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環圖，其本質是餅圖將中間區域挖空。 　　餅圖的整體性太強，我們會將注意力集中在比較餅圖內各個扇形之間佔整體比重的關係。但如果我們將兩個餅圖放在一起，餅圖很難同時對比兩個圖。環圖在解決上述問題時，採用了讓我們更關注長度而不是面積的做法。這樣我們就能相對簡單的對比不同的環圖。同時環圖相對於餅圖空間的利用率更高，比如我們可以使用它的空心區域顯示文本信息，比如標題等。 預覽圖 設定值 資料源 [{ item: '事例一', count: 40, percent: 0.4 }...

南丁格爾玫瑰圖，又名雞冠花圖、極坐標區域圖，是南丁格爾在克里米亞戰爭期間提交的一份關於士兵死傷的報告時發明的一種圖表,是在極坐標下繪製的柱狀圖，使用圓弧的半徑長短表示數據的大小（數量的多少）。 由於半徑和面積的關係是平方的關係，南丁格爾玫瑰圖會將數據的比例大小誇大，尤其適合對比大小相近的數值；由於圓形有周期的特性，所以玫瑰圖也適用於表示一個週期內的時間概念，比如星期、月份。 預覽圖 設定值 資料源 [{ year: '2001', population: 41.8 }, ...

預覽圖 設定值 資料源 [{ year: '2001', population: 41.8 }, { year: '2002', population: 38 }, { year: '2003', population: 33.7 }, { year: '2004', population: 30.7 }, { year: '2005', population: 25.8 }, { year: '2006', ...

預覽圖 設定值 資料源 [{ year: '2001', population: 41.8 }, { year: '2002', population: 38 }, { year: '2003', population: 33.7 }, { year: '2004', population: 30.7 }, { year: '2005', population: 25.8 }, { year: '2006', ...

　　通過觀察散點圖上數據點的分佈情況，我們可以推斷出變量間的相關性。如果變量之間不存在相互關係，那麼在散點圖上就會表現為隨機分佈的離散的點，如果存在某種相關性，那麼大部分的數據點就會相對密集並以某種趨勢呈現。數據的相關關係主要分為：正相關（兩個變量值同時增長）、負相關（一個變量值增加另一個變量值下降）、不相關、線性相關、指數相關等，表現在散點圖上的大致分佈如下圖所示。那些離點集群較遠的點我們稱為離群點或者異常點。 預覽圖 設定值 資料源 - AntV https://g2.antv.v...

預覽圖 設定值 資料源 - AntV https://g2.antv.vision/zh/examples/data/scatter.json （ 資料來源：AntV ） 格式： [ {gender: "female",height: 161.2,weight: 51.6,}, {gender: "female",height: 167.5,weight: 59,}, ...... ] 內距 40, 40, 60, 60 圖 Geom 點圖（...

預覽圖 設定值 資料源 - AntV https://g2.antv.vision/zh/examples/data/scatter.json （ 資料來源：AntV ） 格式： [ {gender: "female",height: 161.2,weight: 51.6,}, {gender: "female",height: 167.5,weight: 59,}, ...... ] 內距 40, 40, 60, 60 圖 Geom 點圖（...

圖片僅供參考，此點圖會浮動 預覽圖 設定值 資料源 - AntV https://g2.antv.vision/zh/examples/data/dv-grades.json （ 資料來源：AntV ） 格式： [ {Class: "Summer 2013",Grade: "C",Score: 72.5,}, {Class: "Summer 2013",Grade: "C",Score: 77.5,}, ...... ] 內距 40, 40, 60, 60...

圖片僅供參考，此點圖會浮動 預覽圖 設定值 資料源 - AntV https://g2.antv.vision/zh/examples/data/bubble.json （ 資料來源：AntV ） 格式： [ {continent: "Americas",Country: "Argentina",LifeExpectancy: 75.32,GDP: 12779.37964,Population: 40301927,}, {continent: "Americas",Count...

面積圖用於估計數量隨時間而變化的程度，也可用於引起人們對總值趨勢的注意。他們最常用於表現趨勢和關係，而不是傳達特定的值。 預覽圖 設定值 資料源 [{ year: '1991', value: 15468 }, { year: '1992', value: 16100 }, { year: '1993', value: 15900 }, { year: '1994', value: 17409 }, { year: '1995...

和基本面積圖一樣，唯一的區別就是圖上每一個數據集的起點不同，起點是基於前一個數據集的，用於顯示每個數值所佔大小隨時間或類別變化的趨勢線，展示的是部分與整體的關係。 層疊面積圖上的最大的面積代表了所有的數據量的總和，是一個整體。各個疊起來的面積表示各個數據量的大小，這些堆疊起來的面積圖在表現大數據的總量分量的變化情況時格外有用，所以層疊面積圖不適用於表示帶有負值的數據集。非常適用於對比多變量隨時間變化的情況。 預覽圖 設定值 資料源 [{ country: 'Asia', y...

預覽圖 設定值 資料源 [{ time: 1246406400000, constest: 21.5, temperature: [14.3, 27.7] }, { time: 1246492800000, constest: 22.1, temperature: [14.5, 27.8] }, { time: 1246579200000, constest: 23, temperature: [15.5, 29.6] }, { ...

預覽圖 設定值 資料源 [{ time: 1246406400000, constest: 21.5, temperature: [14.3, 27.7] }, { time: 1246492800000, constest: 22.1, temperature: [14.5, 27.8] }, { time: 1246579200000, constest: 23, temperature: [15.5, 29.6] }, { ...

預覽圖 設定值 資料源 [{ year: '1996', north: 322, south: 162 }, { year: '1997', north: 324, south: 90 }, { year: '1998', north: 329, south: 50 }, { year: '1999', north: 342, south: 77 }, { year: '2000', north: ...

如果一個數據集中包含了一個分類變量和一個或者多個連續變量，那麼你可能會想知道連續變量會如何隨著分類變量水平的變化而變化，而箱形圖就可以提供這種方法，它只用了5個數字對分佈進行概括，即一組數據的最大值、最小值、中位數、下四分位數及上四分位數。對於數據集中的異常值，通常會以單獨的點的形式繪製。箱形圖可以水平或者垂直繪製。箱形圖多用於數值統計，雖然相比於直方圖和密度曲線較原始簡單，但是它不需要佔據過多的畫布空間，空間利用率高，非常適用於比較多組數據的分佈情況。 預覽圖 設定值 資料源 [{ ...

預覽圖 設定值 資料源 [{ low: 1, q1: 9, median: 16, q3: 22, high: 24 }] 內距 40, 40, 60 前置處理函數 Transform 數據加工（ map ） 列表 設定值 類型 數據加工 加工函數 function callback(obj) { obj.range = [obj.low, obj.q1, obj.median, obj.q...

預覽圖 設定值 資料源 [{ x: 'Oceania', low: 1, q1: 9, median: 16, q3: 22, high: 24 }, { x: 'East Europe', low: 1, q1: 5, median: 8, q3: 12, high: 16 }, { x: 'Australia', low: 1, q1: 8, median: 12, q3: 19,...

預覽圖 設定值 資料源 [{ x: '職業 A', low: 20000, q1: 26000, median: 27000, q3: 32000, high: 38000, outliers: [50000, 52000] }, { x: '職業 B', low: 40000, q1: 49000, median: 62000, q3: 73000, high: 88000, outliers: [32...

燭形圖主要用於金融領域裡展示股票，期貨等交易數據，按照時間維度分為日 K 線、週 K 線、月 K 線。展示的數據需要滿足 K 線構成的四要素：即開盤價、收盤價、最高價、最低價。 預覽圖 設定值 資料源 - AntV https://g2.antv.vision/zh/examples/data/candle-sticks.json （ 資料來源：AntV ） 格式: [{ time: "2015-11-19", start: 8.18, max: 8.33, min: 7...

預覽圖 設定值 資料源 - AntV https://g2.antv.vision/zh/examples/data/stock-03.json （ 資料來源：AntV ） 格式： [{ date: 1186444800000, range: [22.258032033902,25.4889359321959,], start: 22.75, end: 23.44, lowest: 22.69, highest: 23.7, mean: 23.335, tren...