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10个数据可视化技巧,让你一看就懂！

那我作图是为了给谁看?我自己？好吧…没必要!对不?我比任何人都清楚每一步在实现什么，我不需要向任何人解释。 我相信这可能是我在数据科学中的最大失败：没有充分考虑可解释性和可解释性的重要性。...我将在下面几行中引用的库： Seaborn：import seaborn as sns matplotlib：matplotlib.pyplot as plt 此外，如果需要，可以设置样式和你喜欢的格式...将此额外指标添加到绘图中的一个好选择是修改散点图的大小，通过「size」参数将大小指定给新的附加向量，并使用「size」调整它们之间的关系： size = [2,3,5,1,4,1] sns.scatterplot...顺便说一下，如果如上图所示，图例使绘图更难阅读，你可以将「legend」参数设置为 false。...有时我们只需要在图表中添加更多信息，除了在绘图的右 y 轴上添加新的度量之外，没有其他方法可以绕过它： ax2=ax[0].twinx() 现在可以添加任何要将「ax」参数指向「ax2」的图表 sns.lineplot

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让老板和客户一看就懂 ，赞不绝口的10个数据可视化技巧

那我作图是为了给谁看？我自己？好吧…没必要！对不？我比任何人都清楚每一步在实现什么，我不需要向任何人解释。 但除此之外，老实说，作图一点都不神秘。任何人都可以作图。...我将在下面几行中引用的库： Seaborn：import seaborn as sns matplotlib：matplotlib.pyplot as plt 此外，如果需要，可以设置样式和你喜欢的格式...将此额外指标添加到绘图中的一个好选择是修改散点图的大小，通过「size」参数将大小指定给新的附加向量，并使用「size」调整它们之间的关系： size = [2,3,5,1,4,1] sns.scatterplot...顺便说一下，如果如上图所示，图例使绘图更难阅读，你可以将「legend」参数设置为 false。...有时我们只需要在图表中添加更多信息，除了在绘图的右 y 轴上添加新的度量之外，没有其他方法可以绕过它： ax2=ax[0].twinx（） 现在可以添加任何要将「ax」参数指向「ax2」的图表 sns.lineplot

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    Python自动化办公-玩转图表

    但是，不管你通过哪一种图表，它们都是为了让你能够更直观、更简洁地表达自己的想法，也能让我们更好地从一堆杂乱无章的数字中找出规律。...第二部分，sns.pairplot 是指定图表类型，它是由“kind = 'scatter'”参数指定的。...第一种解决办法是参考图例，在 seaborn 的官方文档中，列举了各种图例，它的地址和截图如下： 第二种解决办法是参考分类，这时候，你就要根据你的业务场景，分析出它都对应了以下四个分类中的哪一类，再按照分类通过官方文档...和我们学习 seaborn 类似，你可以参考图例，也可以参考分类来学习 pyecharts 支持的动态图表。...与 seaborn 不同的是，pyecharts 的官方文档没有图例，不过不要忘了，pyecharts 是基于 Echarts 编写的，因此图例可以参考 Echarts 的 官方网站。

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    seaborn关联图表之折线图和散点图

    折线图和散点图是最常用的展示两个变量间关系的图表，在seaborn中，通过以下两个函数来绘制对应的图形 1. satterplot, 绘制散点图 2. lineplot, 绘制折线图 seaborn采用了类似...seaborn会自动进行属性映射，并将对应的属性添加到图例上，在映射时，我们可以通过以下两类参数来控制对应的映射属性 1. order 该系列包含了以下3个参数 1. hue_order 2. size_order...但是有一个例外，就是size属性，当size属性对应的列为数值时，seaborn会自动将数值设置为点的大小，此时指定size_order属性时没用的。...和order系列函数类似，norm系列包含了hue_norm和size_norm两个参数。...seaborn会自动根据属性组合进行图例的显示，示例如下 sns.scatterplot(data=df, x="total_bill", y="tip", hue="day", style="day"

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    这个可视化库，有点牛逼...

    matplotlib的简单使用，同时也分享了几篇matplotlib应用实战的文章(如果你没看的话，建议先去看下)，相信大家对于matplotlib有了一定的了解，其实总体来说比较简单，就是一个画图工具，只要我们把一些参数给记住就差不多了...这里需要注意的是seaborn中的数据集必须是pandas中的Dataframe或者Numpy中的数组，这就说明了为什么pandas和numpy是必备的依赖库。...1.lineplot seaborn.lineplot(x=None, y=None, hue=None, size=None, style=None, data=None, palette=None,...hue_order=None, hue_norm=None, sizes=None, size_order=None, size_norm=None, dashes=True, markers=None...ax = sns.lineplot( x="timepoint", y="signal", data=fmri, style="event", hue="event", markers=True,

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    python可视化之seaborn

    我们在这里用的是seaborn框架，它是一个广受欢迎的可视化框架，提到seaborn不得不提到的还有matplotlib，matplotlib是一个强大的科学绘图包，里面集成了大量可视化图表，但是参数比较多...基础绘图 seaborn一共有5个大类21种图，分别是： Relational plots 关系类图表 1. relplot() 关系类图表的接口，其实是下面两种图的集成，通过指定kind参数可以画出下面的两种图...size传入dataframe的一个列名，根据这一列的每个值分组排序，每个值对应一个大小。 sizes指定size的范围，传入一个元组(a,b),分别代表最小的size和最大的size。...sns.scatterplot(x='total_bill',y='tip',data=sns.load_dataset('tips'),size='size',sizes=(10,100)); ?...jupyter notbook源文件在这里 这篇文章前前后后写了好几天，中间因为结构安排不合理重写了两次，同时也是为了大家能看得懂的同时学到更多的知识。

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    Python-seaborn 经济学人经典图表仿制

    主要涉及的知识点如下： Python-seaborn regplot回归线性拟合图绘制 matplotlib 绘图图例的定制化绘制 adjustText 库实现文本避重添加 Python-seaborn...这里需要主要的参数如下： logx ：用于绘制对数拟合曲线，默认为False,即绘制线性拟合线。...=9)) adjust_text(texts,only_move={'text': 'xy','objects':'x','point':'y'}) matplotlib 定制化图例设置 #添加图例...lw=1.5) ax.legend(loc="upper center",frameon=False,ncol=7,fontsize=6.5,bbox_to_anchor=(0.5, 1.1)) 最终可视化效果如下...总结 这期我们推出了Python-seaborn的经典可视化作品的再现推文，虽最终的结果还存在问题(当然，你可以定制化具体位置解决)，但其主要目的还是让大家学习绘图技巧，特别是涉及拟合曲线图的绘制(有轮子就直接用啊

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    小白也能看懂的seaborn入门示例

    seaborn一共有5个大类21种图，分别是： Relational plots 关系类图表 relplot() 关系类图表的接口，其实是下面两种图的集成，通过指定kind参数可以画出下面的两种图 scatterplot...() 散点图 lineplot() 折线图 Categorical plots 分类图表 catplot() 分类图表的接口，其实是下面八种图表的集成，，通过指定kind参数可以画出下面的八种图 stripplot...,(可左右滑动代码段)在数据集符合要求的情况下,我们大多可以用一行代码实现绘图功能,相信看完示例后你就能初步掌握seaborn画图,如果对绘图要求更高的话,可以查询seaborn手册更改所画图类型的其他默认参数...步骤： 1、实例化对象 2、map，映射到具体的 seaborn 图表类型 3、添加图例 #按数据子集构造直方图 sns.set(style="darkgrid") tips = sns.load_dataset...lineplot seaborn里的lineplot函数所传数据必须为一个pandas数组. sns.set(style="darkgrid") # 加载样例数据 fmri = sns.load_dataset

    4.7K20

    探索性数据分析，Seaborn必会的几种图

    参数说明： x,y 都需要是连续型变量。 hue,style和size最好是传入类别型变量，因为要根据这些分类字段对前面的每个组进行更细粒度的分组表示。...hue或size参数是连续型的，则每个不同的连续点都会看做不同的组绘制出来； style_order, size_order, hue_order 可以根据这三个参数来设置展示顺序。...lineplot 线图，将自变量和因变量生成的点用线连接起来。...relplot 连续型变量关系图，继承了上面的scatterplot(默认)和lineplot(需要设置参数kind="line")，保持原有参数，新增col, row等新参数。...heatmap 热力图，将矩形数据绘制为颜色编码矩阵，也就是，通过数据透视表，将数据拆分为多个组别（格子），最终每个格子的value用颜色进行展示。

    3.4K31

    Seaborn + Pandas带你玩转股市数据可视化分析

    导读： 前面探索性数据分析在介绍可视化探索特征变量时已经介绍了多个可视化图形绘制方法，本文继续介绍两大绘图技巧，分布使用seaborn与pandas包绘制可视化图形。...单条折线 fig, ax = plt.subplots() fig.set_size_inches(12, 8) sns.lineplot(dataset.index , dataset...最后，可以使用其他方法调整绘图，以执行更改轴标签，使用不同刻度或添加图例等操作。...pairplot看特征间的关系 seaborn中pairplot函数可视化探索数据特征间的关系。 当你需要对多维数据集进行可视化时，最终都要使用散布矩阵图**(pair plot)** 。...它还可以使用hue参数表示条件化的附加级别，该参数以不同的颜色绘制不同的数据子集。

    6.8K40

    Python可视化 | Seaborn经济学人经典图表仿制

    主要涉及的知识点如下： Python-seaborn regplot回归线性拟合图绘制 matplotlib 绘图图例的定制化绘制 adjustText 库实现文本避重添加 Python-seaborn...这里需要主要的参数如下： logx ：用于绘制对数拟合曲线，默认为False,即绘制线性拟合线。...=9)) adjust_text(texts,only_move={'text': 'xy','objects':'x','point':'y'}) matplotlib 定制化图例设置 #添加图例...lw=1.5) ax.legend(loc="upper center",frameon=False,ncol=7,fontsize=6.5,bbox_to_anchor=(0.5, 1.1)) 最终可视化效果如下...总结 这期我们推出了Python-seaborn的经典可视化作品的再现推文，虽最终的结果还存在问题(当然，你可以定制化具体位置解决)，但其主要目的还是让大家学习绘图技巧，特别是涉及拟合曲线图的绘制(有轮子就直接用啊

    1.2K20

    ​再见 Seaborn！Altair 数据可视化已超神

    为了可视化任何形式的数据，我们都可能在某个时间点使用过数据透视表和图表，如条形图、直方图、饼图、散点图、折线图、基于地图的图表等。这些很容易理解并帮助我们传达准确的信息。...可以使用另一个属性 "origin" 为图例条目着色，并使用两个库的附加变量 "displacement" 控制点的大小。...我们将 DataFrame 作为数据传递，上述两个变量为 x 和 y，而 'origin' 作为图例颜色。...Seaborn sns.lineplot(data=df, x='horsepower', y='acceleration',hue='origin') Altair alt.Chart...对于 Seaborn 图，我们将上述两个特征与 Dataframe 一起传递。为了自定义颜色，我们从 Seaborn 的预定义调色板中选择了一个Palette='magma_r'。

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    seaborn从入门到精通03-绘图功能实现02-分类绘图Categorical plots

    Similar to the relationship between relplot() and either scatterplot() or lineplot(), there are two ways...在seaborn中，有几种不同的方法来可视化涉及分类数据的关系。类似于relplot()和scatterplot()或lineplot()之间的关系，有两种方法来创建这些图。...legend：设定是否显示图例。 legend_out：设定图例是否放在绘图外。 sharex, sharey：设定是否使用相同的x、y轴范围。...legend：设定是否显示图例。 legend_out：设定图例是否放在绘图外。 sharex, sharey：设定是否使用相同的x、y轴范围。...further customization of the plot, you can use the methods on the FacetGrid object that it returns: 为了进一步定制绘图

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    Python-matplotlib 散点图绘制

    引言 本期推文的主要内容是散点图的绘制教程，所使用的数据关于全球教育水平划分的师生比例，涉及到的包主要为matplotlib和seaborn，当然用于数据处理分析的pandas和 numpy也必不可少...可视化绘制 本文的可视化绘制过程涉及seaborn的stripplot()方法，所需的库、总体设置及用于绘制“抖动”的散点图(类似ggplot2的position_jitter())，其目的就是为了防止散点重叠...sns.stripplot(x="student_ratio", y="region",order=order,palette=palette, data=student, size...teacher".format(round(world_avg,1)), xy=(world_avg,4.5),xytext=(40,5),ha="center",va="center",size...最终可视化效果如下： ? 如果没用采用地图图例的绘制，而是一般的散点图图例，效果如下： ?

    1.4K30

    数据可视化 | 手撕 Matplotlib 绘图原理（一）

    ', 'seaborn-deep', 'seaborn-muted', 'seaborn-notebook', 'seaborn-paper', 'seaborn-pastel', 'seaborn-poster...在创建figure对象后，可以通过figure对象的set_size_inches方法设置 figure = plt.figure()figure.set_size_inches(8, 6) 面向对象接口...， 1-10， 每个数字代表代表一个位置 该参数用于指定图例的摆放位置。...也可以为该参数指定一个坐标"元组"，坐标的值是基于当前坐标原点的比例。 fontszie 控制图例的大小 ncol：图例显示的列数，默认为1列。 frameon：设置是否显示图例的边框。...可以通过从头开始创建一个新的图例艺术家对象（legend artist），然后用底层的ax.add_artist()方法在图上添加第二个图例。

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