Excel-R-Python: 峯巒圖的實現

《R語言數據可視化之美》中詳細介紹了各類峯巒圖的繪製方法。其中關於R-ggridges包的問題1今天有了新的認識，並作修正奉獻給你們。ggridges包有一個很驚豔的函數geom_density_ridges_gradient（）能夠繪製多數據系列的核密度估計圖，以下圖所示：

  
    
  
  
   
   
   
   

   
   
     
   
   
    
    
    
    

  
    
  
  
   
   
   
   
 在這個函數中，fill的顏色還能夠以x軸的數值做爲映射，以下圖所示：
 
    
      
    
    
     
     
     
     

     
     
       
     
     
      
      
      
      

    
      
    
    
     
     
     
     
我以前說的ggridges包中， 因爲沒有Y軸數值，沒法得知每一個數據系列對應的Y軸數值，也就沒法獲得核密度估計得具體數值，只能看到數據大概的分佈形狀；
核密度估計面積的高度對應核密度估計得數值，這就至關於將Y軸的對應數值使用顏色映射實現啦。
有朋友Hazard在知乎上說仍是能夠經過ggridges包實現的，具體代碼以下：
       
         
       
       
        
        
        
        

        
        
          
        
        
         
         
         
         

       
         
       
       
        
        
        
        
圖1
#代碼以下：library(ggplot2)library(ggridges)#theme_set(theme_ridges())ggplot(lincoln_weather, aes(x = `Mean Temperature [F]`, y = `Month`)) +geom_density_ridges_gradient(aes(fill = `Month`), scale = 3, size = 0.3) + theme(legend.position = "none")#代碼以下：library(ggplot2)library(ggridges)#theme_set(theme_ridges())library(RColorBrewer)Colormap<- colorRampPalette(rev(brewer.pal(11,'Spectral')))(32)ggplot(lincoln_weather, aes(x = `Mean Temperature [F]`, y = `Month`)) +geom_density_ridges_gradient(aes(fill = ..x..), scale = 3, size = 0.3 ) +scale_fill_gradientn(colours=Colormap,name = "Temp. [F]")#代碼以下：library(ggplot2)library(ggridges)#theme_set(theme_ridges())library(RColorBrewer)ggplot(lincoln_weather, aes(x = `Mean Temperature [F]`, y = rev(`Month`), fill = ..density..)) + geom_density_ridges_gradient(scale = 3, rel_min_height = 0.01,size = 0.3) +scale_fill_gradientn(colours = colorRampPalette(rev(brewer.pal(11,'Spectral')))(32))
 可是對於不是核密度估計的圖表，ggridges包仍是沒有辦法實現。下面就是使用山峯疊巒圖展現多數據系列的時序數據，而不是核密度估計，以下圖1所示。可是這個圖也存在以前的問題：因爲沒有Y軸數值，沒法得知每一個數據系列對應的Y軸數值。圖2所示就將Y軸數值映射到顏色colormap，這樣就能夠獲得每一個時間點對應的數值。

新書《Python數據可視化之美》也介紹了這種圖的繪製方法，joypy 包提供了joyplot()函數，它根據數據能夠直接繪製不一樣顏色的核密度估計峯巒圖，其具體代碼以下：

import pandas as pdimport joypydf = pd.read_csv("lincoln_weather.csv")Categories=['January', 'February', 'March', 'April', 'May', 'June','July', 'August','September', 'October','November','December']df['Month']=df['Month'].astype("category",categories=Categories,ordered=True)

Excel插件EasyCharts2.0: EasyShu

原Excel圖表插件EasyCharts 1.0的主要功能包括1. 圖表風格的自動轉換；2. 顏色主題的自動轉換；3. 新型圖表的自動繪製；4. 數據分析的自動實現；5. Excel輔助工具的使用 Excel圖表插件EasyCharts 2.0版本：EasyShu即將上線。新版本不只會保留原插件的基本功能，並且會擁有其餘更多新功能。新插件能夠輕鬆繪製矩陣氣泡圖，一鍵生成的效果以下圖所示：

咱們即將推出的Excel插件EasyCharts 1.0的升級版- EasyShu ，也能夠一鍵繪製峯巒圖，其效果圖以下所示。新插件EasyShu本月底即將發佈，敬請期待。

如需聯繫EasyShu團隊

請加微信：EasyCharts

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