折线图面积图模板 (50)

讲解Excel的16种图表类型的“含义”，知道该怎么画图了！⼤家都知道，相同的数据，使⽤不同的图表进⾏体现，效果也会千差万别，那么我们应该如何正确选择，才能让图表的作⽤发挥到极致呢？1．柱形图柱形图是最常见的图表类型，它的适⽤场合是⼆维数据集（每个数据点包括两个值，即X和Y），但只有⼀个维度需要⽐较的情况。

例如，如下图所⽰的柱形图就表⽰了⼀组⼆维数据，【年份】和【销售额】就是它的两个维度，但只需要⽐较【销售额】这⼀个维度。

柱形图通常沿⽔平轴组织类别，⽽沿垂直轴组织数值，利⽤柱⼦的⾼度，反映数据的差异。

⼈类⾁眼对⾼度差异很敏感，辨识效果⾮常好，所以⾮常容易解读。

柱形图的局限在于只适⽤中⼩规模的数据集。

通常来说，柱形图⽤于显⽰⼀段时间内数据的变化，即柱形图的X轴是时间维的，⽤户习惯性认为存在时间趋势（但表现趋势并不是柱形图的重点）。

遇到X轴不是时间维的情况，如需要⽤柱形图来描述各项之间的⽐较情况，建议⽤颜⾊区分每根柱⼦，改变⽤户对时间趋势的关注。

如下图所⽰为7个不同类别数据的展⽰。

2．折线图折线图也是常见的图表类型，它是将同⼀数据系列的数据点在图上⽤直线连接起来，以等间隔显⽰数据的变化趋势，如下图所⽰。

折线图适合⼆维的⼤数据集，尤其是那些趋势⽐单个数据点更重要的场合。

折线图可以显⽰随时间⽽变化的连续数据（根据常⽤⽐例设置），它强调的是数据的时间性和变动率，因此⾮常适⽤于显⽰在相等时间间隔下数据的变化趋势。

在折线图中，类别数据沿⽔平轴均匀分布，所有的值数据沿垂直轴均匀分布。

折线图也适合多个⼆维数据集的⽐较，如下图所⽰为两个产品在同⼀时间内的销售情况⽐较。

不管是⽤于表现⼀组或多组数据的⼤⼩变化趋势，在折线图中数据的顺序都⾮常重要，通常数据之间有时间变化关系才会使⽤折线图。

3．饼图饼图虽然也是常⽤的图表类型，但在实际应⽤中应尽量避免使⽤饼图，因为⾁眼对⾯积的⼤⼩不敏感。

例如，对同⼀组数据使⽤饼图和柱形图来显⽰，效果如下图所⽰。

pyechartsv1版本学习笔记折线图,⾯积图折线图折线图基本demoimport pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linec = (Line().add_xaxis(["衬衫", "⽑⾐", "领带", "裤⼦", "风⾐", "⾼跟鞋", "袜⼦"]).add_yaxis('商家A', [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105]).add_yaxis('商家B',[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49]).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-基本⽰例")))c.render_notebook()折线图如果有空数据连接import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linec = (Line().add_xaxis(["衬衫", "⽑⾐", "领带", "裤⼦", "风⾐", "⾼跟鞋", "袜⼦"]).add_yaxis('商家A', [114, 55, 27, 101, 125, None, 105],is_connect_nones=True).add_yaxis('商家B',[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49],is_connect_nones=True).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line连接空数据")))c.render_notebook()平滑曲线展⽰import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linec = (Line().add_xaxis(["衬衫", "⽑⾐", "领带", "裤⼦", "风⾐", "⾼跟鞋", "袜⼦"]).add_yaxis('商家A', [114, 55, 27, 101, 125, None, 105], is_smooth=True,is_connect_nones=True).add_yaxis('商家B',[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49], is_smooth=True).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-smooth")))c.render_notebook()⾯积图:import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linec = (Line().add_xaxis(["衬衫", "⽑⾐", "领带", "裤⼦", "风⾐", "⾼跟鞋", "袜⼦"]).add_yaxis('商家A', [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105], areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5)).add_yaxis('商家B',[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49], areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-基本⽰例")))c.render_notebook()line ⾯积图 (紧贴y轴) 曲线表⽰import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linec = (Line().add_xaxis(["衬衫", "⽑⾐", "领带", "裤⼦", "风⾐", "⾼跟鞋", "袜⼦"]).add_yaxis('商家A', [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105],is_smooth=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5)) .add_yaxis('商家B',[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49], is_smooth=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5)) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-基本⽰例"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_align_with_label=True),is_scale=False,boundary_gap=False,) )).set_series_opts(areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5),label_opts=belOpts(is_show=False),)c.render_notebook()对数轴显⽰等⽐import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linec = (Line().add_xaxis(xaxis_data=["⼀", "⼆", "三", "四", "五", "六", "七", "⼋", "九"]).add_yaxis("2 的指数",y_axis=[1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256],linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),).add_yaxis("3 的指数",y_axis=[1, 3, 9, 27, 81, 247, 741, 2223, 6669],linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-对数轴⽰例"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="x"),yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="log",name="y",splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),is_scale=True,),))c.render_notebook()line-markline 平均值import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linec = (Line().add_xaxis(["衬衫", "⽑⾐", "领带", "裤⼦", "风⾐", "⾼跟鞋", "袜⼦"]).add_yaxis("商家A",[114, 55, 27, 101, 125, 27, 105],markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]),).add_yaxis("商家B",[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49],markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-MarkLine")))c.render_notebook()混合使⽤折线图最⼤值,最⼩值平均值(着重标注)import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linec = (Line().add_xaxis(["衬衫", "⽑⾐", "领带", "裤⼦", "风⾐", "⾼跟鞋", "袜⼦"]).add_yaxis("商家A",[114, 55, 27, 101, 125, 27, 105],# markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]),markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]),markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max"),opts.MarkPointItem(type_="min")]), #点出来 ).add_yaxis("商家B",[57, 134, 137, 129, 145, 60, 49],markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="max")]),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-MarkLine")))c.render_notebook()。

Excel面积图如何做导语：面积图与折线图、柱形图、散点图一样，都是属于常用的商务图表。

面积图是一种随时间变化而改变范围的图表，主要强调数量与时间的关系。

本文教你用Excel完美展示面积图！免费获取商务图表软件：/businessform/一款实用的面积图制作工具，简单几步轻松绘图亿图图示软件可以轻松绘制面积图，用户只需修改数据，软件便能自动变换面积值。

系统推荐的同一色系的填充颜色，符合大众的审美标准，能让数据自己说话。

亿图图表软件不仅能帮助用户创建面积图，还可以创建直角折线图、散点图、阶梯面积图、线形图等，绝对是制表人士的好帮手。

面积图绘制步骤打开亿图图示软件，选择“新建”——“图表”——“面积图”——“创建”。

点击创建，就可以启动绘图画布。

绘制面积图如果不借助模板或符号，从零开始绘制面积图，是比较复杂的。

使用者可以从左侧符号库中，选择合适的面积图模板，用鼠标拖动至画布中，即可添加完成。

从文件加载数据亿图图示软件支持使用者批量导入数据，一键生成面积图。

具体的操作方法如下：1、打开数据模板：新建一个空白页面，将符号库中的“如何使用”拖动至画布。

复制“example 1”或“example 2”中的文本内容。

2、编辑外部数据：在电脑本地新建txt记事本，将复制的文本内容粘贴于此。

对该模板文本进行编辑，第一行是类别的名称，从左到右，依次填写。

第二行至第n行是系别，第一列内容为名称，其它列为数据。

值得注意的是，每一处内容，都需要用逗号间隔开。

编辑完成后，保存文本。

3、导入数据：在图表编辑画布里，鼠标移近图表，即可出现浮动按钮。

点击第一项“从文件加载数据”，并选择刚才编辑好的文本，即可一键导入。

4、检查数据：数据被加载后，即生成新的面积图。

如果发现其中数据有误，可以双击文本内容，进行修改。

每一次数据的修改，面积图覆盖的区域也随之发生改变。

5、调节面积图大小：鼠标拖拽黄色的控制点，可以左右调节面积图的宽度。