Диаграмма столбчатая и круговая: Столбчатые и круговые диаграммы

Типы диаграмм—Справка | ArcGIS for Desktop

У вас есть возможность выбора из нескольких типов диаграмм. Некоторые диаграммы представляют информацию определенного типа лучше, чем иные. У каждой диаграммы есть свойства отображения, которые вы можете устанавливать по своему усмотрению. Можете поэкспериментировать с различными типами диаграмм и свойствами отображения, чтобы подобрать наилучший способ отображения нужной вам информации.

Типы диаграмм	Пример	Описание
Столбчатая		Столбчатые диаграммы состоят из двух или нескольких параллельных прямоугольников, каждый из которых представляет значение определенного атрибута. Такие диаграммы используются для сравнения количества или показа трендов — например, среднемесячного выпадения осадков. Прямоугольники могут быть направлены по горизонтали или по вертикали.
Гистограмма		Гистограмма (histogram graph) — это разновидность столбчатой диаграммы, показывающая частоту распределения значений.
Столбчатая мин. и макс.		На столбчатой мин. и макс.(bar min and max) диаграмме выделяются минимальные и максимальные значения серий данных.
Линейная		Линейный график состоит из одной или нескольких линий, соединяющих атрибутивные значения. Вдоль линий также могут быть расставлены точки значений. Линейные графики показывают тренды значений вдоль непрерывной шкалы. Линии могут быть ориентированы по горизонтали или по вертикали.
Площадная		На линейных площадных диаграммах последовательные значения атрибутов соединены прямыми линиями, а площадь между линией графика и осью значений залита цветом. Как и линейные графики, площадные диаграммы показывают тренды значений, но заливка придаёт акцент именно количественным различиям. Фигуры могут быть ориентированы по горизонтали или по вертикали.
Диаграмма рассеяния		На диаграммах рассеяния (scatterplot graph) значения атрибутов используются в качестве координат X,Y отображаемых точек. Распределение точек показывает отношения между значениями, отображенными на графике.
Коробчатый график		График в виде коробочки (boxplot graph) является эффективным способом отображения статистического распределения значений. Сама «коробочка» показывает распределение средних 50% данных, а выступающие за её пределы «усы» — весь диапазон значений. Иногда (MS Excel) такие диаграммы называют также биржевыми и даже «коробочки с усами» (Box Whisker plots).
Пузырьковая		Пузырьковая диаграмма (bubble graph) позволяет отобразить три переменные в двух измерениях. Она является вариантом точечной диаграммы, на которой размер точки (пузырька) соответствует определенному значению данных. Например, размер пузырька может показывать общую численность населения, расположение по оси Y — рождаемость, а по оси Х — смертность.
Полярные		Полярная или звёздная диаграмма (polar graph) позволяет визуализировать переменные относительно радиальной сетки на основании углов или направлений. Полярные диаграммы применяются в основном в математических и статистических приложениях. Например, можно нарисовать розу ветров — направления ветра в различных местоположениях X,Y.
Круговая диаграмма		Круговые секторные диаграммы (pie graph) состоят из окружностей или эллипсов, поделенных на два или более сектора, наподобие нарезанного пирога. Круговые диаграммы показывают взаимоотношения между своими частями и целым и особенно полезны для отображения пропорций и долей. Можно выделить отдельный сектор круговой диаграммы, отделив и отодвинув его относительно центра.
Матрица рассеяния		Матрица рассеяния (scatterplot matrix) — это инструмент интерполяции данных, который в пределах одного окна создаёт графики по нескольким переменным. Матрицы рассеяния помогают визуализировать и понять особенности взаимосвязей между переменными.

Типы диаграмм

Отзыв по этому разделу?

Matplotlib. Урок 4.3. Визуализация данных. Столбчатые и круговые диаграммы

В этому уроке изучим особенности работы со столбчатой и круговой диаграммами.

• Столбчатые диаграммы
  • Групповые столбчатые диаграммы
  • Диаграмма с errorbar элементом
• Круговые диаграммы
  • Классическая круговая диаграмма
  • Вложенные круговые диаграммы
  • Круговая диаграмма в виде бублика

Столбчатые диаграммы

Для визуализации категориальных данных хорошо подходят столбчатые диаграммы. Для их построения используются функции:

bar() – для построения вертикальной диаграммы

barh() – для построения горизонтальной диаграммы.

Построим простую диаграмму:

np.random.seed(123)
groups = [f"P{i}" for i in range(7)]
counts = np.random.randint(3, 10, len(groups))
plt.
  bar(groups, counts)

Если заменим bar() на barh() получим горизонтальную диаграмму:

plt.barh(groups, counts)

Рассмотрим более подробно параметры функции bar():

Основные параметры:

• x: набор величин
  • x координаты столбцов
• height : скалярная величина или набор величин
  • Высоты столбцов
• width: скалярная величина, массив или optional
  • Ширина столбцов
• bottom: скалярная величина, массив или optional
  • y координата базы
• align : {‘center’, ‘edge’}, optional, значение по умолчанию: ‘center’
  • Выравнивание по координате x.

Дополнительные параметры:

• color: скалярная величина, массив или optional
  • Цвет столбцов диаграммы
• edgecolor: скалярная величина, массив или optional
  • Цвет границы столбцов
• linewidth: скалярная величина, массив или optional
  • Ширина границы
• tick_label: str, массив или optional
  • Метки для столбца
• xerr, yerr: скалярная величина, массив размера shape(N,) или shape(2,N) или optional
  • Величина ошибки для графика. Выставленное значение удаляется/прибавляется к верхней (правой – для горизонтального графика) границе. Может принимать следующие значения:
    • скаляр: симметрично +/- для всех баров
    • shape(N,): симметрично +/- для каждого бара
    • shape(2,N): выборочного – и + для каждого бара. Первая строка содержит нижние значения ошибок, вторая строка – верхние.
    • None: не отображать значения ошибок. Это значение используется по умолчанию.
• ecolor: скалярная величина, массив или optional, значение по умолчанию: ‘black’
  • Цвет линии ошибки.
• log: bool, optional, значение по умолчанию: False
  • Включение логарифмического масштаба для оси y
• orientation : {‘vertical’, ‘horizontal’}, optional
  • Ориентация: вертикальная или горизонтальная.

Построим более сложный пример, демонстрирующий работу с параметрами:

import matplotlib. colors as mcolors
bc = mcolors.BASE_COLORS
np.random.seed(123)
groups = [f"P{i}" for i in range(7)]
counts = np.random.randint(0, len(bc), len(groups))
width = counts*0.1
colors = [["r", "b", "g"][int(np.random.randint(0, 3, 1))] for _ in counts]
plt.bar(groups, counts, width=width, alpha=0.6, bottom=2, color=colors, edgecolor="k", linewidth=2)

Групповые столбчатые диаграммы

Используя определенным образом подготовленные данные можно строить групповые диаграммы:

cat_par = [f"P{i}" for i in range(5)]
g1 = [10, 21, 34, 12, 27] 
g2 = [17, 15, 25, 21, 26]
width = 0.3
x = np.arange(len(cat_par))
fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar(x - width/2, g1, width, label='g1')
rects2 = ax.bar(x + width/2, g2, width, label='g2')
ax.set_title('Пример групповой диаграммы')
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(cat_par)
ax.legend()

Диаграмма с errorbar элементом

Errorbar элемент позволяет задать величину ошибки для каждого элемента графика. Для этого используются параметры

xerr, yerr и ecolor (для задания цвета):

np.random.seed(123)
rnd = np.random.randint
cat_par = [f"P{i}" for i in range(5)]
g1 = [10, 21, 34, 12, 27]
error = np.array([[rnd(2,7),rnd(2,7)] for _ in range(len(cat_par))]).T
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
axs[0].bar(cat_par, g1, yerr=5, ecolor="r", alpha=0.5, edgecolor="b", linewidth=2)
axs[1].bar(cat_par, g1, yerr=error, ecolor="r", alpha=0.5, edgecolor="b", linewidth=2)

Круговые диаграммы

Классическая круговая диаграмма

Круговые диаграммы – это наглядный способ показать доли компонент в наборе. Они идеально подходят для отчетов, презентаций и т.п. Для построения круговых диаграмм в Matplotlib используется функция pie().

Пример построения диаграммы:

vals = [24, 17, 53, 21, 35]
labels = ["Ford", "Toyota", "BMV", "AUDI", "Jaguar"]
fig, ax = plt.  subplots()
ax.pie(vals, labels=labels)
ax.axis("equal")

Рассмотрим параметры функции pie():

• x: массив
  • Массив с размерами долей.
• explode: массив, optional, значение по умолчанию:None
  • Если параметр не равен None, то часть долей, который перечислены в передаваемом значении будут вынесены из диаграммы на заданное расстояние, пример диаграммы:

• labels: list, optional, значение по умолчанию:None
  • Текстовые метки долей.
• colors: массив, optional, значение по умолчанию: None
  • Цвета долей.
• autopct: str, функция, optional, значение по умолчанию: None
  • Формат текстовой метки внутри доли, текст – это численное значение показателя, связанного с конкретной долей.
• pctdistance: float, optional, значение по умолчанию: 0. 6
  • Расстояние между центром каждой доли и началом текстовой метки, которая определяется параметром autopct.
• shadow: bool, optional, значение по умолчанию:False
  • Отображение тени для диаграммы.
• labeldistance: float, None, optional, значение по умолчанию: 1.1
  • Расстояние, на котором будут отображены текстовые метки долей. Если параметр равен None, то метки не будет отображены.
• startangle: float, optional, значение по умолчанию:None
  • Задает угол, на который нужно повернуть диаграмму против часовой стрелке относительно оси x.
• radius: float, optional, значение по умолчанию:None
  • Величина радиуса диаграммы.
• counterclock: bool, optional, значение по умолчанию:True
  • Определяет направление вращения – по часовой или против часовой стрелки.
• wedgeprops: dict, optional, значение по умолчанию:None
  • Словарь параметров, определяющих внешний вид долей.
• textprops: dict, optional, значение по умолчанию:None
  • Словарь параметров определяющих внешний вид текстовых меток. 
• center: list значений float, optional, значение по умолчанию: (0, 0)
  • Центр диаграммы.
• frame: bool, optional, значение по умолчанию:False
  • Если параметр равен True, то вокруг диаграммы будет отображена рамка.
• rotatelabels: bool, optional, значение по умолчанию:False
  • Если параметр равен True, то текстовые метки будут повернуты на угол.

Создадим пример, в котором продемонстрируем работу с параметрами функции pie():

vals = [24, 17, 53, 21, 35]
labels = ["Ford", "Toyota", "BMV", "AUDI", "Jaguar"]
explode = (0.1, 0, 0.15, 0, 0)
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(vals, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True, explode=explode, wedgeprops={'lw':1, 'ls':'--','edgecolor':"k"}, rotatelabels=True)
ax. axis("equal")

Вложенные круговые диаграммы

Рассмотрим пример построения вложенной круговой диаграммы. Такая диаграмма состоит из двух компонент: внутренняя ее часть является детальным представлением информации, а внешняя – суммарную по заданным областям. Каждая область представляет собой список численных значений, вместе они образуют общий набор данных. Рассмотрим на примере:

fig, ax = plt.subplots()
offset=0.4
data = np.array([[5, 10, 7], [8, 15, 5], [11, 9, 7]])
cmap = plt.get_cmap("tab20b")
b_colors = cmap(np.array([0, 8, 12]))
sm_colors = cmap(np.array([1, 2, 3, 9, 10, 11, 13, 14, 15]))
ax.pie(data.sum(axis=1), radius=1, colors=b_colors, wedgeprops=dict(width=offset, edgecolor='w'))
ax.pie(data.flatten(), radius=1-offset, colors=sm_colors, wedgeprops=dict(width=offset, edgecolor='w'))

Круговая диаграмма в виде бублика

Построим круговую диаграмму в виде бублика (с отверстием посередине). Это можно сделать через параметр wedgeprops, который отвечает за внешний вид долей:

vals = [24, 17, 53, 21, 35]
labels = ["Ford", "Toyota", "BMV", "AUDI", "Jaguar"]
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(vals, labels=labels, wedgeprops=dict(width=0.5))

 

 

P.S.

Вводные уроки по “Линейной алгебре на Python” вы можете найти соответствующей странице нашего сайта. Все уроки по этой теме собраны в книге “Линейная алгебра на Python”.

Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas.  Для начала вы можете познакомиться с вводными уроками. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”.

Когда использовать столбчатую диаграмму вместо круговой — Highcharts

КРУГОВАЯ ДИАГРАММА — НЕ ЛЕГКАЯ ПРОГУЛКА…

 

Круговые диаграммы и гистограммы/столбцы, пожалуй, самые популярные типы диаграмм для визуализации данных, не являющихся временными рядами.

Столбчатая/столбчатая диаграмма отлично подходит для отображения дискретных данных при сравнении одной точки данных с другой, а круговая диаграмма — это классический способ показать, как различные части составляют единое целое.

Оба позволяют читателям легко сравнивать значения друг с другом. Или я так думал.

Вы можете «легко» вписать другие типы данных в каждый из этих типов диаграмм со смешанными результатами. Например, гистограмма также отлично подходит для отображения данных временных рядов. Например, 12 столбцов, перечисленных в хронологическом порядке, могут визуализировать количество осадков в городе от месяца к месяцу. Этот же макет также можно использовать для отображения количества осадков за определенный месяц в 12 разных городах.

С другой стороны, круговая диаграмма полезна только для отображения относительных значений.

Например, можно иметь 12 срезов, представляющих относительное количество дождя для каждого города как долю общего количества осадков в городах. Его также можно использовать для отображения относительного количества осадков в месяц в виде доли от совокупного количества осадков за год.

Однако ахиллесовой пятой круговой диаграммы является сложность сравнения значений соседних точек, особенно с процентами, выраженными однозначными числами. В столбчатой ​​диаграмме вы сразу увидите различия. По этой причине многие утверждают, что столбчатая (или столбчатая) диаграмма чаще всего является лучшим выбором.

РЕАЛЬНЫЙ ПРИМЕР КРУГОВОЙ ДИАГРАММЫ #FAIL, КОТОРЫЙ ВЗОРВАЛ В Твиттере

Выбор правильного типа диаграммы может быть сложнее, чем кажется: когда я собирал результаты опроса о популярности различных фреймворков для веб-разработки ( среди разработчиков, использующих Highcharts), я ошибочно использовал круговую диаграмму. Или я? (Да).

Рассматриваемая диаграмма — это то, что вы видите ниже. Это некрасиво. На самом деле, это настолько плохо, что Интернет взорвался. (Ну, вроде того. Три человека издевались над этим в Твиттере).

КАК МЫ МОЖЕМ СДЕЛАТЬ ЭТО ЛУЧШЕ?

Рефлекторной реакцией может быть изменение типа диаграммы. Единственным подходящим кандидатом кажется вышеупомянутая колонка или столбчатая диаграмма. Вот так:

Честно говоря, это так же плохо. Я попытался сделать каждую полосу разным цветом. Неа. Все еще плохо.

Понятно, что при таком количестве точек данных ни гистограмма, ни круговая диаграмма бесполезны для визуализации этих данных. Разве что, возможно, мы сможем подготовить наши данные по-другому. Попробуем организовать по порядку.

Вот результаты для гистограммы и круговой диаграммы.

Намного лучше, но все равно не очень. Слишком много детализированных данных отвлекает от общей истории.

Давайте вернемся к нашим исходным данным и объединим меньшие значения в категорию «другие». Для диаграммы очистим различные метки, которые были добавлены автоматически (поскольку они присутствовали в нашем источнике данных, но не должны отображаться на самой диаграмме):

• Измените название серии на «Пользователи»
• Скройте легенду, поскольку все, что в ней написано, это «Проценты», так как это просто единица измерения, а не данные.
• Добавьте знаки процента к оси и подсказке.

Итак, начнем (а теперь еще и цвета полос). Вы также заметите, что мы включили совместное использование, экспорт и редактирование диаграммы, обозначенной трехстрочным значком в правом верхнем углу каждой диаграммы. Теперь люди могут экспортировать диаграмму в виде изображения или, поскольку мы создали диаграмму с помощью Highcharts Cloud, даже редактировать диаграмму самостоятельно.

Пока это лучшее. Но какой из них лучше?

Сначала я подумал, что круговая диаграмма может быть лучшим вариантом, поскольку мы пытаемся показать относительное распределение каждой платформы и языка. Опять же, в нашем опросе (вы можете пройти его самостоятельно, подписавшись на нашу рассылку) данные представляют собой ответы на вопросы с несколькими вариантами ответов. Другими словами, на самом деле мы измеряем, сколько разработчиков используют каждый фреймворк. Поскольку разработчик может выбрать более одного, круговая диаграмма вводит в заблуждение. Итак, бар или столбец.

ПРЕКРАТИ ПРЕССА!

Значит, это лучшее, что мы можем сделать? По словам самого мастера, Торстейна Хёнси, создателя Highcharts, я все время лаял не на то дерево. Наиболее подходящей диаграммой для визуализации иерархических данных будет древовидная карта. Итак, давайте сделаем резервную копию этого.
Вот как это выглядит. Я предоставил код через JSFiddle, чтобы вы могли сами увидеть, как мы в этой версии решили использовать модуль данных Highcharts для извлечения оперативных данных непосредственно из Google Sheet. Веселье когда-нибудь прекращается! 🙂

Что вы думаете? Что бы вы выбрали? Что бы вы сделали?

Выберите правильный тип данных

У вас есть большие наборы данных и вы хотите извлечь из них ценную информацию? Вы хотите определить тенденции и закономерности в своих наборах данных? Если вы ответили утвердительно на эти вопросы, вам необходимо визуализировать данные с помощью диаграмм и графиков. Когда дело доходит до визуализации данных, не являющихся временными рядами, двумя наиболее распространенными визуализациями данных являются гистограммы и круговые диаграммы. Хотя оба типа диаграмм имеют некоторые общие варианты использования, они во многом отличаются друг от друга. Однако многие люди не уверены в разнице между гистограммой и круговой диаграммой и в том, когда их использовать.

Содержание

Что такое гистограммы?

Гистограмма или диаграмма — это диаграмма, на которой данные, количества или числовые значения отображаются с помощью столбцов. Эти графики обычно представляют категориальные данные и состоят из двух осей. Одна ось состоит из столбцов, представляющих различные категории, а другая ось представляет дискретные значения. Количество столбцов на гистограмме зависит от количества категорий данных. Например, если есть семь категорий, гистограмма будет состоять из семи столбцов. Длина столбцов демонстрирует числовые значения категории. Гистограммы обычно используются для сравнения различных переменных или отображения изменений данных с течением времени.

Если вы ищете инструмент для создания гистограмм для своих веб-приложений, FusionCharts — лучший выбор. FusionCharts — это ведущая библиотека построения диаграмм JavaScript, которая позволяет создавать более 100 различных типов диаграмм и графиков. Он также поставляется с более чем 2000 картограмм (охватывающих страны и города).

Ниже представлена ​​гистограмма, созданная с помощью FusionCharts. На графике изображены разные страны с наибольшими запасами нефти. Полосы на горизонтальной оси представляют разные страны, а их длина соответствует объему запасов нефти.

Какие существуют типы гистограмм?

Двумя наиболее распространенными типами гистограмм являются вертикальные гистограммы и горизонтальные гистограммы с. Вертикальная гистограмма состоит из полос вдоль оси X, тогда как горизонтальная гистограмма состоит из горизонтальных полос по оси Y.

Два других типа гистограмм — это сгруппированные гистограммы и столбчатые гистограммы. Сгруппированные гистограммы состоят из разных наборов категорий данных, где каждая категория имеет несколько элементов. В столбчатых диаграммах с накоплением каждый столбец разделен на разные части для сравнения частей целого.

Что такое круговые диаграммы?

Круговая диаграмма состоит из круговой диаграммы, разделенной на разные части/срезы, где каждый срез представляет категорию . Размер каждого среза показывает долю всего, что означает каждая категория. Эти диаграммы в основном показывают, как общая сумма делится между различными переменными или категориями. Круговые диаграммы — отличный выбор, когда вы хотите отобразить данные, чтобы показать проценты от целого.

При создании круговой диаграммы важно учитывать порядок секторов, чтобы зрители могли ее быстро понять. Лучше всего расположить кусочки от большего к меньшему. Однако, если переменные имеют определенный порядок, вы должны следовать ему.

FusionCharts позволяет создавать интерактивные круговые диаграммы с заголовками, подзаголовками, метками данных, легендами и т. д. Он также позволяет создавать круговые диаграммы с использованием данных, содержащихся в базе данных, например MySQL.

Ниже представлена ​​простая двухмерная круговая диаграмма, созданная с помощью FusionCharts. Диаграмма показывает, какую долю рынка занимают разные веб-серверы. Мы можем легко интерпретировать, что Apache занимает чуть меньше половины доли рынка веб-серверов.

Какие существуют типы круговых диаграмм?

Круговые диаграммы делятся на два типа в зависимости от размера диаграммы. Этими двумя типами являются двумерные круговые диаграммы и трехмерные круговые диаграммы . Существуют также вложенные круговые диаграммы, состоящие из нескольких уровней заданных данных. FusionCharts позволяет создавать все типы круговых диаграмм — будь то 2D, 3D или вложенные диаграммы.

Плюсы и минусы — гистограммы и круговые диаграммы

Гистограммы

Плюсы

• Просто и понятно
• Помогите понять тенденции и закономерности в наборе данных
• Упростите суммирование больших наборов данных в визуальной форме

Минусы

• Обычно требуют дополнительных деталей и пояснений
• Люди могут неправильно понимать или интерпретировать гистограммы
• Не раскрывайте ключевые причины и следствия

Круговые диаграммы

Плюсы

• Простой и удобный способ понять, как общая сумма делится между категориями
• Отображение данных для отображения процентов от целого
• Дайте четкое представление об относительной пропорции каждой переменной

Минусы

• Нельзя использовать одну круговую диаграмму для сравнения нескольких наборов
• Круговые диаграммы переполняются, когда категорий больше шести
• Не подходят для представления данных временных рядов

Разница между круговой диаграммой и столбчатой ​​диаграммой — сравнительная таблица

В приведенной ниже сравнительной таблице показаны различия гистограммы и круговой диаграммы

Гистограмма	Круговая диаграмма
Состоит из прямоугольных полос, представляющих различные категории набора данных	Круговой — состоит из срезов, представляющих различные категории набора данных
Графики Абсолютные значения	Отображение относительных значений/частот измерений
Отлично подходит для представления набора данных с несколькими категориями	Становится грязным, когда категорий больше шести
Используется для сравнения категорий друг с другом	Используется для сравнения вклада каждой категории в целое
Может представлять несколько наборов данных	Одна круговая диаграмма может представлять только один набор данных
Может использоваться для построения графика данных временных рядов	Неэффективны для представления данных временных рядов

 

Когда использовать гистограмму или круговую диаграмму?

Приведенные ниже разделы помогут вам понять, когда следует использовать гистограмму и круговую диаграмму.

Когда выбирать гистограмму?

Гистограмма отлично подходит для представления распределения точек данных и сравнения различных переменных/категорий ваших данных. Например, вы можете использовать гистограмму, чтобы увидеть, какие элементы в ваших данных имеют наибольшую частоту или как категория сравнивается с другими. Гистограмма также является хорошим выбором, если вы хотите увидеть изменения данных с течением времени.

Когда использовать круговую диаграмму?

Круговую диаграмму следует использовать, если у вас есть набор данных, состоящий из различных отдельных частей или категорий, которые в сумме составляют значимое целое. Другими словами, лучше всего использовать круговую диаграмму, когда вы хотите сравнить вклад каждой категории в целом.

Как определить, что лучше? Гистограмма и круговая диаграмма

Как гистограмма, так и круговая диаграмма имеют свои варианты использования. Определение того, какой тип диаграммы лучше всего, зависит от типа данных и цели визуализации данных. Если вы хотите сравнить различные категории данных или отследить изменения во времени, гистограммы — лучший выбор. Однако, если вы хотите показать проценты от целого, правильным вариантом будет круговая диаграмма.

Часто задаваемые вопросы — гистограмма или круговая диаграмма

Почему круговая диаграмма предпочтительнее гистограммы?

Круговая диаграмма предпочтительнее, если у вас небольшой набор данных (менее шести категорий) и вы хотите показать проценты от целого. Однако, если вы хотите сравнить категории больших наборов данных, линейчатые диаграммы — правильный выбор.

Почему гистограммы лучше?

Гистограммы просты и легки для интерпретации и помогают понять закономерности в наборе данных. Они также упрощают сравнение больших наборов данных.

Почему круговая диаграмма лучше?

Круговая диаграмма упрощает анализ того, как общая сумма распределяется между различными категориями.