如何构造数据图形

㈠ 数据结构 图如何创建啊

带权图（网）的邻接表存储的C++实现
#include <iostream>
using namespace std;

const int MaxVexs=20;

//前向声明
template <typename ArcType, typename VexType> class Graph;
template <typename ArcType, typename VexType> class VexNode;

// 边节点类
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){}
};

//顶点节点类
template <typename ArcType, typename VexType>
class VexNode{
friend class Graph<ArcType, VexType>;
private:
VexType data;
ArcNode<ArcType> *firstarc;
VexNode():firstarc(NULL){}
};

// 邻接表图类
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中如何绘制薪酬结构图

1、打开Excel表格，看到如图的薪酬体系，每个等级的薪酬范围为最大值和最小值，那么为了做出云梯图的效果，我们需要插入上标、中间值和下标的辅助列，注意中间值为最大值和最小值的平均值。

㈢ 数据结构10 图

这一篇我们要总结的是图(Graph)，图可能比我们之前学习的线性结构和树形结构都要复杂，不过没关系，我们一点一点地来总结。那么关于图，我将从以下几点进行总结：

1、图的定义

2、图相关的概念和术语

3、图的创建和遍历

什么是图呢？

图是一种复杂的非线性结构。

在线性结构中，数据元素之间满足唯一的线性关系，每个数据元素(除第一个和最后一个外)只有一个直接前驱和一个直接后继；

在树形结构中，数据元素之间有着明显的层次关系，并且每个数据元素只与上一层中的一个元素(父节点)及下一层的多个元素(孩子节点)相关；

而在图形结构中，节点之间的关系是任意的，图中任意两个数据元素之间都有可能相关。

图G由两个集合V(顶点Vertex)和E(边Edge)组成，定义为G=(V，E)

对于一个图，若每条边都是没有方向的，则称该图为无向图。图示如下：

因此，(V _i ，V _j )和(V _j ，V _i )表示的是同一条边。注意，无向图是用小括号，而下面介绍的有向图是用尖括号。

无向图的顶点集和边集分别表示为：

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 )}

对于一个图G，若每条边都是有方向的，则称该图为有向图。图示如下：

因此，(V _i ，V _j )和(V _j ，V _i )是两条不同的有向边。注意，有向边又称为弧。

有向图的顶点集和边集分别表示为：

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 >}

我们将具有n(n-1)/2条边的无向图称为无向完全图。同理，将具有n(n-1)条边的有向图称为有向完全图。

对于无向图，顶点的度表示以该顶点作为一个端点的边的数目。比如，图(a)无向图中顶点V ₃ 的度D(V ₃ )=3

对于有向图，顶点的度分为入度和出度。入度表示以该顶点为终点的入边数目，出度是以该顶点为起点的出边数目，该顶点的度等于其入度和出度之和。比如，图(b)中顶点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

不管是无向图还是有向图，边数e、顶点数n和顶点的度数有如下关系：

拿图(b)来举例，由公式可以得到图G的边数e=(D(V ₁ )+D(V ₂ )+D(V ₃ ))/2=(3+2+3)/2=4

故名思义，这个就不解释了。

路径，比如在无向图G中，存在一个顶点序列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 )均属于边集E(G)，则称顶点V _p 到V _q 存在一条路径。

路径长度，是指一条路径上经过的边的数量。

回路，指一条路径的起点和终点为同一个顶点。

连通图是指图G中任意两个顶点V _i 和V _j 都连通，则称为连通图。比如图(b)就是连通图。下面是一个非连通图的例子：

上图中，因为V ₅ 和V ₆ 是单独的，所以是非连通图。

强连通图是对于有向图而言的，与无向图的连通图类似。

带”权值”的连通图称为网。如图所示：

1.深度优先搜索遍历

深度优先搜索(DFS)遍历类似于树的前序遍历。其基本思路是：

①假设初始状态是图中所有顶点都未曾访问过，则可从图G中任意一顶点V为初始出发点，首先访问出发点V，并将其标记为已访问过。

②然后依次从V出发搜索V的每个邻接点W，若W未曾访问过，则以W作为新的出发点出发，继续进行深度优先遍历，直到图中所有和V有路径相通的顶点都被访问到。

③若此时图中仍有顶点未被访问，则另选一个未曾访问的顶点作为起点，重复上述步骤，直到图中所有顶点都被访问到为止。

图示如下：

注：红色数字代表遍历的先后顺序

如果采用邻接矩阵存储，则时间复杂度为O(n ² )；如果采用邻接表存储，时间复杂度为O(n+e)

2.广度优先搜索遍历

广度优先搜索遍历(BFS)类似于树的按层次遍历。其基本思路是：

①首先访问出发点V _i

②接着依次访问V _i 的所有未被访问过的邻接点V _i1 ，V _i2 ，V _i3 ，…，V _it 并均标记为已访问过。

③然后再按照V _i1 ，V _i2 ，… ，V _it 的次序，访问每一个顶点的所有未曾访问过的顶点并均标记为已访问过，依此类推，直到图中所有和初始出发点V _i 有路径相通的顶点都被访问过为止。

图示如下：

因此，图(f)采用广度优先搜索遍历以V ₀ 为出发点的顶点序列为：V ₀ ，V ₁ ，V ₃ ，V ₄ ，V ₂ ，V ₆ ，V ₈ ，V ₅ ，V ₇

如果采用邻接矩阵存储，则时间复杂度为O(n ² )，如果采用邻接表存储，则时间复杂度为O(n+e)

㈣ 怎么把excel数据做成柱形图

excel中将数据图表化，一般你所选的数据区中必须要有数值型数据的。如果是文字的话，应该不行吧，因为没有办法表示文字的大小数值。如果你的数据区中的数值式的文字，如'1,'21等，你可以将其格式转成数值型数据。（去掉数值前面的"'"号，或通过单元格格式来改），再看看你的图表，应该没有什么大问题了。但前提条件是必须要有数值（number）出现。如果只是一般文本。那实在是没有办法用柱形图来表示。制作双柱形图步骤1：录入所需数据之后，最重要的是要构造两列占位数据，如图所示。1,2月份的销量和收入数据，分别建立“销量占位”，“收入占位”两列数据，随便输入一些数值，但不要设置为0，最后再设置为0，否则会失效。 制作双柱形图步骤2：选择A1：E3的数据，即所有数据，插入图表，然后建立直方图。操作如图所示。 制作双柱形图步骤3：得到的直方图不是我们要的，更改坐标轴。选中直方图，在“图表工具”中选择“切换行/列”，得到我们想要的直方图。 制作双柱形图步骤4：选中其中一列，右击，选择“更改系列图表类型”。 制作双柱形图步骤5：将“收入(右轴)”，“收入占位”两列设置成次坐标轴。 制作双柱形图步骤6。

㈤ 如何画数据流图

先确定系统是啥，外部实体都有啥，然后找出外部实体与系统的数据流。这样就可以画出顶层的数据流图了，顶层数据流图一般只有外部实体，系统，以及外部实体与系统的数据流。
接下来是画0层图，0层图作画步骤：画0层图就是细化系统内部，把系统细分成加工和数据流以及文件。
数据流程图上所有图形符号必须是前面所述的四种基本元素。②数据流程图的主图必须含有前面所述的四种基本元素，缺一不可。③数据流程图上的数据流必须封闭在外部实体之间，外部实体可以是一个，也可以是多个。④处理过程至少有一个输入数据流和一个输出数据流。⑤任何一个数据流子图必须与它的父图上的一个处理过程对应，两者的输入数据流和输出数据流必须一致，即所谓“平衡”。⑥数据流程图上的每个元素都必须有名字。①把一个系统看成一个整体功能，明确信息的输入和输出。

㈥ 怎样做柱形图

excel中将数据图表化，一般你所选的数据区中必须要有数值型数据的。如果是文字的话，应该不行吧，因为没有办法表示文字的大小数值。如果你的数据区中的数值式的文字，如'1,'21等，你可以将其格式转成数值型数据。（去掉数值前面的"'"号，或通过单元格格式来改），再看看你的图表，应该没有什么大问题了。但前提条件是必须要有数值（number）出现。如果只是一般文本。那实在是没有办法用柱形图来表示。制作双柱形图步骤1：录入所需数据之后，最重要的是要构造两列占位数据，如图所示。1,2月份的销量和收入数据，分别建立“销量占位”，“收入占位”两列数据，随便输入一些数值，但不要设置为0，最后再设置为0，否则会失效。 制作双柱形图步骤2：选择A1：E3的数据，即所有数据，插入图表，然后建立直方图。操作如图所示。 制作双柱形图步骤3：得到的直方图不是我们要的，更改坐标轴。选中直方图，在“图表工具”中选择“切换行/列”，得到我们想要的直方图。 制作双柱形图步骤4：选中其中一列，右击，选择“更改系列图表类型”。 制作双柱形图步骤5：将“收入(右轴)”，“收入占位”两列设置成次坐标轴。 制作双柱形图步骤6。

㈦ 数据结构——图

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

阅读目录

一，图的定义

二，图相关的概念和术语

三，图的创建和遍历

四，最小生成树和最短路径

五，算法实现

这一篇我们要总结的是图(Graph)，图可能比我们之前学习的线性结构和树形结构都要复杂，不过没有关系，我们一点一点地来总结，那么关于图我想从以下几点进行总结：

1，图的定义？

2，图相关的概念和术语？

3，图的创建和遍历？

4，最小生成树和最短路径？

5，算法实现？

一，图的定义

什么是图呢？

图是一种复杂的非线性结构。

在线性结构中，数据元素之间满足唯一的线性关系，每个数据元素(除第一个和最后一个外)只有一个直接前趋和一个直接后继；

在树形结构中，数据元素之间有着明显的层次关系，并且每个数据元素只与上一层中的一个元素(双亲节点)及下一层的多个元素(孩子节点)相关；

而在图形结构中，节点之间的关系是任意的，图中任意两个数据元素之间都有可能相关。

图G由两个集合V(顶点Vertex)和E(边Edge)组成，定义为G=(V，E)

二，图相关的概念和术语

1，无向图和有向图

对于一个图，若每条边都是没有方向的，则称该图为无向图。图示如下：

因此，(Vi，Vj)和(Vj，Vi)表示的是同一条边。注意，无向图是用小括号，而下面介绍的有向图是用尖括号。

无向图的顶点集和边集分别表示为：

V(G)={V1，V2，V3，V4，V5}

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

对于一个图G，若每条边都是有方向的，则称该图为有向图。图示如下。

因此，和是两条不同的有向边。注意，有向边又称为弧。

有向图的顶点集和边集分别表示为：

V(G)={V1，V2，V3}

E(G)={，，，}

2，无向完全图和有向完全图

我们将具有n(n-1)/2条边的无向图称为无向完全图。同理，将具有n(n-1)条边的有向图称为有向完全图。

3，顶点的度

对于无向图，顶点的度表示以该顶点作为一个端点的边的数目。比如，图(a)无向图中顶点V3的度D(V3)=3

对于有向图，顶点的度分为入度和出度。入度表示以该顶点为终点的入边数目，出度是以该顶点为起点的出边数目，该顶点的度等于其入度和出度之和。比如，顶点V1的入度ID(V1)=1，出度OD(V1)=2，所以D(V1)=ID(V1)+OD(V1)=1+2=3

记住，不管是无向图还是有向图，顶点数n，边数e和顶点的度数有如下关系：

因此，就拿有向图(b)来举例，由公式可以得到图G的边数e=(D(V1)+D(V2)+D(V3))/2=(3+2+3)/2=4

4，子图

故名思义，这个就不解释了。

5，路径，路径长度和回路

路径，比如在无向图G中，存在一个顶点序列Vp,Vi1,Vi2,Vi3…，Vim，Vq，使得(Vp,Vi1)，(Vi1,Vi2)，…,(Vim,Vq)均属于边集E(G)，则称顶点Vp到Vq存在一条路径。

路径长度，是指一条路径上经过的边的数量。

回路，指一条路径的起点和终点为同一个顶点。

6，连通图(无向图)

连通图是指图G中任意两个顶点Vi和Vj都连通，则称为连通图。比如图(b)就是连通图。下面是一个非连通图的例子。

上图中，因为V5和V6是单独的，所以是非连通图。

7，强连通图(有向图)

强连通图是对于有向图而言的，与无向图的连通图类似。

8，网

带”权值”的连通图称为网。如图所示。

三，图的创建和遍历

1，图的两种存储结构

1) 邻接矩阵，原理就是用两个数组，一个数组保存顶点集，一个数组保存边集。下面的算法实现里边我们也是采用这种存储结构。如下图所示：

2) 邻接表，邻接表是图的一种链式存储结构。这种存储结构类似于树的孩子链表。对于图G中每个顶点Vi，把所有邻接于Vi的顶点Vj链成一个单链表，这个单链表称为顶点Vi的邻接表。

2，图的两种遍历方法

1) 深度优先搜索遍历

深度优先搜索DFS遍历类似于树的前序遍历。其基本思路是：

a) 假设初始状态是图中所有顶点都未曾访问过，则可从图G中任意一顶点v为初始出发点，首先访问出发点v，并将其标记为已访问过。

b) 然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w，若w未曾访问过，则以w作为新的出发点出发，继续进行深度优先遍历，直到图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到。

c) 若此时图中仍有顶点未被访问，则另选一个未曾访问的顶点作为起点，重复上述步骤，直到图中所有顶点都被访问到为止。

图示如下：

注：红色数字代表遍历的先后顺序，所以图(e)无向图的深度优先遍历的顶点访问序列为：V0，V1，V2，V5，V4，V6，V3，V7，V8

如果采用邻接矩阵存储，则时间复杂度为O(n2)；当采用邻接表时时间复杂度为O(n+e)。

2) 广度优先搜索遍历

广度优先搜索遍历BFS类似于树的按层次遍历。其基本思路是：

a) 首先访问出发点Vi

b) 接着依次访问Vi的所有未被访问过的邻接点Vi1，Vi2，Vi3，…，Vit并均标记为已访问过。

c) 然后再按照Vi1，Vi2，… ，Vit的次序，访问每一个顶点的所有未曾访问过的顶点并均标记为已访问过，依此类推，直到图中所有和初始出发点Vi有路径相通的顶点都被访问过为止。

图示如下：

因此，图(f)采用广义优先搜索遍历以V0为出发点的顶点序列为：V0，V1，V3，V4，V2，V6，V8，V5，V7

如果采用邻接矩阵存储，则时间复杂度为O(n2)，若采用邻接表，则时间复杂度为O(n+e)。

四，最小生成树和最短路径

1，最小生成树

什么是最小生成树呢？在弄清什么是最小生成树之前，我们需要弄清什么是生成树？

用一句语简单概括生成树就是：生成树是将图中所有顶点以最少的边连通的子图。

比如图(g)可以同时得到两个生成树图(h)和图(i)

知道了什么是生成树之后，我们就很容易理解什么是最小生成树了。所谓最小生成树，用一句话总结就是：权值和最小的生成树就是最小生成树。

比如上图中的两个生成树，生成树1和生成树2，生成树1的权值和为：12，生成树2的权值为：14，我们可以证明图(h)生成树1就是图(g)的最小生成树。

那么如何构造最小生成树呢？可以使用普里姆算法。

2，最短路径

求最短路径也就是求最短路径长度。下面是一个带权值的有向图，表格中分别列出了顶点V1其它各顶点的最短路径长度。

表：顶点V1到其它各顶点的最短路径表

从图中可以看出，顶点V1到V4的路径有3条(V1，V2，V4)，(V1，V4)，(V1，V3，V2，V4)，其路径长度分别为15，20和10，因此，V1到V4的最短路径为(V1，V3，V2，V4)。

那么如何求带权有向图的最短路径长度呢？可以使用迪杰斯特拉(Dijkstra)算法。

㈧ 在Excel表格中怎么插入图表气泡图

你有没有在 Excel 工作表中插入过气泡图呢?在很多情况下，大部分用户选择了柱形图或者是折线图，其实在我们的软件中气泡图也是值得大家一试的。以下是我为您带来的关于在 Excel表格 中插入气泡图，希望对您有所帮助。

在Excel表格中插入气泡图

这样的图怎么是做出来的?

这就是初级的气泡图，用Excel就能实现，用于对比分析。国内做得非常出色的气泡图，当属网易新闻的数读系列。

图表的配色和布局很好看，可读性非常高， 一目了然。

分享两种excel制作 方法 ：圆形气泡图+矩阵气泡图。

圆形气泡图：

图中用圆的大小表示销量大小，呈圆形分布。

这里我们要了解一下利用Excel散点图画圆的两个公式

x轴=COS(PI*(ROW(1:1)-1)/12)

Y轴=SIN(PI*(ROW(1:1)-1)/12)

输入公式后向下复制24行(共25行)，插入带线散点图，即可生成圆。

其中，你可以用通修改row(1：1)调整点的密集程度，点少一半?

x轴=COS(PI*(ROW(1:1) *2-1)/12)

Y轴=SIN(PI*(ROW(1:1) *2-1)/12)

明白这个原理，我们就可以构造数据源了。根据图形显示要求，把数据放在公式的对应位置。

选取黄色区域(不要选A列)-插入气泡图

删除坐标轴、网格线：

添加数据标签

选中气泡图 - 添加数据标签 - 选中显示气泡大小 - 标签包括单元格的值，选取文字部分所在区域。

对图表颜色、格式进行调整，并添加对应文字，最终效果如下图所示：

注：连线可以插入图形，文字可以用艺术字的变形。这里不加详述。

矩阵气泡图：

以最后这张举例。

我们观察可以发现：

? 图中由 16 个不同大小的圆状(深色)呈四行四列矩阵排列;

? 每个深色的圆状都有一个浅色且大小相同的圆作为背景;

? 图中文本标签和数字标签分别上下水平对齐，并由不同的颜色字体标识。

那么，我们用 Excel 能做出这种漂亮的图表吗?

当然可以!请跟着我的脚步往下走!

我们其实可以把这个图看作由 两组气泡图 叠加而成，如下图所示：

气泡图用于展示三个变量之间的关系。

绘制时将一个变量，放在横轴，另一个变量放在纵轴，而第三个变量则用气泡的大小来表示。

即： 用x，y两个变量数值来确定气泡的位置，用气泡值表示大小。 如下图所示：

▋ 作图数据准备

首先我们按照图，列出数据源，如 B:C 列;

然后来构造作图数据，如 E-J 列：

X1 值：由左至右的方向依次编号，如下图 E 列;Y1 值：从下至上的方向依次编号，如下图 F 列; 气泡值 1：=MAX(C$3:C$18) 下拉填充，如 G 列;气泡值 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。

注：这里的 0.35 和 0.12 作用是设置标签的位置，数值可以视情况手动调整。

▋ 作图步骤

? 首先选择数据 X1 值，Y1 值，气泡值 1，插入气泡图作为背景(背景圆)。

? 然后选择数据 X1 值，Y1 值，气泡值 2，增加另外一组气泡图(深色圆)。

? 选择数据 X1 值，Y2 值，气泡值 1，再增加一组气泡图，填充为无色。设置数据标签数据为 C3:C18,标签位置：靠下。

? 选择数据 X1 值，Y3 值，气泡值 1，再增加一组气泡图，填充为无色。

设置数据标签数据为 B3:B18,标签位置：靠下。

? 最后去掉网格线，图例，坐标轴，设置字体颜色、插入文本框，图形等，美化图表。

▋ 小结

? 当我们对同种类别作数据比较时(数据多，数值差异比较大)可以考虑使用该图表展示;

? 通过构造两列数值(横坐标和纵坐标)来确定气泡的位置，然后第三列值决定气泡的大小;

? 多次添加系列制作多组气泡图，既可以用来添加背景，还可以根据不同的需求，自由设置标签位置，起到视觉引导和大小比较的作用。

在Excel表格中怎么插入图表气泡图相关 文章 ：

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Excel怎么制作层次结构图

下面是详细的操作步骤