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Seaborn从零开始学习教程（四）

条形图 我们最熟悉的方式就是使用一个条形图。 在Seaborn中 barplot() 函数会在整个数据集上显示估计，默认情况下使用均值进行估计。...条形图的特殊情况是当您想要显示每个类别的数量，而不是计算统计量。这有点类似于一个分类而不是定量变量的直方图。...点图 pointplot() 函数提供了估计可视化的另一种风格。该函数会用高度估计值对数据进行描述，而不是显示一个完整的条形，它只绘制点估计和置信区间。...当然，这也意味着这些图块可以和其他种类的图块一起在一个多面板的绘制中共存： f, ax = plt.subplots(figsize=(7, 3)) sns.countplot(y="deck", data...绘制多层面板分类图 正如我们上面提到的，有两种方法可以在Seaborn中绘制分类图。

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【MATLAB】进阶绘图 ( Bar 条形图 | bar 函数 | bar3 函数 | Bar 条形图样式 | 堆叠条形图 | 水平条形图 | barh 函数 )

x 值是一个矩阵 : x = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 5 & 4 & 8 \end{bmatrix} 代码表示例 : % 条形图的数值列表 x = [1 , 2 , 5 , 4...代码示例 : % 数值列表 , 组成一个矩阵 y = [x; 1:5]; 3、bar 函数代码示例 bar 函数代码示例 : % 条形图的数值列表 x = [1, 2, 5, 4, 8]; % 数值列表...---- bar 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/bar.html 1、bar 函数样式 在 bar 函数的数据后面 , 可以使用字符串指定一个条形图样式..., 条形图的四种样式如下 : 2、堆叠条形图示例 % 条形图的数值列表 x = [1, 2, 5, 4, 8]; % 数值列表 , 组成一个矩阵 y = [x; 1:5]; % 绘制第一张图像...; 2、代码示例 代码示例 : % 条形图的数值列表 x = [1, 2, 5, 4, 8]; % 数值列表 , 组成一个矩阵 y = [x; 1:5]; % 绘制第一张图像 subplot(2

5.8K31
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    R语言高级绘图命令（标题-颜色等）

    ”) stripchart(x)把x的值画在一条线段上，样本量较小时可作为盒形图的替代 coplot(x~y|z)关于z的每个数值（或数值区间）绘制x与y的二元图 interaction.plot(f1..., f2, y)如果f1和f2是因子,作y的均值图,以f1的不同值作为x轴, 而f2的不同值对应不同曲线;可以用选项fun指定y的其他的统计量(缺省计算均值,fun=mean) matplot(x...是多元的，序列可有不同的时间但须有相同的频率 hist(x)x的频率直方图 barplot(x)x的值的条形图 qqnorm(x)正态分位数－分位数图 qqplot(x,y)y对x的分位数－分位数图 contour...y处画水平线 abline(v=x)在横坐标x处画垂直线 abline(lm.obj)画由lm.obj确定的回归线 rect(x1, y1, x2, y2)绘制长方形,(x1, y1)为左下角,(x2,...mtext(-1:1, side=2, las=1, at=-1:1, line=0.2, col="blue", cex=0.9) par(opar)#恢复绘图参数 交互式绘图命令 有时需要根据用户的想法而不是数据进行绘图

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    R语言高级绘图命令（标题-颜色等）

    coplot(x~y|z)关于z的每个数值（或数值区间）绘制x与y的二元图 interaction.plot(f1, f2, y)如果f1和f2是因子,作y的均值图,以f1的不同值作为x轴, 而f2...是多元的，序列可有不同的时间但须有相同的频率 hist(x)x的频率直方图 barplot(x)x的值的条形图 qqnorm(x)正态分位数－分位数图 qqplot(x,y)y对x的分位数－分位数图 contour...则在各(x1,y1)处画箭头,如果code=3则在两端都画箭头; angle控制箭头轴到箭头边的角度abline(a,b)绘制斜率为b和截距为a的直线abline(h=y)在纵坐标y处画水平线abline...则在各(x1,y1)处画箭头,如果code=3则在两端都画箭头; angle控制箭头轴到箭头边的角度abline(a,b)绘制斜率为b和截距为a的直线abline(h=y)在纵坐标y处画水平线abline...0.9)mtext(-1:1, side=2, las=1, at=-1:1, line=0.2, col="blue", cex=0.9)par(opar)#恢复绘图参数 交互式绘图命令有时需要根据用户的想法而不是数据进行绘图

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    教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

    使用这种柱形（而不是散点图等）可以清楚地可视化每一个箱体（X 轴的一个等距区间）间频率的变化。...其次，cumulative 参数是一个布尔值，它允许我们选择直方图是不是累积的，即选择概率密度函数（PDF）或累积密度函数（CDF）。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示，我们第一个变量会随不同的分组（G1、G2 等）而变化，我们在每一组上比较不同的性别。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...绘制该图的代码与分组条形图有相同的风格，我们循环地遍历每一组，但我们这次在旧的柱体之上而不是旁边绘制新的柱体。 ?

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    5 种快速易用的 Python Matplotlib 数据可视化方法

    使用这种柱形（而不是散点图等）可以清楚地可视化每一个箱体（X 轴的一个等距区间）间频率的变化。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示，我们第一个变量会随不同的分组（G1、G2 等）而变化，我们在每一组上比较不同的性别。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...绘制该图的代码与分组条形图有相同的风格，我们循环地遍历每一组，但我们这次在旧的柱体之上而不是旁边绘制新的柱体。...Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 的每一列或 y_data 序列中的每个向量绘制一个箱线图，因此 x_data 中的每个值对应 y_data 中的一列/一个向量。

    2K40

    娱乐圈排行榜动态条形图绘制

    一、先看下绘制好的动态条形图 ?...图1 娱乐圈男明星排行榜动态条形图 数据来源：123粉丝网 图1是用第500期(截止2019年7月6日)到538期(截止2020年3月28日)的数据绘制的动态条形图。...,并按从小到大排序; all_data: 构造存放所有数据的空列表; for: 构造循环取出每期前10名的信息; all_data_1: 用concat函数把列表中存放的数据框连接成一个数据框(列表中不仅能存单个元素还可以存数据框...person_num个人的信息，并按人气值排序; name_color: 读取根据前10名出现次数分配的颜色; colors_0: 根据分配的颜色，给出当前期绘制颜色; plt.barh: 绘制横向条形图...注：该代码只是在绘制单个条形图代码的基础上，用循环把所有图每隔一个很短的时间展示出来，给人一种动图的效果。 本文是本人使用matplotlib库进行绘图得到的结果，如有问题请指正。

    1.1K30

    《数据可视化基础》第四章：可视化图形推荐

    堆积的直方图 (Stacked histograms) 和重叠的密度曲线(overlapping densities) 可以对较小数量的分布进行更深入的比较，尽管堆积的直方图很难解释，最好避免。...脊线图 (峰峦图， Ridgeline plots) 可以替代小提琴图，并且在可视化随时间变化的分布时通常很有用。 ? 3 比例 我们使用饼图、并排的条形图以及堆叠的条形图来可视化比例。...堆叠的条形图对于每一部分的比较不是很容易区分，但是在比较多组比例的时候很有用。 ? 如果要进行多组比较的时候，这个时候饼图的空间往往就不够了。这个时候如果分组比较少的话，分组的条形图可以使用的。...另一方面，当我们要可视化两个以上的变量时，我们可以选择以相关图而不是基础原始数据的形式绘制相关系数。 ? 当x轴表示时间或严格增加的变量（例如治疗剂量）时，我们通常绘制线图。...此外，我们可以根据数据为地图中的区域着色，从而显示不同区域中的数据值。这样的图被称为choropleth。

    2.4K30

    了解绘制条形图和折线图的细节

    考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑，仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。...本章将以ggplot2为主进行学习啦~~ ---- 3.1 绘制基本条形图 Q:当你有一个包含两列的数据框，一列为x轴上的位置，一列为y轴上的对应高度，基于此如何绘制条形图？...weight))+geom_col()# 是不是很简单啊，寥寥几句的代码即可 ： #时间是连续性变量，此时会在x轴上介于最小值和最大值之间所有可能的取值范围处绘制条形 ggplot(BOD,aes(x...,即c52的d21 #又缺失项时（没有值或者NA），结果会略去不绘，同时相近的条形会自动填充到相应位置 3.3 绘制频数条形图 Q:如果每行数据对应一个样本那么如何针对样本频数绘制条形图？...) 3.8 绘制百分比堆积条形图 Q:如何绘制可展示百分比的堆积条形图？

    7.1K10

    【Plotly快速入门】用Plotly绘制了几张精湛的图表，美翻了！！

    =600, width=600 ) fig.show() output 分组条形图和堆积条形图 例如我们有多组数据想要绘制成柱状图的话，我们先来创建好数据集 vals_2 = np.ceil...vals_3 = np.ceil(100 * np.random.rand(5)).astype(int) vals_array = [vals, vals_2, vals_3] 然后我们遍历获取列表中的数值并且绘制成条形图...... ) fig.show() output 而我们想要变成堆积状的条形图，只需要修改代码中的一处即可，将fig.update_layout(barmode="group")修改成fig.update_layout.......... ) fig.show() output 那么气泡图的话就是在散点图的基础上，根据数值的大小来设定散点的大小，我们再来创建一些假数据用来设定散点的大小，代码如下 s = np.ceil(......... ) fig.show() output 多个子图拼凑到一块儿 相信大家都知道在matplotlib模块当中的subplots()方法可以将多个子图拼凑到一块儿，那么同样地在plotly当中也可以同样地将多个子图拼凑到一块儿

    56010

    matlab中绘制三维柱状图bar3函数的使用方法

    bar3 - 绘制三维条形图 此 MATLAB 函数 绘制三维条形图，Z 中的每个元素对应一个条形图。如果 Z 是向量，y 轴的刻 度范围是从 1 至 length(Z)。...详细解释 bar3 绘制三维条形图。 bar3(Z) 绘制三维条形图，Z 中的每个元素对应一个条形图。如果 Z 是向量，y 轴的刻度范围是从 1 至 length(Z)。...如果 Z 是矩阵，则 y 轴的刻度范围是从 1 到 Z 的行数。 bar3(Y,Z) 在 Y 指定的位置绘制 Z 中各元素的条形图，其中 Y 是为垂直条形定义 y 值的向量。...y 值可以是非单调的，但不能包含重复值。如果 Z 是矩阵，则 Z 中位于同一行内的元素将出现在 y 轴上的相同位置。 bar3(...,width) 设置条形宽度并控制组中各个条形的间隔。...可将 color 指定为下列值之一：'r'、'g'、'b'、'c'、'm'、'y'、'k' 或 'w'。 bar3(ax,...) 将图形绘制到 ax 坐标区中，而不是当前坐标区 (gca) 中。

    80710

    （七）Python绘图基础：Matplotlib绘图

    目录 Matplotlib绘图 折线图 绘制一组数据 绘制多组数据 散点图（scatter） 条形图（竖） 条形图（横） 饼图 Matplotlib属性 保存图片 色彩和样式 文字 其他属性 绘制子图...9]) # 设立X，Y轴坐标，X轴不写也可以默认从零开始 plt.show() 运行结果如下所示： 绘制多组数据  代码如下所示： import matplotlib.pyplot as plt...(7),[3, 4, 7, 6, 3, 7, 9]) # 绘制横的条形图 plt.savefig('E:\截图\绘图\huitu2.jpg') plt.show()  运行结果如下所示： 饼图 代码如下所示...,可以设为'best',会自动放到最合适的地方 plt.savefig('E:\截图\绘图\huitu1.jpg') plt.show() 运行结果如下所示： 绘制子图 在Matplotlib中绘图在当前图形...函数的第一个返回值是图对象本身,第二个返回值是各子图 # 后续绘图可以直接使用子图对象的plot()方法来实现 ax0.plot(x, np.sin(x), color='r') ax0.set_title

    2.1K20

    累积分布函数和直方图哪个更好？

    CDF 的主要优点以及我们主要使用它而不是直方图的原因在对两个图的主要解释之后列出如下。 基本说明 在探讨不同地块的优势之前，首先在此对其进行描述。 应该给出一组数字。...然后将每个 bin 内数字的绝对或相对计数绘制为相应间隔的条形图。上一个示例的结果可能如下图所示： 另一方面，在累积分布函数 (CDF) 中，已排序数字的百分比或相对计数绘制在数字本身上。...可以在 CDF 开始并碰到 x 轴的点处看到最小值。在 CDF 到达线y=1并结束的地方可以看到最大值。百分位数和分位数也可以直接从x轴读取。 给定数字集中的每个值都是 CDF 中的某个点。...作为示例，我们将值 400 添加到上面的给定示例数字中。相应的直方图如下所示： 如果数据集很大，由于与值总数的关系相对较小，可能无法很好地看到异常值。...但这通常只能在事后很好地完成，而不是先验的，或者需要一些复杂的算法来选择 bin 大小。如果 x 轴的限制没有根据异常值而改变，则异常值也可能完全被监督。

    17610

    数据可视化(14)-Seaborn系列 | 条形图barplot()

    条形图 条形图主要展现的是每个矩形高度的数值变量的中心趋势的估计。 注：条形图只显示平均值（或其他估计值）。...estimator:可回调函数 作用：设置每个分类箱的统计函数 ci:float或者"sd"或None 在估计值附近绘制置信区间的大小，如果是"sd"， 则跳过bootstrapping并绘制观察的标准差...，绘制垂直条形图 """ sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips) plt.show() [2ejoit8hlu.png] import seaborn...(第二次分组)并绘制条形图 """ sns.barplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips) plt.show() [1b5r8wyls3.png...median # 设置样式风格 sns.set(style="darkgrid") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例7： 设置ci="sd" 显示观测值的标准偏差而不是置信区间

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    关于“Python”的核心知识点整理大全43

    15.2.3 使2散点图并设置其样式 有时候，需要绘制散点图并设置各个数据点的样式。例如，你可能想以一种颜色显示较小的 值，而用另一种颜色显示较大的值。..., y_values, s=100) # 设置图表标题并给坐标轴指定标签 --snip-- 列表x_values包含要计算其平方值的数字，而列表y_values包含前述每个数字的平方值。...15.2.5 自动计算数据 手工计算列表要包含的值可能效率低下，需要绘制的点很多时尤其如此。可以不必手工计算 包含点坐标的列表，而让Python循环来替我们完成这种计算。...然后，在 3处，我们创建了两个用于存储x和y值的列表，并让每次漫步都从点(0, 0)出发。...在2处，我们将随机漫步包含的x和y值传递给scatter()， 并选择了合适的点尺寸。

    12410

    Python基础：使用Matplotlib绘制多个图形

    使用Matplotlib，可以使用各种图表类型绘制数据，包括折线图、条形图、饼图和散点图。 Matplotlib允许绘制单个图表，但也允许以网格的形式一次绘制多个图表。...在本文中，将详细演示如何使用Matplotlib库绘制多个图。 绘制单个图 在展示如何绘制多个图之前，先通过一个演示如何使用Matplotlib绘制单个图的示例，确保掌握了基本原理。...要使用Matplotlib绘图，使用Matplotlib库中的pyplot子模块。 具体来说，要绘制折线图，需要从pyplot模块调用plot()函数，并将x轴和y轴的值列表传递给它。...下面的脚本为正弦函数绘制了折线图，输入值由-100到100之间的50个等距点组成。...例如，要在网格的第一行和第一列绘制图，需要访问索引[0,0]处的AxeSubPlot。注意，子绘图的索引编号从0开始。 下面的脚本使用subplot()函数在两行三列中绘制六个折线图。

    3.4K20

    助力数据可视化的 20 个指导方法

    始终在 0 基线处开始条形图 截断会导致误传。在下面的示例中，查看左侧的图表，您可以很快得出结论，值 B 比 D 大 3 倍以上，而实际上差异要小得多。从零基线开始可确保用户获得更准确的数据表示。...对折线图使用自适应 y 轴刻度 对于折线图，始终将 y 轴比例限制为从零开始可能会使图表几乎平坦。...用户可能会假设连接“标记”的线代表实际值，而实际上在那个特定时间的真实收入数字是未知的。在这种情况下，使用垂直条形图可能是更好的选择。 6....避免随机性 同样的建议适用于许多其他图表。不要默认为字母排序。将最大值放在顶部（对于水平条形图）或左侧（对于垂直条形图），以确保最重要的值占据最突出的空间，减少眼球运动和阅读图表所需的时间。...关注易读性 确保排版传达信息并帮助用户专注于数据，而不是分散注意力。

    1.7K30

    缺失值处理，你真的会了吗？

    缺失值类型 1、随机丢失（MAR，Missing at Random） 指数据丢失的概率与丢失的数据本身无关，而仅与部分已观测到的数据有关。...optional, default: 0条形基的y坐标, 用于绘制堆叠条形图。...linewidth : scalar or array-like, optional 指定条形图边框的宽度，如果指定为0，表示不绘制边框。...变量集越单调，它们的总距离越接近0，并且它们的平均距离越接近零。 在0距离处的变量间能彼此预测对方，当一个变量填充时另一个总是空的或者总是填充的，或者都是空的。 树叶的高度显示预测错误的频率。...缺失值处理⽅法的选择，主要依据是业务逻辑和缺失值占比，在对预测结果的影响尽可能小的情况下，对缺失值进行处理以满足算法需求，所以要理解每个缺失值处理方法带来的影响，下⾯的缺失值处理⽅法没有特殊说明均是对特征

    1.6K30

    MATLAB绘图总结

    如果 X 或 Y中的一个是向量而另一个是矩阵，则矩阵的各维中必须有一维与向量的长度相等. 如果矩阵的行数等于向量长度，则 plot函数绘制矩阵中的每一列对向量的图。...如果矩阵的列数等于向量长度，则该函数绘制矩阵中的每一行对向量的图。如果矩阵为方阵，则该函数绘制每一列对向量的图。 如果 X 或Y 之一为标量，而另一个为标量或向量，则 plot 函数会绘制离散点。...函数 在 x 和 y 中每个对应元素对组所指定的坐标处将向量绘制为箭头。...轴的图形 此 MATLAB 函数 绘制 Y1 对 X1 的图，在左侧显示 y 轴标签，并同时绘制 Y2 对 X2 的图，在右侧显示 y 轴标签。...结果如下： 用shading函数改变染色方式 shading – 设置颜色着色属性 此 MATLAB 函数 每个网格线段和面具有恒定颜色，该颜色由该线段的端点或该面的角边处具有最小索引的颜色值确定

    1.6K10
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