专栏首页数据 学术 商业 新闻统计绘图 | 教你一行代码教你轻松绘制统计图表(文末送书)

统计绘图 | 教你一行代码教你轻松绘制统计图表(文末送书)

今天小编给大家推荐一个轻量级的Python统计绘图库-「Dexplot」,让你无需使用Python-matplotlib库即可绘制精美的统计图表。本期就随小编来看一下这个轻量级的统计绘图库吧~

Python-Dexplot 简介

  • 「官网」

Dexplot库的官网如下:https://www.dexplo.org/dexplot/ ,更多本期推文没介绍到的内容,大家可自行在此网站进行查阅哈~

  • 「安装方式」

Dexplot库的安装方式也十分简单,如下:

pip install dexplot
  • 「绘图所需数据类型」

Dexplot库可同时支持“长数据”和“宽数据”类型,这一点和R-ggplot2绘图所需要的数据类型相似(ggplot2只支持长数据),下面通过两幅图展示一下什么是长数据和宽数据:

long_data

width_data

  • 「基本用法」

Dexplot库提供了用于绘制不同图表的绘图函数,但其基本使用语法如下:

dxp.plotting_func(x, y, data, aggfunc, split, row, col, orientation, ...)

各参数解释如下:

  • x:沿x轴的列名
  • y:沿y轴的列名
  • data:Pandas DataFrame数据类型。
  • aggfunc:pandas常用聚类计算函数。
  • split:将数据分到不同组的的数据列名。
  • row:用于按行将数据拆分为不同的子图的数据列名。
  • col:用于按列将数据拆分为不同的子图的数据列名。
  • orientation:绘图方向,有垂直('v')或水平('h')。大多数图的默认设置为垂直。
  • 「主要绘图类型」

Dexplot绘图库主要提供聚类图和分布图两种数据类型, 聚合图采用一系列值,并使用提供给aggfunc的函数返回单个值,而分布图采用一系列值并以某种方式描述分布形状。接下来,小编将通过具体可视化图表展示Dexplot库绘图魅力。

Python-Dexplot样例展示

「样例一」:柱形图系列

import dexplot as dxp
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
airbnb = dxp.load_dataset('airbnb')
#bar01
dxp.bar(x='neighborhood', y='price', data=airbnb, aggfunc='median',figsize=(5,3.5),
       bar_kwargs={"color":"#0073C2","ec":"black"})

Example01 of dxp.bar

排序:

dxp.bar(x='neighborhood', y='price', data=airbnb, aggfunc='median', 
                figsize=(5,3.5),sort_values='asc',bar_kwargs={"color":"#0073C2","ec":"black"})

Example02 of dxp.bar

水平:

dxp.bar(x='price', y='neighborhood', data=airbnb, aggfunc='median', figsize=(3,4),
        orientation='h', sort_values='desc',bar_kwargs={"color":"#EFC000","ec":"black"})

Example03 of dxp.bar

分组:

dxp.bar(x='neighborhood', y='price', data=airbnb, aggfunc='median', split='superhost',figsize=(4,2.5),
       cmap=["#0073C2","#EFC000"],bar_kwargs={"ec":"black"})

Example04 of dxp.bar

分面:

dxp.bar(x='neighborhood', y='price', data=airbnb, aggfunc='median', split='superhost', 
        col='property_type', col_order=['House', 'Condominium', 'Apartment'],
        row='bedrooms', row_order=[1, 2, 3], sharey=False,cmap=["#0073C2","#EFC000"],
        bar_kwargs={"ec":"black"})

Example05 of dxp.bar

「样例二」:箱线图系列

dxp.box(x='price', y='neighborhood', data=airbnb,cmap=["#CD534C"],figsize=(3,3))

Example01 of dxp.box

分组:

dxp.box(x='price', y='neighborhood', data=airbnb,figsize=(3,3.5),
        cmap=["#0073C2","#EFC000","#868686","#CD534C"],
        split='property_type', split_order='desc')

Example02 of dxp.box

「样例三」:密度图(KDE)

dxp.kde(x='price', data=airbnb, split='bedrooms', split_order=[1, 2, 3],
       cmap=["#0073C2","#EFC000","#868686"])

Example of dxp.kde

「样例四」:散点图

dxp.scatter(x='longitude', y='latitude', data=airbnb, 
            split='neighborhood', col='bedrooms', col_order=[2, 3])

Example of dxp.scatter

好了,以上就是小编列举的几个代表性质的图表,更多图表类型和绘图方法,感兴趣的小伙伴可自行探索哈~

总结

今天小编给大家介绍了一个轻量级的Python统计绘图库,可以看出,使用该库绘制统计图表仅需一行代码即可,但对可视化要求较高(颜色、布局、刻度等属性定制化)小伙伴还是建议学习R-ggplot2和Python-matplotlib。各有利弊,小伙伴们根据自己的喜好选择绘图工具哈~~

本文分享自微信公众号 - DataCharm(shujumeili),作者:宁海涛

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2021-05-19

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • Python可视化 | 一行代码轻松绘制统计图表!

    今天快学Python给大家推荐一个轻量级的Python统计绘图库-「Dexplot」,让你无需使用Python-matplotlib库即可绘制精美的统计图表。

    快学Python
  • 统计绘图 | 一行代码教你绘制顶级期刊要求配图

    在分享完即可统计又可可视化绘制的优秀可视化包后(具体内容可看统计绘图 | 既能统计分析又能可视化绘制的技能 。就有小伙伴私信问我“需要绘制出版级别的可视化图表有...

    DataCharm
  • 翻译|记住一些常用的R包

    原文:Some R Packages to Keep In Mind(原文见文末链接)

    庄闪闪
  • 推荐5个分享 R语言 学习笔记干货 的公众号

    R语言的学习途径主要有几个:一个是R语言书籍;一个是R帮助文档;还有就是R视频和一些干货教程了。越来越多的R学习者开始在网上分享自己的学习笔记,有的人会搭建自己...

    庄闪闪
  • 跟NBT一作学扩增子分析 | 2019微生物组—16S扩增子分析专题研讨论会第五期

    在广大粉丝的期待下,《生信宝典》联合《宏基因组》在2019年7月19-21日北京推出《16S扩增子分析》专题培训第五期,为大家提供一条走进生信大门的捷径、为同...

    生信宝典
  • 像“打游戏”一样用Numpy,可视化编程环境Math Inspector了解一下? | 代码开源

    这款软件名叫Math Inspector。它是外国小哥Calhoun专为学生、内容创作者和专业数学家设计的。

    量子位
  • R语言从入门到精通:Day1

    今天是我们的系统教程《R语言从入门到精通》的第一讲,前面的背景讲解中《从今天开始,每天学点R语言~》,已经深入探讨过R语言的重要性以及学习R语言的必要性,今天我...

    用户6317549
  • 微生物组—宏基因组分析专题研讨会(2020.2)

    在广大粉丝的期待下,《生信宝典》联合《宏基因组》在2020年2月14-16日,北京鼓楼推出《宏基因组分析》专题培训第七期,为大家提供一条走进生信大门的捷径、为同...

    生信宝典
  • 生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)

    现在回过头来看,很多教程已然过时,当然并不是说的知识点过时,其实linux基本上几十年都没有怎么变动过基础知识的,哪怕你现在搜索到十几年前的linux教学视频,...

    生信技能树
  • 良心整理!学习Python数据分析的正确姿势

    原文地址:How to Learn Python for Data Science the Right Way

    龙哥
  • GitHubDaily 过去一周分享总结(106 期)

    今天是周末,照例给大家整理一下,过去一周 GitHubDaily 在微博、知乎平台分享的一些内容。

    GitHubDaily
  • 手把手掌握临床研究的必备绘图技能:列线图

    列线图(Alignment Diagram),又称诺莫图(Nomogram图),它是建立在多因素回归分析的基础上,这里的回归既包括Logistic回归也包括co...

    百味科研芝士
  • 绘图资源sthda推荐

    其实我们做分享这近十年,很多资源都是反复分享了,只不过呢很多小伙伴都是关注咱们《生信技能树》时间不长,所以很有必要再次把以前推荐的资料重新发一次。比如:sthd...

    生信技能树jimmy
  • 从洞穴壁画说起,信息可视化图表发展的迷人历史

    大数据文摘
  • 干货分享: 常用临床科研软件/教程免费下载

    在写文章的迢迢征途中,你有没有 惊叹于别人文章中数据处理的行云流水! 艳羡于别人作图的高端大气! 惊讶于别人插参考文献的整齐快捷! 工欲善其事必先利其器! 今天...

    百味科研芝士
  • 《HelloGitHub》第 61 期

    内容包括:有趣、入门级的开源项目、开源书籍、实战项目、企业级项目等,让你在短时间内感受到开源的魅力,对开源和编程产生兴趣!

    HelloGitHub
  • Cytoscape: MCODE增强包的网络模块化分析

    之前的教程提供了Cytoscape基础和视频、R igraph包的网络构建方法,那么在我们得到network图之后,还可以进行深一步分析,今天给大家带来基于Cy...

    生信宝典
  • 虎扑热帖|Python数据分析|NBA的球星们喜欢在哪个位置出手

    1. 这篇数据分析案例,我做了个视频版本,对代码做了解读,讲了运行的注意事项和一些有的没的,供需。对于视频制作还不是很有经验,多包涵。(视频里有彩蛋)

    Crossin先生
  • 资源分享 | 自学R,看这几个资源就够了

    毋庸置疑,R语言的学习国内和国外还是有一定的差异的。想要系统学习R语言,高质量的微信公众号是一种非常有效的方式。今天小编要给大家推荐的 5 个优秀公众号,全是关...

    DataCharm

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券