条形图
简介
也称为「棒形图」或「柱形图」。
条形图 (Bar Chart) 采用水平或垂直条形（柱形图）来比较不同类别的离散数值。图表其中一条轴代表要比较的具体类别，另一条则用作离散数值的标尺。
条形图与直方图不同，前者不会显示数值在某时间段内的持续发展。条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少。
条形图其中一个缺点是当有大量条形时，将难以标签图表。
条形图
解剖图
多组条形图
简介
也称为「分组条形图」或「复式条形图」。
这是条形图的变种，在同一轴线上将两个或多个数据集并排，绘制数据并进行分类。
跟条形图同样，每个条形的长度用来显示不同类别之间的离散数值比较。每个数据系列将获分配一种颜色（或同一颜色的其中一种深浅度）以进行区分，然后每组条形将独立放置，并与其他条形组分隔开。
多组条形图通常用来将分组变量或类别与其他数据组（具有相同变量或类别种类）进行比较，也可用来比较迷你直方图，每组内的每个条形将表示变量的显著间隔。
多组条形图的缺点：当有太多条形组合在一起时将难以阅读。
多组条形图
解剖图
堆叠式条形图
简介
跟多组条形图不同（并排显示条形），堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。堆叠式条形图共分成两种：
简单堆叠式条形图将分段数值一个接一个地放置。条形的总值就是所有段值加在一起。适合用来比较每个分组/分段的总量。
100% 堆叠式条形图会显示每组占总体的百分比，并按该组每个数值占整体的百分比来绘制，可用来显示每组中数量之间的相对差异。
堆叠式条形图的一个主要缺点：条形分段越多，图表就越难以阅读。另外，我们也较难比较不同分段，因为它们不在同一基线之上。
堆叠式条形图
解剖图
径向柱图
简介
也称为「圆形柱图」或「星图」
这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线（从中心延伸出来的线）则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。
刻度上较低的数值通常由中心点开始，然后数值会随着每个圆形往外增加，但也可以把任何外圆设为零值，这样里面的内圆就可用来显示负值。
条形通常从中心点开始向外延伸，但也可以别处为起点以显示数值范围（如跨度图）。此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。
径向柱图
解剖图
径向条形图
简介
径向/圆形条形图只是在极座标系（而非笛卡尔座标系）上绘制的条形图。
虽然看起来很美观，但径向条形图的问题在于条形的长度可能会被人误解。即使所代表的数值相同，但外围的条形看起来还是会比较长。由于每个条形都必须处于不同的半径，所以只能用角度来判断数值多少。我们的视觉系统比较擅于理解直线，因此笛卡尔条形图是比较数值的更好选择。因此，使用径向条形图通常只是为了美观。
径向条形图
解剖图
跨度图
简介
也称为「范围条形/柱形图」或「浮动条形图」。
用来显示数据集内最小值和最大值之间的范围，适合用来比较范围，尤其是已分类的范围。
跨度图只集中显示极端数值，不提供任何关于最小值和最大值之间的数值、整体平均值或数据分布等其他信息。
跨度图
解剖图
直方图
简介
直方图适合用来显示在连续间隔或特定时间段内的数据分布，当中每个条形表示每个间隔/时间段中的频率。直方图的总面积也相等于数据总量。
直方图有助于估计数值集中位置、上下限值以及确定是否存在差距或异常值；也可粗略显示概率分布。
直方图
解剖图
人口金字塔
简介
也称为「年龄性别金字塔」。
人口金字塔 (Population Pyramid) 是彼此背靠背的一对直方图（每边代表一个性别），显示所有年龄组和男女人口的分布情况。X 轴表示人口数量，Y 轴列出年龄组别。
人口金字塔最适合用来检测人口模式的变化或差异。多个人口金字塔放在一起更可用于比较各国或不同群体之间的人口模式。
人口金字塔的形状可以用来理解人口结构。举个例子，底部较宽、顶部狭窄的金字塔表示该群体具有很高的生育率和死亡率；相反顶部较宽、底部狭窄的金字塔代表出现人口老龄化，而且生育率低。
除此之外，人口金字塔也可用来推测人口的未来发展。如果人口出现老龄化，而且生育率低，最终会导致没有足够后代照顾老人的社会问题。其他理论包括「青年膨胀」，即社会存在大量 16-30 岁的青年（特别是男性），容易导致社会动荡、战争和恐怖主义。
因此，人口金字塔对生态学、社会学和经济学等领域都相当有用。
人口金字塔
解剖图
