(好久沒更新可視化繪制技巧了，繼續(xù)走著)

今天小編給大家介紹一下子彈圖(Bullet chart) 的繪制方法，主要內容包括：

• 子彈圖(Bullet chart)簡單介紹

• 子彈圖(Bullet chart)的R繪制技巧

• 子彈圖(Bullet chart)的Python繪制技巧

子彈圖(Bullet chart)簡單介紹

子彈圖(Bullet chart) 給大多數(shù)據(jù)人的第一印象可能就只是簡單的柱形圖疊加，但其所使用的場景和表達的含義卻遠遠超過柱形圖，特別是在分析環(huán)比、同比時。子彈圖的主要構成元素和可視化表示如下：

• 文字標簽和主體條柱

• 刻度量表

• 主要標記標識

• 用于對比的標識(可選)

• 定性范圍標識，一般2-5個即可。

標準子彈圖(Bullet chart)樣例表示

文末小編還給大家準備了一個介紹子彈圖(Bullet chart) 設計的pdf文件，感興趣的可以學習下(下載方式文末給出)~，更多關于子彈圖(Bullet chart)的介紹，小伙伴可自行探索哈~

子彈圖(Bullet chart)的R繪制技巧

得益于R語言在可視化繪制上的便捷性，小編這里分別提供R-ggplot2和R-bulletchartr包繪制子彈圖(Bullet chart) 的技巧分享。

R-ggplot2包繪制

R-ggplot2包繪制子彈圖(Bullet chart) 還是非常方便的，如下：

「樣例一」：

library(tidyverse) tibble(name?=?"Example",quant_value?=?75,qualitative?=?100 )?%>%?ggplot(aes(x?=?quant_value,?y?=?name))?+geom_col(aes(x?=?qualitative),?fill?=?"grey")?+geom_col(width?=?0.5,?fill?=?"black")?+coord_cartesian(ylim?=?c(0.3,?1.7))?+theme_minimal()?+theme(panel.grid.major.y?=?element_blank())Example01 Of Bullet chart in ggplot2

「樣例二」：Add a target

ex_df?<-?bind_rows(tibble(name?=?rep("Ex?1",?2),group?=?c("Qualitative",?"Measure"),color?=?c("grey",?"black"),value?=?c(100,?75),width?=?c(0.9,?0.5),target?=?rep(82,?2),ymin?=?rep(0.7,?2),ymax?=?rep(1.3,?2)),tibble(name?=?rep("Ex?2",?2),group?=?c("Qualitative",?"Measure"),color?=?c("grey",?"black"),value?=?c(88,?64),width?=?c(0.9,?0.5),target?=?rep(77,?2),ymin?=?rep(1.7,?2),ymax?=?rep(2.3,?2)) )ex_df?%>%?ggplot(aes(x?=?value,?y?=?name,?fill?=?color))?+geom_col(width?=?c(0.9,?0.5,?0.9,?0.5))?+geom_linerange(aes(x?=?target,?ymin?=?ymin,?ymax?=?ymax),size?=?2,?color?=?"red")?+coord_cartesian(ylim?=?c(0.3,?2.7))?+scale_fill_identity()?+theme_minimal()?+theme(panel.grid.major.y?=?element_blank())Example02 Of Bullet chart in ggplot2

而繪制其他多類別數(shù)據(jù)的方法也都是類似的，小伙伴們可自行測試。

R-bulletchartr包繪制

R-bulletchartr包則是專門用于繪制子彈圖(Bullet chart) 的第三方包，使用也非常方便，且其對繪圖數(shù)據(jù)的格式要求也比較低，詳細介紹如下：

「樣例一」：bullet_chart()

• 數(shù)據(jù)預覽：

• 繪制代碼

##?load?example?data load(read_example("bc_ex.rda"))bullet_chart(dataframe?=?bc_ex)Example Of bullet_chart()

「樣例二」：bullet_chart_wide()

• 數(shù)據(jù)預覽：

• 繪制代碼:

bullet_chart_wide(file_name?=?read_example("Indicators_Targets_ext.xlsx"),cal_type?=?"cal")Example Of bullet_chart_wide()

「樣例三」：bullet_chart_vline()

• 數(shù)據(jù)預覽：

• 繪制代碼:

bullet_chart_vline(file_name?=?read_example("Indicators_Targets_ext.xlsx"))Example Of bullet_chart_vline()

更多R-bulletchartr包其他繪圖函數(shù)和參數(shù)設置可參考R-bulletchartr包^[1]

Python繪制

Python-matplotlib 繪制

之前小編有轉載過一篇文章專門介紹使用Matplotlib繪制子彈圖(Python-Matplotlib 子彈圖繪制)，作者是定義bulletgraph()函數(shù)進行繪制，感興趣的小伙伴可以看下，這里就不再描述。

Python-plotly 繪制

作為Python交互式可視化繪制強大工具之一，plotly庫可以繪制多類圖表，當然也包括子彈圖(Bullet chart)，如下：

「樣例一」：

import?plotly.graph_objects?as?gofig?=?go.Figure(go.Indicator(mode?=?"number+gauge+delta",?value?=?220,domain?=?{'x':?[0,?1],?'y':?[0,?1]},delta?=?{'reference':?280,?'position':?"top"},title?=?{'text':"<b>Profit</b><br><span style='color:?gray;?font-size:0.8em'>U.S.?$</span>",?'font':?{"size":?14}},gauge?=?{'shape':?"bullet",'axis':?{'range':?[None,?300]},'threshold':?{'line':?{'color':?"red",?'width':?2},'thickness':?0.75,?'value':?270},'bgcolor':?"white",'steps':?[{'range':?[0,?150],?'color':?"cyan"},{'range':?[150,?250],?'color':?"royalblue"}],'bar':?{'color':?"darkblue"}})) fig.update_layout(height?=?250) fig.show()Example01 Of Bullet chart in plotly

「樣例二」：Multi Bullet

import?plotly.graph_objects?as?gofig?=?go.Figure()fig.add_trace(go.Indicator(mode?=?"number+gauge+delta",?value?=?180,delta?=?{'reference':?200},domain?=?{'x':?[0.25,?1],?'y':?[0.08,?0.25]},title?=?{'text':?"Revenue"},gauge?=?{'shape':?"bullet",'axis':?{'range':?[None,?300]},'threshold':?{'line':?{'color':?"black",?'width':?2},'thickness':?0.75,'value':?170},'steps':?[{'range':?[0,?150],?'color':?"gray"},{'range':?[150,?250],?'color':?"lightgray"}],'bar':?{'color':?"black"}}))fig.add_trace(go.Indicator(mode?=?"number+gauge+delta",?value?=?35,delta?=?{'reference':?200},domain?=?{'x':?[0.25,?1],?'y':?[0.4,?0.6]},title?=?{'text':?"Profit"},gauge?=?{'shape':?"bullet",'axis':?{'range':?[None,?100]},'threshold':?{'line':?{'color':?"black",?'width':?2},'thickness':?0.75,'value':?50},'steps':?[{'range':?[0,?25],?'color':?"gray"},{'range':?[25,?75],?'color':?"lightgray"}],'bar':?{'color':?"black"}}))fig.add_trace(go.Indicator(mode?=?"number+gauge+delta",?value?=?220,delta?=?{'reference':?200},domain?=?{'x':?[0.25,?1],?'y':?[0.7,?0.9]},title?=?{'text'?:"Satisfaction"},gauge?=?{'shape':?"bullet",'axis':?{'range':?[None,?300]},'threshold':?{'line':?{'color':?"black",?'width':?2},'thickness':?0.75,'value':?210},'steps':?[{'range':?[0,?150],?'color':?"gray"},{'range':?[150,?250],?'color':?"lightgray"}],'bar':?{'color':?"black"}})) fig.update_layout(height?=?400?,?margin?=?{'t':0,?'b':0,?'l':0})fig.show()Example02 Of Bullet chart in plotly

Python-plotly庫繪圖功能還是非常強大的，后期公眾號會推出系列專題。更多plotly庫繪制子彈圖(Bullet chart) 可參考plotly庫繪制子彈圖^[2]。

總結

今天的這篇推文，小編簡單的介紹了子彈圖(Bullet chart) 的R和Python繪制方法，希望小伙伴們可以選擇自己喜歡的工具進行繪制哈~

參考資料

[1]

R-bulletchartr包官網(wǎng): https://acdivocatech.github.io/bulletchartr/index.html。

[2]

plotly庫繪制子彈圖: https://plotly.com/python/bullet-charts/。

E?N?D

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的子弹图(Bullet chart)绘制很难吗？绘制技巧整理送你~~的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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