用Python进行数据可视化的10种方法

编译|黄念 校对|丁一

引言

艺术之美根植于其所传达的信息。有时候,现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇(Da Vinci)和毕加索(Picasso)等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品,试图让人们更加接近现实。

数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画,试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是,一旦接触到任何可视化的内容、数据时,人类会有更强烈的知觉、认知和交流。

在数据科学中,有多种工具可以进行可视化。在本文中,我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。

怎样才能在Python中实现可视化?

涉及到的东西并不多!Python已经让你很容易就能实现可视化——只需借助可视化的两个专属库(libraries),俗称matplotlib和seaborn。听说过吗?

Matplotlib:基于Python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持。这对在跨平台互动环境中发布高质量图片很有用。它也可用于动画。

Seaborn:Seaborn是一个Python中用于创建信息丰富和有吸引力的统计图形库。这个库是基于matplotlib的。Seaborn提供多种功能,如内置主题、调色板、函数和工具,来实现单因素、双因素、线性回归、数据矩阵、统计时间序列等的可视化,以让我们来进一步构建复杂的可视化。

我能做哪些不同的可视化?

刚出版不久的《A comprehensive guide on Data Visualization》中,介绍了最常用的可视化技术。在进一步深入学习前,如果你尚未阅读此书,我们建议你参考此书。

以下是Python代码与其输出结果。我就是用下面的数据集来创建这些可视化的。

导入数据集

1.直方图

2.箱线图

3.小提琴图

4.条形图

5.折线图

6.堆积柱形图

7.散点图

8.气泡图

9.饼图

10.热图

你可以尝试绘制基于两个变量的热图,如X轴为性别,Y轴为BMI,数据点为销售值。

结语

现在,你肯定已经意识到了数据可视化的美妙,为什么不自己动手试试呢?在以后的文章中,我们还将探讨用Python实现地图可视化和词云。

大数据文摘也曾经发布过用R进行数据可视化的文章,《用R语言进行数据可视化的综合指南(一)》和《用R语言进行数据可视化的综合指南(二)》。大家可以参考一下,做个对比。

用R语言进行数据可视化的综合指南(一)

用R语言进行数据可视化的综合指南(二)

原文发布于微信公众号 - 大数据文摘(BigDataDigest)

原文发表时间:2015-11-19

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