一起来聊聊“数据和展示"的关系

<p>图像处理中，图像中每个点都有一个对应的灰度值【0,255】，统计图像中每一级灰度值的像素点个数，很适合使用直方图。</p>

<p>饼图：突出各部分所占比例，比如某些商品销量占总销量的比例</p><p>折线图：突出数据的变化，如股票走向</p><p>柱状图：突出不同组分数据的差别，如不同人的成绩</p>

<p>折线图：可以通过线段的走势，来预测数据的未来变化局势</p><p>条形图：可以直观看出数据的大小，但不易看出数据的走势</p><p><br ></p>

<p>1.柱状图</p><p>适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。</p><p>2.条形图</p><p>适用场景：显示各个项目之间的比较情况，可参考柱状图；</p><p>3.折线图</p><p>适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。</p><p>优势：容易反应出数据变化的趋势。</p><p>3.折线图</p><p>适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。</p><p>优势：容易反应出数据变化的趋势。</p><p>5.雷达图</p><p>适用场景：雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序，数据点一般6个左右，太多的话辨别起来有困难。</p><p>8.散点图</p><p>适用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似XY轴，判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较</p><p><br ></p>

<p>比较：柱状、条形、雷达；折线（基于时间序列）</p><p>构成：饼图、环形（静态）；堆叠（基于时变）<br ></p><p>分布、联系：散点、汽泡</p>

<p>折现图一般用来展示数据的走势（比如某年1-12月销售量情况）</p><p>饼状图用来展示分类数据的占比情况（比如某校男女生比例）</p><p>柱形图展示数据落在某区间的一个分布情况（比如某班成绩区间的人数）</p><p>条形图展示分类变量的数值多少问题（比如四季某产品的销量）</p>

<p>折线图：主要用于表示数据的变化趋势</p>

<p style="margin: 0px; padding: 0px; font-stretch: normal; line-height: normal;" ><span style="caret-color: rgb(0, 0, 0); -webkit-text-size-adjust: auto; background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" >折现图一般用来展示数据的走势（比如某年1-12月销售量情况）</span> </p> <p style="margin: 0px; padding: 0px; font-stretch: normal; line-height: normal;" ><span style="caret-color: rgb(0, 0, 0); -webkit-text-size-adjust: auto; background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" >饼状图用来展示分类数据的占比情况（比如某校男女生比例）</span> </p> <p style="margin: 0px; padding: 0px; font-stretch: normal; line-height: normal;" ><span style="caret-color: rgb(0, 0, 0); -webkit-text-size-adjust: auto; background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" >柱形图展示数据落在某区间的一个分布情况（比如某班成绩区间的人数）</span> </p> <p style="margin: 0px; padding: 0px; font-stretch: normal; line-height: normal;" ><span style="caret-color: rgb(0, 0, 0); -webkit-text-size-adjust: auto; background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" >条形图展示分类变量的数值多少问题（比如四季某产品的销量）</span> </p>

<p>一般还是折线图使用得比较多吧。。。</p>

<p>趋势的时候用折线图</p><p>分布的时候可以用散点图</p><p>极坐标可以很形象的表示自己的数据，而且显得很高大上</p>

<p>饼图用来体现一个总体内部各分部的份额。</p>

<span style="caret-color: rgb(0, 0, 0); -webkit-text-size-adjust: auto; background-color: rgba(255, 255, 255, 0);" >折现图一般用来展示数据的走势</span>

<p>图像可以用直方图进行绘制</p>

公司的销售数据，用折线图来展示走势，直方图看大小，圆饼图展示不同产品的销售。

<p>1.柱状图</p><p>适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。</p><p>2.条形图</p><p>适用场景：显示各个项目之间的比较情况，可参考柱状图；</p><p>3.折线图</p><p>适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。</p><p>优势：容易反应出数据变化的趋势。</p><p>4.散点图</p><p>适用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似XY轴，判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较</p><p><br ></p>

<p>饼图：中国各省GDP占比</p><p>柱状图：每月支出金额</p><p>极坐标图：能力雷达展示<br ></p><p>散点图：机器学习数据集</p>

<p>折现图一般用来展示数据的走势</p><p>饼状图用来展示分类数据的占比情况</p><p>柱形图展示数据落在某区间的一个分布情况</p><p>条形图展示分类变量的数值多少问题</p><p>散点图考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式</p>

<p> 等高线变化趋势图</p><p><br ></p>

等划线趋势

折线图和柱状图