如何構造數據圖形

㈠ 數據結構 圖如何創建啊

帶權圖（網）的鄰接表存儲的C++實現
#include <iostream>
using namespace std;

const int MaxVexs=20;

//前向聲明
template <typename ArcType, typename VexType> class Graph;
template <typename ArcType, typename VexType> class VexNode;

// 邊節點類
template <typename ArcType>
class ArcNode{
template<typename Type1, typename Type2>friend class VexNode;
template<typename Type1, typename Type2>friend class Graph;
private:
int adjvex;
ArcType weight;
ArcNode *nextarc;
ArcNode():nextarc(NULL){}
ArcNode(int v, const ArcType& w):adjvex(v),weight(w),nextarc(NULL){}
};

//頂點節點類
template <typename ArcType, typename VexType>
class VexNode{
friend class Graph<ArcType, VexType>;
private:
VexType data;
ArcNode<ArcType> *firstarc;
VexNode():firstarc(NULL){}
};

// 鄰接表圖類
template<typename ArcType, typename VexType>
class Graph{
private:
VexNode<ArcType,VexType> *VexTable;
int CurrentNumVexs;
int CurrentNumArcs;
//int GetVexPosition(const VexType& v);

public:
Graph():VexTable(NULL),CurrentNumVexs(0),CurrentNumArcs(0){}
Graph(VexType *v, int num=MaxVexs);
~Graph();

bool empty() { return CurrentNumVexs==0; }
int GetNumVexs() { return CurrentNumVexs; }
int GetNumArcs() { return CurrentNumArcs; }

bool GetVexValue(VexType& result, int v);
bool GetWeight(ArcType& result, int v1, int v2);
int GetAdjvexPosition(int v);
int GetNextAdjvexPosition(int v1,int v2);
bool InsertVex(const VexType&);
bool InsertArc(const ArcType&, int v1, int v2 );

void show();
};

template<typename ArcType, typename VexType>
Graph<ArcType,VexType>::Graph(VexType *v, int num)
{
CurrentNumVexs=0;
CurrentNumArcs=0;

VexTable=new VexNode<ArcType,VexType>[num];
for(int i=0; i<num; ++i)
InsertVex(v[i]);
}

template<typename ArcType, typename VexType>
Graph<ArcType,VexType>::~Graph()
{
ArcNode<ArcType> *p;
for(int i=0; i<CurrentNumVexs; ++i){
p=VexTable[i].firstarc;
while(p!=NULL){
VexTable[i].firstarc=p->nextarc;
delete p;
p=VexTable[i].firstarc;
}
}
delete [] VexTable;
}

template<typename ArcType, typename VexType>
bool Graph<ArcType,VexType>::GetVexValue(VexType& result, int v)
{
if(v>=0 && v<CurrentNumVexs){
result=VexTable[v].data;
return true;
}
//cerr<<"Invalid vertex!"<<endl;

return false;
}

template<typename ArcType, typename VexType>
bool Graph<ArcType,VexType>::GetWeight(ArcType& result, int v1, int v2)
{
ArcNode<ArcType> *p;
if(v1>=0 && v1 < CurrentNumVexs && v2>=0 && v2<CurrentNumVexs){
p=VexTable[v1].firstarc;
while(p!=NULL){
if(p->adjvex==v2){
result=p->weight;
return true;
}
p=p->nextarc;
}
}
//cerr<<"Invalid arc!"<<endl;

return false;
}

template<typename ArcType, typename VexType>
int Graph<ArcType,VexType>::GetAdjvexPosition(int v)
{
ArcNode<ArcType> *p;
if(v>=0 && v<CurrentNumVexs){
p=VexTable[v].firstarc;
if(p!=NULL) return p->adjvex;
}
return -1;
}

template<typename ArcType, typename VexType>
int Graph<ArcType,VexType>::GetNextAdjvexPosition(int v1, int v2)
{
ArcNode<ArcType> *p;
if(v1>=0 && v2>=0 && v1<CurrentNumVexs && v2<CurrentNumVexs ){
p=VexTable[v1].firstarc;
while(p!=NULL){
if(p->adjvex==v2 && p->nextarc!=NULL)
return p->nextarc->adjvex;
else p=p->nextarc;
}
}
return -1;
}

template<typename ArcType, typename VexType>
bool Graph<ArcType,VexType>::InsertVex(const VexType& d)
{
if(CurrentNumVexs>=MaxVexs){
cerr<<"Exceed max vertex limit!"<<endl;
return false;
}
VexTable[CurrentNumVexs].data=d;
VexTable[CurrentNumVexs].firstarc=NULL;
++CurrentNumVexs;

return true;

}

template<typename ArcType, typename VexType>
bool Graph<ArcType,VexType>::InsertArc(const ArcType& w, int v1, int v2)
{
ArcNode<ArcType> *p, *q;
if(v1>=0 && v2>=0 && v1<CurrentNumVexs && v2<CurrentNumVexs ){
p=q=VexTable[v1].firstarc;
if(p==NULL){
VexTable[v1].firstarc=new ArcNode<ArcType>(v2,w);
return true;
}
while(p!=NULL){
if(p->adjvex==v2){
cerr<<"Arc exists , cannot insert!"<<endl;
return false;
}
q=p;
p=p->nextarc;
}

q->nextarc=new ArcNode<ArcType>(v2,w);
return true;
}
return false;
}

template<typename ArcType, typename VexType>
void Graph<ArcType,VexType>::show()
{
ArcNode<ArcType> *p;
for(int i=0;i<CurrentNumVexs;++i){
p=VexTable[i].firstarc;
cout<<"["<<i<<":"<<VexTable[i].data<<"]";
while(p!=NULL){
cout<<"--"<<p->weight<<"-->"<<"["<<p->adjvex<<"]";
p=p->nextarc;
}
cout<<endl;
}
}

int main()
{
char vex[]={'A','B','C','D','E'};
int num=sizeof(vex)/sizeof(vex[0]);

Graph<double,char>g(vex,num);
g.InsertArc(0.23,0,1);
g.InsertArc(0.45,1,3);
g.InsertArc(0.03,0,4);
g.InsertArc(0.44,4,2);
g.InsertArc(0.78,4,1);
g.InsertArc(0.92,3,2);
g.InsertArc(0.11,3,0);
g.InsertArc(0.03,3,4);
g.InsertArc(0.39,2,3);
g.show();
}

㈡ Excel中如何繪制薪酬結構圖

1、打開Excel表格，看到如圖的薪酬體系，每個等級的薪酬范圍為最大值和最小值，那麼為了做出雲梯圖的效果，我們需要插入上標、中間值和下標的輔助列，注意中間值為最大值和最小值的平均值。

㈢ 數據結構10 圖

這一篇我們要總結的是圖(Graph)，圖可能比我們之前學習的線性結構和樹形結構都要復雜，不過沒關系，我們一點一點地來總結。那麼關於圖，我將從以下幾點進行總結：

1、圖的定義

2、圖相關的概念和術語

3、圖的創建和遍歷

什麼是圖呢？

圖是一種復雜的非線性結構。

在線性結構中，數據元素之間滿足唯一的線性關系，每個數據元素(除第一個和最後一個外)只有一個直接前驅和一個直接後繼；

在樹形結構中，數據元素之間有著明顯的層次關系，並且每個數據元素只與上一層中的一個元素(父節點)及下一層的多個元素(孩子節點)相關；

而在圖形結構中，節點之間的關系是任意的，圖中任意兩個數據元素之間都有可能相關。

圖G由兩個集合V(頂點Vertex)和E(邊Edge)組成，定義為G=(V，E)

對於一個圖，若每條邊都是沒有方向的，則稱該圖為無向圖。圖示如下：

因此，(V _i ，V _j )和(V _j ，V _i )表示的是同一條邊。注意，無向圖是用小括弧，而下面介紹的有向圖是用尖括弧。

無向圖的頂點集和邊集分別表示為：

V(G)={V ₁ ，V ₂ ，V ₃ ，V ₄ ，V ₅ }

E(G)={(V ₁ ，V ₂ )，(V ₁ ，V ₄ )，(V ₂ ，V ₃ )，(V ₂ ，V ₅ )，(V ₃ ，V ₄ )，(V ₃ ，V ₅ )，(V ₄ ，V ₅ )}

對於一個圖G，若每條邊都是有方向的，則稱該圖為有向圖。圖示如下：

因此，(V _i ，V _j )和(V _j ，V _i )是兩條不同的有向邊。注意，有向邊又稱為弧。

有向圖的頂點集和邊集分別表示為：

V(G)={V ₁ ，V ₂ ，V ₃ }

E(G)={<V ₁ ，V ₂ >，<V ₂ ，V ₃ >，<V ₃ ，V ₁ >，<V ₁ ，V ₃ >}

我們將具有n(n-1)/2條邊的無向圖稱為無向完全圖。同理，將具有n(n-1)條邊的有向圖稱為有向完全圖。

對於無向圖，頂點的度表示以該頂點作為一個端點的邊的數目。比如，圖(a)無向圖中頂點V ₃ 的度D(V ₃ )=3

對於有向圖，頂點的度分為入度和出度。入度表示以該頂點為終點的入邊數目，出度是以該頂點為起點的出邊數目，該頂點的度等於其入度和出度之和。比如，圖(b)中頂點V ₁ 的入度ID(V ₁ )=1，出度OD(V ₁ )=2，所以D(V ₁ )=ID(V ₁ )+OD(V ₁ )=1+2=3

不管是無向圖還是有向圖，邊數e、頂點數n和頂點的度數有如下關系：

拿圖(b)來舉例，由公式可以得到圖G的邊數e=(D(V ₁ )+D(V ₂ )+D(V ₃ ))/2=(3+2+3)/2=4

故名思義，這個就不解釋了。

路徑，比如在無向圖G中，存在一個頂點序列V _p ，V _i1 ，V _i2 ，V _i3 …，V _im ，V _q ，使得(V _p ,V _i1 )，(V _i1 ,V _i2 )，…，(V _im ,V _q )均屬於邊集E(G)，則稱頂點V _p 到V _q 存在一條路徑。

路徑長度，是指一條路徑上經過的邊的數量。

迴路，指一條路徑的起點和終點為同一個頂點。

連通圖是指圖G中任意兩個頂點V _i 和V _j 都連通，則稱為連通圖。比如圖(b)就是連通圖。下面是一個非連通圖的例子：

上圖中，因為V ₅ 和V ₆ 是單獨的，所以是非連通圖。

強連通圖是對於有向圖而言的，與無向圖的連通圖類似。

帶」權值」的連通圖稱為網。如圖所示：

1.深度優先搜索遍歷

深度優先搜索(DFS)遍歷類似於樹的前序遍歷。其基本思路是：

①假設初始狀態是圖中所有頂點都未曾訪問過，則可從圖G中任意一頂點V為初始出發點，首先訪問出發點V，並將其標記為已訪問過。

②然後依次從V出發搜索V的每個鄰接點W，若W未曾訪問過，則以W作為新的出發點出發，繼續進行深度優先遍歷，直到圖中所有和V有路徑相通的頂點都被訪問到。

③若此時圖中仍有頂點未被訪問，則另選一個未曾訪問的頂點作為起點，重復上述步驟，直到圖中所有頂點都被訪問到為止。

圖示如下：

註：紅色數字代表遍歷的先後順序

如果採用鄰接矩陣存儲，則時間復雜度為O(n ² )；如果採用鄰接表存儲，時間復雜度為O(n+e)

2.廣度優先搜索遍歷

廣度優先搜索遍歷(BFS)類似於樹的按層次遍歷。其基本思路是：

①首先訪問出發點V _i

②接著依次訪問V _i 的所有未被訪問過的鄰接點V _i1 ，V _i2 ，V _i3 ，…，V _it 並均標記為已訪問過。

③然後再按照V _i1 ，V _i2 ，… ，V _it 的次序，訪問每一個頂點的所有未曾訪問過的頂點並均標記為已訪問過，依此類推，直到圖中所有和初始出發點V _i 有路徑相通的頂點都被訪問過為止。

圖示如下：

因此，圖(f)採用廣度優先搜索遍歷以V ₀ 為出發點的頂點序列為：V ₀ ，V ₁ ，V ₃ ，V ₄ ，V ₂ ，V ₆ ，V ₈ ，V ₅ ，V ₇

如果採用鄰接矩陣存儲，則時間復雜度為O(n ² )，如果採用鄰接表存儲，則時間復雜度為O(n+e)

㈣ 怎麼把excel數據做成柱形圖

excel中將數據圖表化，一般你所選的數據區中必須要有數值型數據的。如果是文字的話，應該不行吧，因為沒有辦法表示文字的大小數值。如果你的數據區中的數值式的文字，如'1,'21等，你可以將其格式轉成數值型數據。（去掉數值前面的"'"號，或通過單元格格式來改），再看看你的圖表，應該沒有什麼大問題了。但前提條件是必須要有數值（number）出現。如果只是一般文本。那實在是沒有辦法用柱形圖來表示。製作雙柱形圖步驟1：錄入所需數據之後，最重要的是要構造兩列佔位數據，如圖所示。1,2月份的銷量和收入數據，分別建立「銷量佔位」，「收入佔位」兩列數據，隨便輸入一些數值，但不要設置為0，最後再設置為0，否則會失效。 製作雙柱形圖步驟2：選擇A1：E3的數據，即所有數據，插入圖表，然後建立直方圖。操作如圖所示。 製作雙柱形圖步驟3：得到的直方圖不是我們要的，更改坐標軸。選中直方圖，在「圖表工具」中選擇「切換行/列」，得到我們想要的直方圖。 製作雙柱形圖步驟4：選中其中一列，右擊，選擇「更改系列圖表類型」。 製作雙柱形圖步驟5：將「收入(右軸)」，「收入佔位」兩列設置成次坐標軸。 製作雙柱形圖步驟6。

㈤ 如何畫數據流圖

先確定系統是啥，外部實體都有啥，然後找出外部實體與系統的數據流。這樣就可以畫出頂層的數據流圖了，頂層數據流圖一般只有外部實體，系統，以及外部實體與系統的數據流。
接下來是畫0層圖，0層圖作畫步驟：畫0層圖就是細化系統內部，把系統細分成加工和數據流以及文件。
數據流程圖上所有圖形符號必須是前面所述的四種基本元素。②數據流程圖的主圖必須含有前面所述的四種基本元素，缺一不可。③數據流程圖上的數據流必須封閉在外部實體之間，外部實體可以是一個，也可以是多個。④處理過程至少有一個輸入數據流和一個輸出數據流。⑤任何一個數據流子圖必須與它的父圖上的一個處理過程對應，兩者的輸入數據流和輸出數據流必須一致，即所謂「平衡」。⑥數據流程圖上的每個元素都必須有名字。①把一個系統看成一個整體功能，明確信息的輸入和輸出。

㈥ 怎樣做柱形圖

excel中將數據圖表化，一般你所選的數據區中必須要有數值型數據的。如果是文字的話，應該不行吧，因為沒有辦法表示文字的大小數值。如果你的數據區中的數值式的文字，如'1,'21等，你可以將其格式轉成數值型數據。（去掉數值前面的"'"號，或通過單元格格式來改），再看看你的圖表，應該沒有什麼大問題了。但前提條件是必須要有數值（number）出現。如果只是一般文本。那實在是沒有辦法用柱形圖來表示。製作雙柱形圖步驟1：錄入所需數據之後，最重要的是要構造兩列佔位數據，如圖所示。1,2月份的銷量和收入數據，分別建立「銷量佔位」，「收入佔位」兩列數據，隨便輸入一些數值，但不要設置為0，最後再設置為0，否則會失效。 製作雙柱形圖步驟2：選擇A1：E3的數據，即所有數據，插入圖表，然後建立直方圖。操作如圖所示。 製作雙柱形圖步驟3：得到的直方圖不是我們要的，更改坐標軸。選中直方圖，在「圖表工具」中選擇「切換行/列」，得到我們想要的直方圖。 製作雙柱形圖步驟4：選中其中一列，右擊，選擇「更改系列圖表類型」。 製作雙柱形圖步驟5：將「收入(右軸)」，「收入佔位」兩列設置成次坐標軸。 製作雙柱形圖步驟6。

㈦ 數據結構——圖

轉自： http://www.cnblogs.com/mcgrady/archive/2013/09/23/3335847.html

閱讀目錄

一，圖的定義

二，圖相關的概念和術語

三，圖的創建和遍歷

四，最小生成樹和最短路徑

五，演算法實現

這一篇我們要總結的是圖(Graph)，圖可能比我們之前學習的線性結構和樹形結構都要復雜，不過沒有關系，我們一點一點地來總結，那麼關於圖我想從以下幾點進行總結：

1，圖的定義？

2，圖相關的概念和術語？

3，圖的創建和遍歷？

4，最小生成樹和最短路徑？

5，演算法實現？

一，圖的定義

什麼是圖呢？

圖是一種復雜的非線性結構。

在線性結構中，數據元素之間滿足唯一的線性關系，每個數據元素(除第一個和最後一個外)只有一個直接前趨和一個直接後繼；

在樹形結構中，數據元素之間有著明顯的層次關系，並且每個數據元素只與上一層中的一個元素(雙親節點)及下一層的多個元素(孩子節點)相關；

而在圖形結構中，節點之間的關系是任意的，圖中任意兩個數據元素之間都有可能相關。

圖G由兩個集合V(頂點Vertex)和E(邊Edge)組成，定義為G=(V，E)

二，圖相關的概念和術語

1，無向圖和有向圖

對於一個圖，若每條邊都是沒有方向的，則稱該圖為無向圖。圖示如下：

因此，(Vi，Vj)和(Vj，Vi)表示的是同一條邊。注意，無向圖是用小括弧，而下面介紹的有向圖是用尖括弧。

無向圖的頂點集和邊集分別表示為：

V(G)={V1，V2，V3，V4，V5}

E(G)={(V1，V2)，(V1，V4)，(V2，V3)，(V2，V5)，(V3，V4)，(V3，V5)，(V4，V5)}

對於一個圖G，若每條邊都是有方向的，則稱該圖為有向圖。圖示如下。

因此，和是兩條不同的有向邊。注意，有向邊又稱為弧。

有向圖的頂點集和邊集分別表示為：

V(G)={V1，V2，V3}

E(G)={，，，}

2，無向完全圖和有向完全圖

我們將具有n(n-1)/2條邊的無向圖稱為無向完全圖。同理，將具有n(n-1)條邊的有向圖稱為有向完全圖。

3，頂點的度

對於無向圖，頂點的度表示以該頂點作為一個端點的邊的數目。比如，圖(a)無向圖中頂點V3的度D(V3)=3

對於有向圖，頂點的度分為入度和出度。入度表示以該頂點為終點的入邊數目，出度是以該頂點為起點的出邊數目，該頂點的度等於其入度和出度之和。比如，頂點V1的入度ID(V1)=1，出度OD(V1)=2，所以D(V1)=ID(V1)+OD(V1)=1+2=3

記住，不管是無向圖還是有向圖，頂點數n，邊數e和頂點的度數有如下關系：

因此，就拿有向圖(b)來舉例，由公式可以得到圖G的邊數e=(D(V1)+D(V2)+D(V3))/2=(3+2+3)/2=4

4，子圖

故名思義，這個就不解釋了。

5，路徑，路徑長度和迴路

路徑，比如在無向圖G中，存在一個頂點序列Vp,Vi1,Vi2,Vi3…，Vim，Vq，使得(Vp,Vi1)，(Vi1,Vi2)，…,(Vim,Vq)均屬於邊集E(G)，則稱頂點Vp到Vq存在一條路徑。

路徑長度，是指一條路徑上經過的邊的數量。

迴路，指一條路徑的起點和終點為同一個頂點。

6，連通圖(無向圖)

連通圖是指圖G中任意兩個頂點Vi和Vj都連通，則稱為連通圖。比如圖(b)就是連通圖。下面是一個非連通圖的例子。

上圖中，因為V5和V6是單獨的，所以是非連通圖。

7，強連通圖(有向圖)

強連通圖是對於有向圖而言的，與無向圖的連通圖類似。

8，網

帶」權值」的連通圖稱為網。如圖所示。

三，圖的創建和遍歷

1，圖的兩種存儲結構

1) 鄰接矩陣，原理就是用兩個數組，一個數組保存頂點集，一個數組保存邊集。下面的演算法實現里邊我們也是採用這種存儲結構。如下圖所示：

2) 鄰接表，鄰接表是圖的一種鏈式存儲結構。這種存儲結構類似於樹的孩子鏈表。對於圖G中每個頂點Vi，把所有鄰接於Vi的頂點Vj鏈成一個單鏈表，這個單鏈表稱為頂點Vi的鄰接表。

2，圖的兩種遍歷方法

1) 深度優先搜索遍歷

深度優先搜索DFS遍歷類似於樹的前序遍歷。其基本思路是：

a) 假設初始狀態是圖中所有頂點都未曾訪問過，則可從圖G中任意一頂點v為初始出發點，首先訪問出發點v，並將其標記為已訪問過。

b) 然後依次從v出發搜索v的每個鄰接點w，若w未曾訪問過，則以w作為新的出發點出發，繼續進行深度優先遍歷，直到圖中所有和v有路徑相通的頂點都被訪問到。

c) 若此時圖中仍有頂點未被訪問，則另選一個未曾訪問的頂點作為起點，重復上述步驟，直到圖中所有頂點都被訪問到為止。

圖示如下：

註：紅色數字代表遍歷的先後順序，所以圖(e)無向圖的深度優先遍歷的頂點訪問序列為：V0，V1，V2，V5，V4，V6，V3，V7，V8

如果採用鄰接矩陣存儲，則時間復雜度為O(n2)；當採用鄰接表時時間復雜度為O(n+e)。

2) 廣度優先搜索遍歷

廣度優先搜索遍歷BFS類似於樹的按層次遍歷。其基本思路是：

a) 首先訪問出發點Vi

b) 接著依次訪問Vi的所有未被訪問過的鄰接點Vi1，Vi2，Vi3，…，Vit並均標記為已訪問過。

c) 然後再按照Vi1，Vi2，… ，Vit的次序，訪問每一個頂點的所有未曾訪問過的頂點並均標記為已訪問過，依此類推，直到圖中所有和初始出發點Vi有路徑相通的頂點都被訪問過為止。

圖示如下：

因此，圖(f)採用廣義優先搜索遍歷以V0為出發點的頂點序列為：V0，V1，V3，V4，V2，V6，V8，V5，V7

如果採用鄰接矩陣存儲，則時間復雜度為O(n2)，若採用鄰接表，則時間復雜度為O(n+e)。

四，最小生成樹和最短路徑

1，最小生成樹

什麼是最小生成樹呢？在弄清什麼是最小生成樹之前，我們需要弄清什麼是生成樹？

用一句語簡單概括生成樹就是：生成樹是將圖中所有頂點以最少的邊連通的子圖。

比如圖(g)可以同時得到兩個生成樹圖(h)和圖(i)

知道了什麼是生成樹之後，我們就很容易理解什麼是最小生成樹了。所謂最小生成樹，用一句話總結就是：權值和最小的生成樹就是最小生成樹。

比如上圖中的兩個生成樹，生成樹1和生成樹2，生成樹1的權值和為：12，生成樹2的權值為：14，我們可以證明圖(h)生成樹1就是圖(g)的最小生成樹。

那麼如何構造最小生成樹呢？可以使用普里姆演算法。

2，最短路徑

求最短路徑也就是求最短路徑長度。下面是一個帶權值的有向圖，表格中分別列出了頂點V1其它各頂點的最短路徑長度。

表：頂點V1到其它各頂點的最短路徑表

從圖中可以看出，頂點V1到V4的路徑有3條(V1，V2，V4)，(V1，V4)，(V1，V3，V2，V4)，其路徑長度分別為15，20和10，因此，V1到V4的最短路徑為(V1，V3，V2，V4)。

那麼如何求帶權有向圖的最短路徑長度呢？可以使用迪傑斯特拉(Dijkstra)演算法。

㈧ 在Excel表格中怎麼插入圖表氣泡圖

你有沒有在 Excel 工作表中插入過氣泡圖呢?在很多情況下，大部分用戶選擇了柱形圖或者是折線圖，其實在我們的軟體中氣泡圖也是值得大家一試的。以下是我為您帶來的關於在 Excel表格 中插入氣泡圖，希望對您有所幫助。

在Excel表格中插入氣泡圖

這樣的圖怎麼是做出來的?

這就是初級的氣泡圖，用Excel就能實現，用於對比分析。國內做得非常出色的氣泡圖，當屬網易新聞的數讀系列。

圖表的配色和布局很好看，可讀性非常高， 一目瞭然。

分享兩種excel製作 方法 ：圓形氣泡圖+矩陣氣泡圖。

圓形氣泡圖：

圖中用圓的大小表示銷量大小，呈圓形分布。

這里我們要了解一下利用Excel散點圖畫圓的兩個公式

x軸=COS(PI*(ROW(1:1)-1)/12)

Y軸=SIN(PI*(ROW(1:1)-1)/12)

輸入公式後向下復制24行(共25行)，插入帶線散點圖，即可生成圓。

其中，你可以用通修改row(1：1)調整點的密集程度，點少一半?

x軸=COS(PI*(ROW(1:1) *2-1)/12)

Y軸=SIN(PI*(ROW(1:1) *2-1)/12)

明白這個原理，我們就可以構造數據源了。根據圖形顯示要求，把數據放在公式的對應位置。

選取黃色區域(不要選A列)-插入氣泡圖

刪除坐標軸、網格線：

添加數據標簽

選中氣泡圖 - 添加數據標簽 - 選中顯示氣泡大小 - 標簽包括單元格的值，選取文字部分所在區域。

對圖表顏色、格式進行調整，並添加對應文字，最終效果如下圖所示：

註：連線可以插入圖形，文字可以用藝術字的變形。這里不加詳述。

矩陣氣泡圖：

以最後這張舉例。

我們觀察可以發現：

? 圖中由 16 個不同大小的圓狀(深色)呈四行四列矩陣排列;

? 每個深色的圓狀都有一個淺色且大小相同的圓作為背景;

? 圖中文本標簽和數字標簽分別上下水平對齊，並由不同的顏色字體標識。

那麼，我們用 Excel 能做出這種漂亮的圖表嗎?

當然可以!請跟著我的腳步往下走!

我們其實可以把這個圖看作由 兩組氣泡圖 疊加而成，如下圖所示：

氣泡圖用於展示三個變數之間的關系。

繪制時將一個變數，放在橫軸，另一個變數放在縱軸，而第三個變數則用氣泡的大小來表示。

即： 用x，y兩個變數數值來確定氣泡的位置，用氣泡值表示大小。 如下圖所示：

▋ 作圖數據准備

首先我們按照圖，列出數據源，如 B:C 列;

然後來構造作圖數據，如 E-J 列：

X1 值：由左至右的方向依次編號，如下圖 E 列;Y1 值：從下至上的方向依次編號，如下圖 F 列; 氣泡值 1：=MAX(C$3:C$18) 下拉填充，如 G 列;氣泡值 2：=C3，如H 列; Y2 值：=F3 0.35 下拉填充，如 I 列;Y3 值：=F3 0.12，如J 列。

註：這里的 0.35 和 0.12 作用是設置標簽的位置，數值可以視情況手動調整。

▋ 作圖步驟

? 首先選擇數據 X1 值，Y1 值，氣泡值 1，插入氣泡圖作為背景(背景圓)。

? 然後選擇數據 X1 值，Y1 值，氣泡值 2，增加另外一組氣泡圖(深色圓)。

? 選擇數據 X1 值，Y2 值，氣泡值 1，再增加一組氣泡圖，填充為無色。設置數據標簽數據為 C3:C18,標簽位置：靠下。

? 選擇數據 X1 值，Y3 值，氣泡值 1，再增加一組氣泡圖，填充為無色。

設置數據標簽數據為 B3:B18,標簽位置：靠下。

? 最後去掉網格線，圖例，坐標軸，設置字體顏色、插入文本框，圖形等，美化圖表。

▋ 小結

? 當我們對同種類別作數據比較時(數據多，數值差異比較大)可以考慮使用該圖表展示;

? 通過構造兩列數值(橫坐標和縱坐標)來確定氣泡的位置，然後第三列值決定氣泡的大小;

? 多次添加系列製作多組氣泡圖，既可以用來添加背景，還可以根據不同的需求，自由設置標簽位置，起到視覺引導和大小比較的作用。

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㈨ excel怎麼做層次結構圖

Excel怎麼製作層次結構圖

下面是詳細的操作步驟