位置。全部在ggplot並排條形圖。這是我一直用來（嘗試）創建圖表的代碼。結果是兩個圖表：分別使用geom_bar和geom_col。我想要的基本上是兩者的結合。第一個，但第二個的顏色和Y軸。謝謝！ ggplot(df,aes(x = Stream,fill =

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Y-break與R中的尺度變化

我對R仍然很陌生。我同意幫助朋友重新繪製他的圖表，然而他的一個情節設計很難複製。這是因爲他插入了一個Y軸中斷，然後在一個barplot上進行了比例改變。這由下面的示例圖來說明。意外的是，這證明很難實施。我已經嘗試使用： barplot（）#very很難與所有元素來實現，不能使它 gap.barplot（）#does不允許分組barplots ggplot（）＃經過相當長的時間學習基礎知識後發現它

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使條形圖條從最大值延伸到平均值而不是從0到平均值

在我的條形圖中，我已經顛倒了y軸，以便較低的值位於頂部，但是我希望條形圖可以向上延伸從x軸。有沒有辦法改變酒吧的延伸方向？ library(tidyverse) mtcars %>% group_by(cyl) %>% summarise(mean_mpg = mean(mpg)) %>% ggplot(aes(x = as.factor(cyl), y = m

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多個傳說中的barplot填充ggplot

我想創建一個具有三個不同圖例的堆疊barplot，用於不同的數據分組。例如，給出以下數據框： Year <- as.factor(c(rep(1, 10), rep(2, 10), rep(3,10), rep(4,10), rep(5,10), rep(6,10))) Category <- as.factor(c(rep("a", 15), rep("b", 10), rep("c", 1

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如何在d3中更新條形圖數據之間的轉換？

我想了解使用D3在條形圖中的轉換。我現在正在做的是更新兩個不同數據集之間的圖表。我有一個轉換，但它是從軸的底部開始，而不是在兩者之間轉換。我的目標是讓它在兩者之間轉換，然後改變顏色。我正在使用這個有用的example來了解更新的數據（我的代碼段沒有多大區別）。謝謝你看看。 var bothData = [ { "year": "2014", "product": "Books

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來自數據幀的Matplotlib條形圖ValueError：不兼容的大小：參數'height'必須是長度

我想從數據框中製作一個簡單的條形圖。我的數據幀是這樣的： start_date AvgPrice 0 2018-03-17 3146.278673 1 2018-12-08 3146.625048 2 2018-11-10 3148.762809 3 2018-11-17 3151.926036 4 2018-11-03 3153.965413 5 2018-02-03 3155.8

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基於第三個變量的Barplot ggplot2中的標籤數據

已經看到here和here但仍然出錯。我想按客戶類別標註我的比杆：這裏是dput()輸出： structure(list(word = c("broadband", "broadband", "broadband", "call", "call", "call", "cheaper", "cheaper", "cheaper", "customer", "customer", "custo

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Angular chart.js onClick不起作用 - 如何獲取單擊條形圖時的所有元素

我是Chart.js的初學者，我試圖在創建圖表時創建點擊事件。我試圖訪問一個欄的所有元素，當它被點擊，但現在，onClick方法甚至沒有正常運行。圖表渲染就好 - 任何HTML都不需要，因爲畫布是在代碼中創建的。我將不勝感激幫助，以解決這個問題 controller($state, $scope, $rootScope) { $scope.myChart; .... $scope.

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如何將SE錯誤欄添加到ggplot2中的barplot中？

我用ggplot2做了一個簡單的barplot，比較了2種昆蟲的雄性和雌性的平均壽命（年齡）。我的代碼看起來像這樣，以「集」是，好了，我的數據集... gplot(dataset, aes(Species, Age, fill=Sex))+ stat_summary(fun.y = mean, geom = "bar", position = "dodge")+ scale_fill_man