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这3Seaborn函数可以搞定90%可视化任务

其中一流行是Seaborn,这是一用于Python统计数据可视化库。 我最喜欢Seaborn原因是它巧妙语法和易用性,通过Seaborn我们只用3函数就可以创建普通图表。...hue参数根据给定列不同值分隔行。我们已经将性别列传递给了hue参数,因此我们可以分别看到女性和男性分布。 多个参数决定了不同类别的栏如何显示(“dodge”表示并排显示)。...Catplot 使用catplot函数创建分类,如、条形、带状、小提琴等。总共有8不同分类可以使用catplot函数生成。 用中位数和四分位数表示变量分布。...下面是每个产品线单价栏。...catplot功能下另一种类型是小提琴。这是一种plto和kde组合。因此,它提供了一变量分布概述。 例如,我们可以为前面示例strip plot所使用创建小提琴

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看看程序员大佬都推荐几大Python库…

它可以用于使用各种GUI工具(例如Tkinter,GTK +,wxPython,Qt等)将绘图嵌入到应用程序。...Plotly提供了40多种独特图表类型,例如散点图,直方图,折线图,条形,饼,误差线,,多轴,迷你,树状,3-D图表等。Plotly还提供了等高线图,其中在其他数据可视化库并不常见。...Seaborn还具有各种工具来选择可以显示数据图案调色板。 GGplot Ggplot是一Python数据可视化库,它基于为编程语言R创建ggplot2实现为基础。...Ggplot也与熊猫紧密相连,因此最好将数据保留在DataFrames。 Altair Altair是Python统计数据可视化库。...Pygal Pygal与Plotly或Bokeh相似,它创建数据可视化图表可以嵌入到网页,并可以使用Web浏览器访问,但主要区别在于它以SVG形式输出图表或可缩放矢量图形。

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总结了50最有价值数据可视化图表

边缘(Marginal Boxplot) 边缘与边缘直方图具有相似的用途。然而,线图有助于精确定位 X 和 Y 中位数、第 25 和第 75 百分位数。 8....(Box Plot) 是一种可视化分布好方法,记住中位数、第 25 第 45 四分位数和异常值。但是,您需要注意解释可能会扭曲该组包含点数大小。...包点+(Dot+Box Plot) 包点+(Dot+Box Plot)传达类似于分组信息。此外,这些点可以了解每组中有多少数据点。 28....小提琴(Violin Plot) 小提琴在视觉上令人愉悦替代品。小提琴形状或面积取决于它所持有的观察次数。但是,小提琴可能更难以阅读,并且在专业设置不常用。 29....华夫饼(Waffle Chart) 可以使用 pywaffle 包 创建华夫饼,并用于显示更大群体组成。 注:需要安装 pywaffle 库 32.

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数据可视化工具软件中常用20种经典图表

接下来就以SovitChart平台为例,对数据可视化过程常用图表类型进行总结,以便将繁杂、大量数据变得轻松易懂。...05、气泡 气泡主要用来表示两个数值型变量间关系,每一位置映射着两变量值。通过点位置来表示数据大小,可以观察不同分类数据相关关系,点分布情况以及多个元素区域情况。...07、 (Box-plot)又称盒须、盒式线图,因形状如箱子而得名。常见于质量管理、人事测评、探索性数据分析等统计。...18、迷你 迷你是在表格显示统计,通常将多个统计简化后放在一起展示,就算是篇幅很大表格,依然能正常且流畅显示。...进行开发,所以ECharts图表基本都可以直接通过拖拽方式进行使用,基本做到了零代码编程。

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50最有价值数据可视化图表(推荐收藏)

边缘(Marginal Boxplot) 边缘与边缘直方图具有相似的用途。然而,线图有助于精确定位 X 和 Y 中位数、第 25 和第 75 百分位数。 ? 8....(Box Plot) 是一种可视化分布好方法,记住中位数、第 25 第 45 四分位数和异常值。但是,您需要注意解释可能会扭曲该组包含点数大小。...包点+(Dot+Box Plot) 包点+(Dot+Box Plot)传达类似于分组信息。此外,这些点可以了解每组中有多少数据点。 ? 28....小提琴(Violin Plot) 小提琴在视觉上令人愉悦替代品。小提琴形状或面积取决于它所持有的观察次数。但是,小提琴可能更难以阅读,并且在专业设置不常用。 ? 29....华夫饼(Waffle Chart) 可以使用 pywaffle 包 创建华夫饼,并用于显示更大群体组成。 注:需要安装 pywaffle 库 ? ? 32.

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50 个数据可视化图表

边缘(Marginal Boxplot) 边缘与边缘直方图具有相似的用途。然而,线图有助于精确定位 X 和 Y 中位数、第 25 和第 75 百分位数。 8....(Box Plot) 是一种可视化分布好方法,记住中位数、第 25 第 45 四分位数和异常值。但是,您需要注意解释可能会扭曲该组包含点数大小。...包点+(Dot+Box Plot) 包点+(Dot+Box Plot)传达类似于分组信息。此外,这些点可以了解每组中有多少数据点。 28....小提琴(Violin Plot) 小提琴在视觉上令人愉悦替代品。小提琴形状或面积取决于它所持有的观察次数。但是,小提琴可能更难以阅读,并且在专业设置不常用。 29....华夫饼(Waffle Chart) 可以使用 pywaffle 包 创建华夫饼,并用于显示更大群体组成。 注:需要安装 pywaffle 库 32.

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60种常用可视化图表使用场景——(下)

图表可加入直线或曲线来辅助分析,并显示当所有数据点凝聚成单行时模样,通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据,可使用散点图来查看其中一变量是否在影响着另一变量。...41、 又称为「盒须」或「线图」,能方便显示数字数据组四分位数,可以垂直或水平形式出现。...通常用于描述性统计,是以图形方式快速查看一多个数据集好方法。...在绘制记数符号图表时,将类别、数值或间隔放置在同一轴或列(通常为 Y 轴或左侧第一列)上。每当出现数值时,在相应列或行添加记数符号。...59、小提琴 小提琴 (Violin Plot) 结合了和密度特征,主要用来显示数据分布形状。

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在Python中用Seaborn美化图表3示例

和晶须 分布问题在于,它们常常会被异常值扭曲,除非您知道这些异常值存在并且进行处理。...得到了广泛使用,它是一种显示可靠指标的有效方法,例如中位数和四分位数范围,它们对于异常值(由于其较高分解点)具有更大弹性, Seaborn实施方式看起来很棒,因为它可以突出显示多个维度来传达一相当复杂指标...4:和晶须 同时识别和讨论多种功能和模式对于您研究成功至关重要,因此,我强烈建议您使用此图表。同时,您需要确保将图表定位到您受众群体!...在上面的文章,我广泛讨论了为什么对我来说Seaborn是最好绘图程序包,并给出了我使用3图表示例。我坚信以一种容易理解方式传达信息:文字越少越好!坚持才是关键!...代码 以下代码段是用于创建上面很棒图表简单代码段!

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用好图表插件神器之先,先了解下最全Excel图表基本类型与选择

雷达系列 注解 雷达是用来比较每个数据相对中心数值变化,将多个数据特点以“蜘蛛网”形式呈现图表,多用于倾向分析与重点把握。雷达还包括带数据标记雷达、填充雷达。...5.饼系列 注解 饼是一种用于表示各个项目比例基础性图表,主要用于展示数据系列组成结构,或部分在整体比例。平时常用类型包括二维和三维饼、圆环。...旭日可以表达清晰层级和归属关系,也就是用于展现有父子层级维度比例构成情况。 6. Excel 2016新型图表 注解 Excel 2016添加了、树状等新型图表。...常见于科学论文图表,瀑布、树状和漏斗常见于商业图表是一种用作显示一组数据分散情况资料统计,其绘制须使用常用统计量,能提供有关数据位置和分散情况关键信息。...Map Power可以绘制三维地图,又可以绘制二维地图,包括簇状柱形、堆积柱形、气泡、热度和分档填色,同时还可以实现动态效果并创建视频。

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50种常见Matplotlib科研论文绘图合集!赶紧收藏~~

7、边缘 (Marginal Boxplot) 边缘与边缘直方图具有相似的用途。然而,线图有助于精确定位 X 和 Y 中位数、第25和第75百分位数。...通过对中位数进行不同着色,组真实定位立即变得明显。 26、 (Box Plot) 是一种可视化分布好方法,记住中位数、第25第45四分位数和异常值。...因此,写入该组观察数量是必要。 27、包点+ (Dot + Box Plot) 包点+ (Dot + Box Plot)传达类似于分组信息。...28、小提琴 (Violin Plot) 小提琴在视觉上令人愉悦替代品。小提琴形状或面积取决于它所持有的观察次数。但是,小提琴可能更难以阅读,并且在专业设置不常用。...05 组成 (Composition) 31、华夫饼 (Waffle Chart) 可以使用 pywaffle包 创建华夫饼,并用于显示更大群体组成。

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百川归海,四类统揽统计:Seaborn|可视化系列03

别期待着只用seaborn绘制出各种常用图表,它更专注于展示统计数据信息,因此,我们换个角度,从数据本身分布和数据列之间关系来看可视化。...relplot(x,y,data)默认是画出两变量x,y散点图以体现datax列和y列数据关系。...线图是在数据分析中高频出现,总览数据分布时候又不失细节,绘制变量线图也只需要一行代码: sns.catplot(x='time',y='tip',data=tips,kind='box')...小提琴比起线图,更好地利用宽度变化来展现在同一y处数据点分布,绘制形状像一小提琴因此叫小提琴(violin)。...总结 可视化图表类型众多,echarts案例菜单栏就分了27种有效图表、antv案例菜单目前分了14种可视图,百川归海,seaborn将统计数据可视化分为了四类,简化了绘图语句,并提供了多套配色和主题效果可以选择

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我用PythonSeaborn库,绘制了15超好看图表

线图 线图由一和两须状组成。 它表示四分位数范围(IQR),即第一和第三四分位数之间范围。中位数由框内直线表示。 晶须从盒子边缘延伸到最小值和最大值1.5倍IQR。...FacetGrid SeabornFacetGrid函数将数据集多个分类变量作为输入,然后创建图表网格,每种类别变量组合都有一图表。...网格每个都可以定制为不同类型,例如散点图、直方图或,具体取决于要可视化数据。 在这里,制作了每个物种花瓣长度图表。...联合分布 联合分布将两不同类型图表组合在一,展示两变量之间关系(二元关系)。...在上面的图表,中间区域绘制了散点图,边侧则是密度。 15. 分类 cat(分类缩写)是Seaborn一种图表,可以用来可视化数据集中一多个分类变量与连续变量之间关系。

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常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

我们可用不同颜色来区分图表不同类别,或表示从一阶段到另一阶段转换。... 又称为「盒须」或「线图」,能方便显示数字数据组四分位数,可以垂直或水平形式出现。 从盒子两端延伸出来线条称为「晶须」(whiskers),用来表示上、下四分位数以外变量。...异常值 (Outliers) 有时会以与晶须处于同一水平单一数据点表示。 通常用于描述性统计,是以图形方式快速查看一多个数据集好方法。...流程以弧形矩形表示流程开始和结束;线段或箭头用于显示从一步骤到另一步骤方向或流程;简单指令或动作用矩形来表示,而当需要作出决定时,则使用钻石形状......小提琴 小提琴 (Violin Plot) 结合了和密度特征,主要用来显示数据分布形状。

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60 种常用可视化图表,该怎么用?

我们可用不同颜色来区分图表不同类别,或表示从一阶段到另一阶段转换。... 又称为「盒须」或「线图」,能方便显示数字数据组四分位数,可以垂直或水平形式出现。 从盒子两端延伸出来线条称为「晶须」(whiskers),用来表示上、下四分位数以外变量。...异常值 (Outliers) 有时会以与晶须处于同一水平单一数据点表示。 通常用于描述性统计,是以图形方式快速查看一多个数据集好方法。...流程以弧形矩形表示流程开始和结束;线段或箭头用于显示从一步骤到另一步骤方向或流程;简单指令或动作用矩形来表示,而当需要作出决定时,则使用钻石形状......小提琴 小提琴 (Violin Plot) 结合了和密度特征,主要用来显示数据分布形状。

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可视化图表样式使用大全

我们可用不同颜色来区分图表不同类别,或表示从一阶段到另一阶段转换。...又称为「盒须」或「线图」,能方便显示数字数据组四分位数,可以垂直或水平形式出现。 从盒子两端延伸出来线条称为「晶须」(whiskers),用来表示上、下四分位数以外变量。...异常值 (Outliers) 有时会以与晶须处于同一水平单一数据点表示。 通常用于描述性统计,是以图形方式快速查看一多个数据集好方法。...在绘制记数符号图表时,将类别、数值或间隔放置在同一轴或列(通常为 Y 轴或左侧第一列)上。每当出现数值时,在相应列或行添加记数符号。...小提琴 ? 小提琴 (Violin Plot) 结合了和密度特征,主要用来显示数据分布形状。

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创建吸引人统计图表:Seaborn 库实用指南与示例

示例 5:热力图热力图用于可视化数据矩阵形式,其中矩阵每个单元格颜色表示对应元素值大小。...示例 10:成对关系成对关系用于可视化数据集中各个变量之间关系,通常用于探索多个变量之间相关性和分布情况。...plt.show()这将生成一联合分布,展示了总账单和小费之间联合分布情况,并且通过六边展示了数据密度分布。...示例 15:分类线图分类线图用于展示多个分类变量和一数值变量之间关系,以线图形式显示数据分布情况。...通过示例演示了各种常用图表类型,包括散点图、线图、直方图、线性回归、热力图、分面网格、条形、密度、小提琴、成对关系、线性矩阵图、分类散点图、线性模型、联合分布、分类线图等。

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10实用数据可视化图表总结

如果仔细观察图表,我们会发现总面积被分成了无数个六边。每个六边覆盖特定区域。我们注意到六边有颜色变化。六边有的没有颜色,有的是淡绿色,有的颜色很深。根据图右侧显示色标,颜色密度随密度变化。...所以它是正态分布。 5、小提琴(Violin Plot) 小提琴线图相关。我们能从小提琴图中获得另一信息是密度分布。简单来说就是一结合了密度分布线图。我们将其与线图进行比较。...6、线图改进版(Boxen plot) Boxenplot 是 seaborn 库引入一种新型线图。对于线图,框是在四分位数上创建。但在 Boxenplot ,数据被分成更多分位数。...我们还可以绘制多个。 8、分簇散点图(Swarm plot) Swarm plot 是另一受“beeswarm”启发有趣图表。通过此我们可以轻松了解不同分类值如何沿数值轴分布 [5]。...我们也可以用这个从文本中找到经常出现单词。 总结 数据可视化是数据科学不可缺少一部分。在数据科学,我们与数据打交道。手工分析少量数据是可以,但当我们处理数千数据时它就变得非常麻烦。

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原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

图表可能包括特定类别的计数或任何定义值,并且条形长度对应于它们所代表值。 在下面的示例,我们将根据每月平均股价创建条形,来比较每个公司在特定月份与其他公司平均股价。...线图由三四分位数和两虚线组成,它们在一组指标总结数据:最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。...如果在同一图中显示了多个面积,则不同颜色可以区分不同面积: df.plot(kind='area', figsize=(9,6)) Output: Pandas plot() 方法默认创建堆积面积...,饼是列数值数据很好比例表示。...六边 当数据非常密集时,六边 bin (也称为 hexbin )可以替代散点图。换句话说,当数据点数量很大,并且每个数据点不能单独绘制时,最好使用这种以蜂窝形式表示数据绘图。

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