山脊图、密度图，最全总结实现方法在这里！

最新推荐文章于 2025-10-29 13:42:53 发布
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山脊图（Ridgeline Plot）是基于密度图的可视化工具，常用于比较不同组间的分布情况。在顶刊中广泛应用，如Science和Nature Geoscience。本文介绍了山脊图的本质、优势及在水文学等领域的应用，并提供了R、Python和Origin的绘制方法，帮助读者理解和创建山脊图。

山脊图（Ridgeline Plot / Joy Plot），或称为山峦图等等，其本质上是密度图（density plot）。山脊图用于可视化一个类别的多个组的分布。每个类别或类别的组都会产生相互重叠的密度曲线，从而创建一个漂亮的图绘。

Rigdeline Plot顾名思义是山脊图，那么Joy Plot是怎么回事呢？Joy Plot 得名于 1979 年 Joy Division 的专辑封面 Unknown Pleasue，专辑的封面就是现在山脊图的形状。

01

顶刊案例

山脊图一般由共享X轴的多组彼此重叠的填充折线图组成，主要用于对不同组数据间的分布情况进行比较，是近年来比较新的图绘类型，在一些顶级期刊中经常看到，比如下图就是发表在Science上的一张经典的山脊图，描绘了组间数据的分布和差异。

Grinberg, N., Joseph, K., Friedland, L.,

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MATLAB｜科研绘图｜山脊图
猪猪侠
11-14 1267
也被称为Joy Plot，是一种用于可视化数据分布的图表，特别是用于显示多个组的分布情况。在这种图表中，每个组的数据分布都通过平滑的密度曲线来表示，这些曲线沿着垂直轴堆叠，形成类似山脊的视觉效果。山脊图是核密度估计（KDE）的一个应用，它提供了比传统的条形图或直方图更平滑的数据分布视图。：山脊图主要用于展示和比较不同组或类别内数据的分布情况。
R语言ggplot2可视化使用ggridges包可视化山脊图（Ridgeline Plots）:山脊图（Ridgeline Plots）应用场景、受试者口服茶碱的之后观察茶碱的浓度变化的山脊图
data+scenario+science+insight
11-18 970
R语言ggplot2可视化使用ggridges包可视化山脊图（Ridgeline Plots）:山脊图（Ridgeline Plots）应用场景、受试者口服茶碱的之后观察茶碱的浓度变化的山脊图（Ridgeline Plots） 目录 R语言ggplot2可视化使用ggridges包可视化山脊图（Ridgeline Plots）:山脊图（Ridgeline Plots）应用场景、受试者口服茶碱的之后观察茶碱的浓度变化的山脊图（Ridgeline Plots） #山脊图（Ridgeline Plots
山脊图 (Ridgeline Plot)：使用 joypy 库，优雅地比较多组数据的分布情况
专注分享人工智能、机器学习、数据分析、大语言模型与网络安全相关内容。我们关注前沿技术发展、实用工具与应用案例，旨在为读者提供清晰易懂的知识讲解和实践经验，帮助你高效掌握技术趋势并提升实战能力。
09-18 699
山脊图（Ridgeline Plot）是一种优雅的数据可视化方法，特别适合比较多组数据的分布情况。本文介绍了如何使用Python的joypy库创建山脊图，包括基础绘图、自定义美化以及高级应用案例。文章展示了如何利用鸢尾花数据集比较不同品种的花瓣长度分布，并详细讲解了调整颜色、透明度、重叠度等参数的技巧。此外，还演示了同时比较多个特征、使用直方图替代密度图以及添加均值线等高级用法。最后，作者推荐了0v0 AI平台作为探索AI技术的工具，强调掌握数据可视化技能在数据科学领域的重要性。
【脊线图】：附Origin详细画图流程
weixin_50236590的博客
09-09 2742
脊线图，在统计学和数据分析领域，是一种高级且专业的可视化工具，用于展示多个组或类别中数值变量的分布情况。这种图表允许研究者同时比较多个分布，这些分布通过相同的水平尺度对齐并略有重叠，从而提供了直观的视觉对比。
r语言remarkdown展示图_R语言作图——Ridgeline plot(山脊图)
weixin_35713375的博客
12-19 831
今天给大家介绍一下Ridgeline plot(山脊图)的画法。作图数据如下：Step1. 绘图数据的准备 首先要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式，建议大家在excel中保存成csv格式。Step2. 绘图数据的读取dataT)#注释：header=T表示数据中的第一行是列名，如果没有列名就用header=FStep3. 绘图所需package的安装、调用library(r...
山脊图
weixin_41047822的博客
08-24 244
将数据分布情况用峰的高低来表示，分布越密集的区间，峰越高。实际应用及详解可以简单的理解为一种概率分布的密度图（类似正态分布那种）。横坐标的范围就是你数据的范围，如下图从这张图能了解到：实测值与模拟值在8~23之间，且大部分分布在13左右。应用场景查看数据分布。比较两组或者多组的数据分布情况。图的纵坐标表示每个组的情况，横坐...
【山脊图精通课程】：从入门到精通，打造数据可视化专家
史上最全的山脊图（峰峦图）绘制代码汇总，各种类型统计图形附代码.pdf](https://i2.hdslb.com/bfs/archive/c89bf6864859ad526fca520dc1af74940879559c.jpg@960w_540h_1c.webp) # 摘要 山脊图作为一种数据可视化...
MATLAB 山脊图绘制全解析：从数据生成到可视化进阶
分享科研过程中编写的原创代码~
06-19 1128
这时候，山脊图（Ridgeline Plot）就像一位优雅的舞者，用层次分明的「数据山脉」展现每个分布的独特轮廓，让复杂数据瞬间变得清晰易懂。运行这段代码，你会得到一个包含 10 个样本分布的山脊图，每个「山脊」代表一个样本的密度分布，垂直排列的设计让每个分布的位置、宽度和峰值一目了然。这里使用倒序循环（从 10 到 1），是因为后续绘制时，底层的「山脊」会被上层覆盖，倒序可以先画底层样本，再画上层，避免标签被遮挡（后面会详细解释标签位置）。当前代码使用正态分布随机数据，如果你有真实数据，步骤如下：​。
31、图像分割与处理技术详解
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本文详细介绍了多种图像分割与处理技术，涵盖背景减除（帧差法、平均距离法、码本法）、噪声清理（连通分量）、图像分割（分水岭算法、均值漂移分割）、图像修补及德劳内三角剖分与沃罗诺伊镶嵌的应用。通过代码示例、流程图和实际案例分析，展示了各技术的原理、优缺点及参数调优方法，并探讨了在运动跟踪、物体识别和视图匹配等场景中的综合应用，为视频监控与计算机视觉任务提供了系统性解决方案。
5、3D 耳朵图像特征提取与识别技术解析
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本文详细解析了基于激光-三角测量原理的3D耳朵图像获取与处理技术，涵盖系统校准、基于复合曲率的耳朵分割、投影密度驱动的姿势归一化等关键步骤。通过高斯曲率与平均曲率结合实现精确分割，利用最优投影寻踪方法完成姿态统一，并提出耳朵-脸颊角度和左右耳差异两类重要3D特征，显著提升识别效率与准确性。实验结果表明，该方法在2000张图像的数据集上优于改进的Mesh PCA方法，具备鲁棒性强、无需网格建模、配准速度快等优势，为3D耳朵生物识别提供了高效可靠的解决方案。
科研绘图（一）山脊图
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从今日开始，为大家开辟一个新的系列科研绘图。同一个竞赛下，大家都近乎相同的解题思路下。之所以能出现一等二等三等奖的区别很大部分都在于结果的可视化，为了能更好地帮助大家进行可视化，今后将专门推出一个可视化板块，推出各种好看实用的可视化图形。第一次给大家推荐的是山脊图，用以描述多个数据的分布方式。数模论文汇中，可以用作初始数据的可视化表达，即用这样图来解释题目给出了什么样的数据。下面是详细内容：山脊图（Ridge Plot），也称为Joy Plot。它是一种数据可视化的方法，用于展示一个或多个组的数据分布。
认识图表——山脊图
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山脊图，也叫 joy plot，是一种特殊的数据可视化图表，它就像连绵起伏的山脉⛰️ 每个 “山峰” 都代表一组数据的分布情况。通过将多组数据的核密度估计图层层叠加，不仅能清晰展示每组数据自身的分布特征，还能直观地对比不同组数据之间的差异，是不是超形象又特别！比如，年轻人的收入可能分布较为分散，峰值较低；随着时间轴的推进，观察 “山峰” 的高低、宽窄变化，就能直观了解房价的波动和集中趋势的改变，为房产投资和市场分析提供有力依据。👉“山峰” 的高度代表数据在该区间的分布密度，越高表示该区间的数据越集中。
python 山脊图_纯Python绘制满满艺术感的山脊地图
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❝本文示例代码及附件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes❞1 简介下面的这幅图可能很多读者朋友们都看到过，这是英国摇滚乐队「Joy Division」在1979年发行的其第一张录音室专辑「Unknown Pleasures」的封面，由艺术家「Peter Saville」基于射电脉冲星信号的数据图创作而成，成...
R语言绘制山脊图（也叫峰峦图、山峦图）
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我们先来演示一下geom_density_ridges函数。这是一个汽车销售数据（公众号回复：汽车销售，可以获得该数据），我们来看下数据，car就是汽车售价，age是年龄，gender是性别，inccat是收入，这里分成4个等级，ed是教育程度，这里分为5个等级，marital表示是否结婚.我们处理一下数据，把分类变量转换成因子，然后加上一个标签。山脊图也叫也叫峰峦图、山峦图，主要是通过展示一个相同的X轴数据，可以是时间序列、基因数据等，对应不同的Y轴数据，清晰的展示不同数据见变量的关系。
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04-25
- **概率密度是核心内容**：KDE生成的概率密度曲线，量化了数据在不同取值区间出现的相对可能性，而山脊图通过分层展示多组密度曲线，直观呈现分布差异。 #### 3. **功能对比** | 可视化类型 | 目标 | 适用场景 | |...
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