Python数据可视化的四种简易方法

数据可视化是任何数据科学或机器学习项目的一个重要组成部分。

热图(Heat Map)

热图是数据的矩阵表示方式，其中每个矩阵的值用一种颜色来表示。不同的颜色代表不同的级别，矩阵指数将两个对比的列或特征连接在一起。

热图可以很好地显示出多个特征变量之间的关系，因为可以直接把一个级别看作一种颜色。还可以通过观察热图中的一些点来查看每个关系是如何与数据集中的其它关系进行比较的。

二维密度图(2D Density Plot)

二维密度图是一维版本的简单扩展，能够看到关于2个变量的概率分布。

让我们看看下面的二维密度图，右边的刻度用颜色表示每一点的概率。最高的概率，看下数据集，似乎大约是0.5的大小和1.4-ish的速度。正如你所看到的，二维密度图对于快速确定数据对于两个变量最集中的区域非常地显著，而不是像一维密度图那样只集中一个变量。

当你有两个对输出结果非常重要的变量，并且希望了解它们如何一起对输出结果分布起作用的时候，二维密度图尤其适合。

蜘蛛图(Spider Plot)

蜘蛛图是显示一对多关系最好的方法之一。也就是说，可以绘制并查看区别于单个变量或类别的多个变量的值。

在蜘蛛图中，一个变量相对于另一个变量的特性是显而易见的，因为面积和长度在一些方向上变化了。如果你希望了解几个类别关于这些变量是如何叠加起来的，可以并排绘制一下。

树形图(Tree Diagram)

我们从小学就开始使用树形图了，树形图既自然又直观，还易于解释。直接连接的节点关系密切，而与有多个连接的节点差别很大。

对于树形图，实际上要使用Scipy的。在查看了数据集之后，我们将去掉字符串类型的列。在实践中，最好是把这些字符串转换成分类变量，为了得到更好的结果和进行比较，我们还设置了数据帧索引，以便能够适当地用它作为引用每个节点的列。最后，在Scipy中计算和绘制树形图是非常简单的事了。