Создание диаграммы в Excel на мобильных устройствах
Воспользуйтесь командой Рекомендуемые диаграммы на вкладке Вставка для быстрого создания диаграммы, идеально соответствующей вашим данным. Кроме того, вы можете создать собственную диаграмму.
Создание диаграммы на телефоне или планшете с Android
- Откройте книгу и перейдите в электронную таблицу, содержащую данные.
- Выберите данные, которые необходимо нанести на диаграмму, перетащив маркеры
. - На планшете с Android нажмите Вставка.
Если у вас телефон с Android, коснитесь значка редактирования 
, нажмите Главная, а затем — Вставка. - Нажмите Рекомендуемые диаграммы, чтобы просмотреть список диаграмм, подобранных для ваших данных.
- Коснитесь изображения рекомендуемой диаграммы, чтобы увидеть, как ваши данные будут выглядеть в таком формате.
Советы:
- Если подходящего формата нет, нажмите Диаграмма на вкладке Вставка, чтобы просмотреть все доступные типы диаграмм.
На этой вкладке можно просмотреть и выбрать тип диаграммы, макет с условными обозначениями, цветовую схему и элементы диаграммы. Кроме того, можно нажать Переключить, чтобы просмотреть другие форматы.
Вы можете вырезать и вставить диаграмму, скопировать или удалить ее. Кроме того, можно прикоснуться к диаграмме и перетащить ее в другое место на листе.Создание диаграммы на iPhone или iPad
- Откройте книгу и перейдите в электронную таблицу, содержащую данные.
- Выберите данные, которые необходимо нанести на диаграмму, перетащив маркеры
. - На iPad нажмите Вставка.
На iPhone коснитесь значка редактирования 
, нажмите Главная, а затем — Вставка. - Нажмите Рекомендуемые диаграммы, чтобы просмотреть список диаграмм, подобранных для ваших данных.
- Коснитесь изображения рекомендуемой диаграммы, чтобы увидеть, как ваши данные будут выглядеть в таком формате.
Советы:
- Если подходящего формата нет, нажмите Диаграмма на вкладке Вставка, чтобы просмотреть все доступные типы диаграмм.
На этой вкладке можно просмотреть и выбрать другой рекомендуемый формат диаграммы, тип диаграммы, макет с условными обозначениями и элементы диаграммы. Кроме того, можно нажать Переключить, чтобы просмотреть другие форматы.
Вы можете вырезать и вставить диаграмму, скопировать или удалить ее. Кроме того, можно прикоснуться к диаграмме и перетащить ее в другое место на листе.Создание диаграммы на телефоне или планшете с Windows
- Откройте книгу и перейдите в электронную таблицу, содержащую данные.
- Выберите данные, которые необходимо нанести на диаграмму, перетащив маркеры
. - На планшете с Windows нажмите Вставка.
Если у вас телефон с Windows, нажмите Дополнительно
, затем — Главная, а затем — Вставка. - Чтобы просмотреть диаграммы, предлагаемые для ваших данных, на планшете с Windows выберите Диаграмма и нажмите Рекомендуемые. На телефоне с Windows выберите Рекомендуемые.
- Коснитесь изображения рекомендуемой диаграммы, чтобы увидеть, как ваши данные будут выглядеть в таком формате.
Советы:
- Если подходящего формата нет, нажмите Диаграмма на вкладке Вставка, чтобы просмотреть все доступные типы диаграмм.
На этой вкладке можно просмотреть и выбрать другой рекомендуемый формат диаграммы, тип диаграммы, макет с условными обозначениями, цветовую схему и элементы диаграммы. Вы можете ввести размер, замещающий текст и описание. Кроме того, можно нажать Переключить, чтобы просмотреть другие форматы.
Вы можете вырезать и вставить диаграмму, скопировать или удалить ее. Кроме того, можно прикоснуться к диаграмме и перетащить ее в другое место на листе.Как сделать гистограмму в Excel: полезный урок
Всем привет! Сегодня я расскажу вам, как построить гистограмму в Excel. В программе предусмотрено сразу несколько вариантов – если быть точным, то их всего четыре. Мы постараемся рассмотреть каждый из способов. Гистограмма – это очень удобный способ быстро предоставить информацию в удобном графическом виде. Особенно это важно при работе с большим количеством числовых данных. Так специалисту проще анализировать предоставленную информацию. Ну не будем тянуть и начнем наш урок.
Помните – в случае возникновения вопросов, смело пишите в комментариях.
Способ 1: Стандартная вставка
Давайте посмотрим, как проще всего сделать гистограмму в программе Excel. Для этого мы будем использовать стандартную вставку объекта. Пока пугаться не стоит – давайте попробуем все сделать на конкретном примере.
- Сначала выделите те столбцы и строки, которые вы хотите добавить в гистограмму. Можете выбрать вообще всю таблицу.
- Перейдите на вкладку «Вставка» и найдите раздел «Диаграммы». Там нужно выбрать кнопку создания «Гистограммы» – ориентируйтесь на скриншот ниже.
- Останется просто выбрать уже готовый вариант. По мере выбора вы будете видеть, как будет примерно выглядеть наша будущая гистограмма. В этой главе мы рассмотрим только простые гистограммы – они расположены в самом начале каждого ряда.
- Как только она будет создана, вы автоматически попадете в «Конструктор», в котором можно изменить стиль графика.
Способ 2: Гистограмма с накоплением
В этой главе я расскажу вам, как создать гистограмму в Excel с отклонением. Она создается примерно так же, как и в прошлом варианте, но перед этим нам нужно выделить первую строку и первый столбец и убрать оттуда наименование. Просто выделяем и жмем:
Теперь делаем вставку таким же образом, как и в прошлой главе, только теперь выбираем любой из вариантов, но не первый – посмотрите на картинку ниже. Наша задача, чтобы оба параметра столбцов были в одном блоке. Аналогично после вставки вы можете изменить некоторые детали и отображение в режиме «Конструктора».
Способ 3: Пакет анализа
- Построить столбчатую диаграмму в Excel можно с помощью отдельного «Пакета анализа», но он по умолчанию выключен в программе. Нам нужно эту штуку активировать. Для этого переходим во вкладку «Файл».
- Переходим в раздел «Параметры».
- Открываем раздел «Настройки».
- Посмотрите, чтобы в самом низу, рядом с кнопкой «Перейти…» в строке «Управление» стояло значение – «Надстройки Excel». После этого жмем по кнопке перехода.
- Оставляем только «Пакет анализа» и жмем «ОК». Пакет сразу же будет загружен в программу.
- Теперь переходим во вкладку «Данные».
- Справа должен появиться дополнительный подраздел – выбираем «Анализ данных».
- Из списка кликаем по «Гистограмме».
- Кликните один раз по «Входному интервалу» и выделите только те ячейки с числами, которые вы хотите посмотреть. Ниже в «Параметрах вывода» можно выбрать – как именно будут выводиться данные. Лучше использовать «Новый рабочий лист». Обязательно поставьте галочку «Вывод графика».
- Вы увидите гистограмму, созданную на новом листе с анализом данных.
Способ 4: Условное форматирование
Уровень заполнения данных можно отобразить сразу в ячейках. Лучше всего показать на примере, чтобы вам было понятнее. Выделите только те столбцы, которые вы хотите преобразовать в графический вид – лучше выбирать с цифирными значениями. На «Главной» находим кнопку «Условное форматирование» – «Гистограммы» – далее выберите любой вариант по цвету, который вам нравится больше всего.
После этого данные будут отображаться вот так вот красиво. На этом наш урок подошел к концу. Если у вас еще остались какие-то вопросы, смело пишите в комментариях, и команда WiFiGiD.RU вам поможет.
Построение гистограмм MatLab
Классическая гистограмма характеризует числа попаданий значений элементов вектора Y в М интервалов с представлением этих чисел в виде столбцовой диаграммы. Для получения данных для гистограммы служит функция hist, записываемая в следующем виде:
N=hist(Y) — возвращает вектор чисел попаданий для 10 интервалов, выбираемых автоматически. Если Y — матрица, то выдается массив данных о числе попаданий для каждого из ее столбцов;
N=hist(Y,M) — аналогична вышерассмотренной, но используется М интервалов (М — скаляр);
N=hist(Y.X) — возвращает числа попаданий элементов вектора Y в интервалы, центры которых заданы элементами вектора X;
[N,X]=HIST(. ) — возвращает числа попаданий в интервалы и данные о центрах интервалов.
Команда hist(. ) с синтаксисом, аналогичным приведенному выше, строит график гистограммы. В следующем примере строится гистограмма для 1000 случайных чисел и выводится вектор с данными о числах их попаданий в интервалы, заданные вектором х:
Columns 1 through 12
0 0 3 7 8 9 11 23 33 43 57 55
Columns 13 through 24
70 62 83 87 93 68 70 65 41 35 27 21
Columns 25 through 31
Построенная гистограмма показана на рис. 6.8.
Рис. 6.8. Пример построения гистограммы
Нетрудно заметить, что распределение случайных чисел близко к нормальному закону. Увеличив их количество, можно наблюдать еще большее соответствие этому закону.
Linux и Android
Гистограммы очень часто используются для визуализации распределения независимых и зависимых переменных. Хотя базовая команда для построения гистограммы в R очень простая (hist()), для того чтобы привести гистограмму к тому виду, который вам нужен, необходимо знание хотя бы основных опций команды. Ниже я покажу несколько способов настройки гистограмм для своих нужд.
В начале хотелось бы отметить, что в R имеется пакет ggplot2, который обеспечивает продвинутые возможности для работы с графикой, в том числе и с гистограммами. Однако функция hist() входит в базовый набор R и проста в использовании, позволяя удовлетворить нужды большинства пользователей. Если же вам требуются возможности построения очень сложных гистограмм, рекомендую обратить внимание на ggplot2.
Итак, для наших целей я создам некоторый набор нормально распределенных данных. В R вы можете генерировать нормально распределенные данные с помощью функции rnorm():
> BMI
Теперь у нас есть некоторый набор данных BMI, и простую гистограмму можно построить с помощью функции:
По умолчанию R делает некоторые расчеты, прежде чем создать эту гистограмму, и я думаю, что было бы полезно вывести информацию, необходимую для понимания параметров этой гистограммы. Вы можете сделать это, сохранив гистограмму как объект, и затем вывести содержимое:
Вы получите следующий вывод:
$breaks
[1] 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
$counts
[1] 1 7 25 31 85 129 149 185 175 108 63 31 8 2 1
$density
[1] 0.001 0.007 0.025 0.031 0.085 0.129 0.149 0.185 0.175 0.108 0.063 0.031 0.008 0.002 0.001
$mids
[1] 17.5 18.5 19.5 20.5 21.5 22.5 23.5 24.5 25.5 26.5 27.5 28.5 29.5 30.5 31.5
Здесь вы можете видеть, как R решил по умолчанию разбить ваши данные. Показаны интервалы, плотность и средние значения для каждого интервала и так далее. Вы можете вывести любое из этих значений отдельно, например histinfo$counts.
Теперь мы можем использовать эту информацию для настройки нашего графика.
1. Количество интервалов
R выбирает, как разбить ваши данные, используя встроенный алгоритм, но вы можете при необходимости сделать это вручную несколькими способами. Используя опцию breaks(), вы можете просто задать количество ячеек гистограммы:
> hist(BMI, breaks=20, main=»Breaks=20″)
> hist(BMI, breaks=5, main=»Breaks=5″)
Интервалы не будут точно соответствовать заданному числу в связи с особенностями работы алгоритма, используемого R для разбивки данных. Если вы хотите задать точки разбиения абсолютно точно, можно немного видоизменить опцию breaks(), задав вектор из точек разбиения:
> hist(BMI, breaks=c(17,20,23,26,29,32), main=»Breaks is vector of breakpoints»)
Эта команда указывает начальную и конечную точку для каждого интервала. Конечно, вы можете вы можете записать этот вектор в более краткой форме:
> hist(BMI, breaks=seq(17,32,by=3), main=»Breaks is vector of breakpoints»)
Обратите внимание, что по умолчанию R определяет для заданных точек закрытые справа (открытые слева) интервалы вида (a,b]. Вы можете изменить это с помощью опции right=FALSE, которая меняет вид интервалов на [a,b).
2. Частота vs плотность
Часто нас больше интересует плотность, чем частота, так как частота зависит от размера выборки. Вместо подсчета количества точек данных в интервале R может рассчитать плотности вероятности, используя опцию freq=FALSE:
> hist(BMI, freq=FALSE, main=»Density plot»)
Обратите теперь внимание на ось y. Если границы интервалов равноудалены, с разностью конца и начала интервала, равной 1, то высота каждого прямоугольника пропорциональна количеству точек в интервале, и сумма плотностей вероятности будет равна 1. Здесь я задаю plot=FALSE, чтобы построить гистограмму, а не график, и показываю, что сумма всех плотностей вероятности равна 1:
> hist1 > hist1$density
[1] 0.001 0.007 0.025 0.031 0.085 0.129 0.149 0.185 0.175 0.108 0.063 0.031 0.008 0.002 0.001
> sum(hist1$density)
[1] 1
Однако, если вы выберете интервалы таким образом, что их длина не всегда будет равна 1 (например breaks=c(17,25,26, 32)), то плошадь графика останется равной 1, но площадь прямоугольников будет представлять собой долю точек данных, попавших в интервал. Плотности вероятности рассчитываются как counts/(n*diff(breaks). При сложении площадей всех прямоугольников это дает единицу, то есть площадь прямоугольника рассчитывается путем умножения каждой плотности на длину соответствующего интервала:
> hist2 > hist2$density
[1] 0.0765 0.1750 0.0355
> sum(hist2$density)
[1] 0.287
> sum(diff(hist2$breaks)*hist2$density)
[1] 1
3. Внешний вид гистограммы
И в конце мы улучшим внешний вид нашей гистограммы, проставив ее название, подписи осей, и раскрасив ее:
> hist(BMI, freq=FALSE, xlab=»Body Mass Index»,main=»Distribution of Body Mass Index», col=»lightgreen», xlim=c(15,35), ylim=c(0, .20))
Здесь я задал подпись для оси x, изменил название гистограммы, раскрасил ее в светло-зеленый цвет и задал диапазоны для осей x и y.
И еще я могу добавить кривую нормального распределения для этого графика с помощью функции curve(), в которой я задам функцию нормального распределения плотности, среднее значение и стандартное отклонение моих данных, и добавлю эту кривую на предыдущий график, выбрав для нее синий цвет и линию толщиной 2.
> curve(dnorm(x, mean=mean(BMI), sd=sd(BMI)), add=TRUE, col=»darkblue», lwd=2)