前言 在前几天对数据分析师与算法工程师进行岗位对比分析的文章中，我们使用了密度分布图和箱线图对薪资水平与学历对薪资的影响进行了分析，那么早起就对这两种图形的绘制方法进行解析，也借着这个机会讲一下我最喜欢的绘图包...：ggplot2 密度分布图 在频率分布直方图中，当样本容量充分放大时，图中的组距就会充分缩短，这时图中的阶梯折线就会演变成一条光滑的曲线，这条曲线就称为总体的密度分布曲线。...一列是职位名称一列是对应的薪资，然后启动R读取数据并修改两个列名 #读取数据 data = read.csv('gongzi.csv') #修改列名 names(data)[1:2]<-c("professional...为了读者可以从图中读到更多信息，我们再将两个岗位的平均薪资线添加进去，首先计算两个岗位的平均薪资并创建为dataframe ?...结束语 以上就是使用R绘制漂亮的密度分布图过程，我已将原始数据放在公众号后台回复招聘获取，感兴趣的读者可以利用原始数据自己使用python进行处理得到我们需要的数据格式再绘制，最后留一个问题，怎样绘制学历关于薪资的箱线图
因此，第一步是导入pandas允许读取CSV文件的库，然后使用来打印行数，列名和前5行head(5)。...最后，为了确保Jupyter中的图显示在笔记本中，使用命令%matplotlib inline。...直方图 直方图是显示连续数据点并查看其分布方式的有效方法。可以看到，大多数值位于较低端，较高端或均匀分布。 dist在seaborn情节既产生的直方图，以及基于所述数据图的密度线。...然后了解了它们，发现它们是小提琴图，与箱形图非常相似，并根据密度描绘了宽度以反映数据分布。在Seaborn中，创建小提琴图只是一个命令。...带群图的箱形图 箱形图将信息显示在单独的四分位数和中位数中。与swarm图重叠时，数据点会分布在其位置上，因此根本不会重叠。
在Python中可以使用matplotlib模块实现数据的可视化，其中boxplot函数就是用于绘制箱线图的。...(r'C:\Users\Administrator\Desktop\sunspots.csv') # 绘制箱线图（1.5倍的四分位差，如需绘制3倍的四分位差，只需调整whis参数） plt.boxplot...从左图可知，发现数据集中至少存在5个异常点，它们均在上须之上；而在右图中并没有显示极端异常点。...利用正态分布的知识点，结合pyplot子模块中的plot函数绘制折线图和散点图，并借助于两条水平参考线识别异常值或极端异常值。...尽管基于箱线图的分位数法和基于正态分布的参考线法都可以实现异常值和极端异常值的识别，但是在实际应用中，需要有针对性的选择。
下面是生成1000个随机数的代码，将结果保存为results.csv文件. 代码中我们用seed()作为随机数生成器种子函数，来确保每次运行代码后得到的数据都一致。...绘制箱线图来查看数据散布程度 绘制直方图来查看数据分布情况 通过下面的代码进行简单的统计分析，首先加载results.csv数据文件，然后进行统计计算，并绘图显示。...下面的箱线图中展示了数据的散布程度，其中箱形部分是样本中段（上下四分位之间）数据（约占样本的50%），圆点代表异常值，绿线表示中位数。 由图可知，结果围绕中值分布合理。...最后生成的是数据的直方图，图中显示出了正态分布的贝尔曲线（钟形曲线），这意味着我们在进行数据分析工作时，可以使用标准的统计分析工具。 由图可知，数据以60为对称轴，左右几乎没有偏斜。...由图可以看出，前200次数据均值波动较大， 600次后，均值趋于稳定，曲线波动较小。 为了更好的观察曲线，将其放大，只显示前500次重复试验结果。
image.png 重复的图片是Figure1中的堆积柱形图和箱线图，然后将其组合 ? 需要的工具及准备 本次可视化基于windows 10系统。...需要的R 包即具体实现过程： install.packages('ggplot2') #安装ggplot画图包 library(ggplot2)#导入ggplot包 然后就是要读取数据了,为了方便初学者...，我用file.choose跳出框来读取： df<-read.csv(file.choose()) 点击enter，会跳出框，选择刚才的csv文件，即完成了读取，数据内容可以点击 df 查看： ?...同上：读取数据（是dataframe） bp<-read.csv(file.choose()) bp ?...发现目标图中，下标都单独拿出来形成了legend，这是想到其实ggplot直接作box plot就可以直接搞定，但是数据格式略有不同，准备的数据为： ?
增加图例 当多条曲线显示在同一张图中时，图例可以帮助我们区分识别不同的曲线，在中国银行的数据中，我们可以把开盘价和收盘价同时放在一张曲线图中,并为二者增加图例....增加图例使用legend()函数，legend函数中最常见的一个参数是loc参数，表示图例在图中显示的位置，我们一般设置为best就好，表示在图中最适宜的位置显示图例成功增加图例的前提是在绘图时提供label...前面讲到的线条的类型，图形的颜色和点的形状类型，可以合为一个属性，使用他们的符号取值将其拼接,这个参数的位置是有限制的，比如在下面的代码中，它只能放在label前面，在label参数后面则会报错. plt.plot...3.4 箱线图 箱线图也是在分析数据时经常用到的一种图形，正如其名，箱线图由一个矩形和两条线组成，矩形的上边和下边分别是变量的上下四分位数，中间的一条线表示数变量的中位数。...在实际绘图中，如果一个Figure对象中包含多个Axes对象，每个Axes对象的位置除了通过区域坐标和长度来设定一位，更为常用的方式是通过子图subplot()函数来设定。
时间序列是由表示时间的x轴和表示数据值的y轴组成，使用折线图在显示数据随时间推移的进展时很常见。它在提取诸如趋势和季节性影响等信息方面有一些好处。 但是在处理超长的时间轴时有一个问题。...在交互式图中添加散点有助于标记关键的数据点，这时就可以针对性的放大查看更多细节。 现在让我们在之前的交互图中添加散点。例如，我们将分别关注高于20.5°C和低于-5°C的平均温度。...4、查看数据分布 箱形图是一种通过四分位数展示数据分布的方法。箱形图上的信息显示了局部性、扩散性和偏度，它还有助于区分异常值，即从其他观察中显著突出的数据点。我们只需一行代码就可以直接绘箱形图。...px.box(df_temp, x='month_year', y='meantp') 5、分组并显示比例 这种方法可以将时间序列图转换为热图，结果将显示总体平均月温度，并且可以使用颜色标度来比较数据的大小...我们可以改变一下观测方式，将这些线画在圆形中，就像在时钟上移动它们一样。雷达图可以用于比较同一类别数据的可视化图。我们可以通过在圆上绘制月份来比较年份同期的数据值。
下面是生成1000个随机数的代码，将结果保存为results.csv文件. 代码中我们用seed()作为随机数生成器种子函数，来确保每次运行代码后得到的数据都一致。...绘制箱线图来查看数据散布程度 绘制直方图来查看数据分布情况 通过下面的代码进行简单的统计分析，首先加载results.csv数据文件，然后进行统计计算，并绘图显示。...下面的箱线图中展示了数据的散布程度，其中箱形部分是样本中段（上下四分位之间）数据（约占样本的50%），圆点代表异常值，绿线表示中位数。 由图可知，结果围绕中值分布合理。...最后生成的是数据的直方图，图中显示出了正态分布的贝尔曲线（钟形曲线），这意味着我们在进行数据分析工作时，可以使用标准的统计分析工具。 由图可知，数据以60为对称轴，左右几乎没有偏斜。 3....由图可以看出，前200次数据均值波动较大， 600次后，均值趋于稳定，曲线波动较小。 为了更好的观察曲线，将其放大，只显示前500次重复试验结果。
为了从机器学习算法中获取最佳结果，你就必须要了解你的数据。 使用数据可视化可以更快的帮助你对数据有更深入的了解。...这组皮马印第安人数据集(Pima Indians dataset)将用于演示每个部分。该数据集记录了皮马印第安人的医疗记录，这些记录显示了每位患者是否在五年内患糖尿病。...箱线图中和了每个特征的分布，在中值（中间值）画了一条线，并且在第25%和75%之间（中间的50％的数据）绘制了方框。...短线体现了数据的分布，短线以外的点显示了候选异常值（这些值通常比分布在中间50%的值要大1.5倍）。...这很有用，因为我们可以使用相同数据在同一幅图中看到两个不同的视图。我们还可以看到每个变量在从左上到右下的对角线上完全正相关（如您所期望的那样）。
首先，使用Pandas库的red_csv()函数读取数据。.../dataset/Discriminant-analysis-churn-dataset.csv') #读取数据 df.head(5)#查看数据的前五行信息 4.3 查看数据基本信息 df.info...('语音邮件数量')#设置y轴标签 plt.title('语音邮件数量按客户是否流失分组箱线图')#设置标题 分析语音邮件数量与客户是否流失的关系，从语音邮件数量按客户是否流失分组箱型线中可以看出，...')#设置标题 分析白天总费用与客户是否流失的关系，从白天总费用按客户是否流失分组箱线图中可以看出，那些流失客户的白天总费用相较于未流失客户比较高。...包，首先将其导入，然后再将划分好的训练集X_trian，y_train带入模型中，调用fit方法进行模型训练。
您必须了解您的数据才能从机器学习算法中获得最佳结果。 更了解您的数据的最快方法是使用数据可视化。 在这篇文章中，您将会发现如何使用Pandas在Python中可视化您的机器学习数据。...Python中的机器学习数据的可视化随着熊猫 摄影通过Alex Cheek，保留一些权利。 关于方法 本文中的每个部分都是完整且独立的，因此您可以将其复制并粘贴到您自己的项目中并立即使用。...单变量图 在本节中，我们将看看可以用来独立理解每个属性的技巧。 直方图 获取每个属性分布的一个快速方法是查看直方图。 直方图将数据分组为数据箱，并为您提供每个箱中观察数量的计数。...然后，您可以绘制相关矩阵，并了解哪些变量具有高度相关性。 这是有用的，因为如果有高度相关的输入变量在您的数据中，一些机器学习算法如线性和逻辑回归性能可能较差。...散点图对于发现变量之间的结构关系非常有用，例如是否可以用一条线来总结两个变量之间的关系。具有结构化关系的属性也可能是相关的，可以从数据集中移除。
ggplot2 更改图例的顺序 箱线图添加误差线这个自己老是记不住，每次作图都得现查，今天的推文记录一下实现代码，方便自己以后查看。...首先是示例数据集 示例数据集还是使用鸢尾花数据集 部分如下 image.png 收下是读取数据 df<-read.csv("iris.csv") head(df) 宽格式转换为长格式 reshape2...))+ scale_fill_material_d()+ theme_bw()+ guides(fill=guide_legend(reverse = T)) image.png 分组箱线图需要我们在...image.png 这里还有一个疑问是 箱线图中间的线好像是中位数，如何把这个线更改为平均值呢？...暂时没有想明白 今天推文的示例数据和代码可以直接留言20210929获取 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子
例如 '000001.csv'。 # dtype：数据类型。如float，str等。默认为float # comments 注释 # delimiter：数据之间的分隔符。如使用逗号','。...默认是空格 # skiprows跳过前几行读取，默认是0，必须是int整型。 # usecols：选取数据的列。 # unpack如果为True，将分列读取。...# meanline：是否用线的形式表示均值，默认用点来表示； # showmeans：是否显示均值，默认不显示； # showcaps：是否显示箱线图顶端和末端的两条线，默认显示； # showbox...：是否显示箱线图的箱体，默认显示； # showfliers：是否显示异常值，默认显示； # boxprops：设置箱体的属性，如边框色，填充色等； # labels：为箱线图添加标签，类似于图例的作用...,linestyle='--',linewidth='2') # True 显示网格 # color 设置网格的颜色 # linestyle 设置线显示的类型(一共四种) # linewidth 设置网格的宽度
让我们来看一下实际案例中如何用R识别并解决数据离群点。 老虎机在赌博界十分流行（老虎机的操作方法是把硬币投入到机器中，并拉动把手来决定回报）。...执行前文的代码可以得到下图效果，包括中位数（中位数在箱型图中是中间横穿的线）以及四个离群点： 步骤2-处理离群点 现在我们发现数据中确实存在离群点，我们要解决这些点以保证它们不会对本研究产生负面影响。...从验证每个数据点的数据类型入手，我们可以用R函数class来验证文档的数据类型。..., header=TRUE, sep=",") 随后，我们可以使用class函数，如下图截图所示： 从上图中可以看到用class来显示数据类型。...使用这些未经过标准化的变量，事实上在分析中赋予较大范围的变量更多的权重。为了解决这一问题并均衡这些变量，数据科学家试图将数据转化为可比的量纲。
3、等高线密度图（Contour ） 二维等高线密度图是可视化特定区域内数据点密度的另一种方法。这是为了找到两个数值变量的密度。例如，下面的图显示了在每个阴影区域有多少数据点。...所以它是正态分布的。 5、小提琴图(Violin Plot) 小提琴图与箱线图相关。我们能从小提琴图中获得的另一个信息是密度分布。简单来说就是一个结合了密度分布的箱线图。我们将其与箱线图进行比较。...6、箱线图的改进版(Boxen plot) Boxenplot 是 seaborn 库引入的一种新型箱线图。对于箱线图，框是在四分位数上创建的。但在 Boxenplot 中，数据被分成更多的分位数。...在词云图中，所有单词都被绘制在特定的区域中，频繁出现的单词被高亮显示(用较大的字体显示)。有了这个词云，我们可以很容易地找到重要的客户反馈，热门的政治议程话题等。...我们也可以用这个图从文本中找到经常出现的单词。 总结 数据可视化是数据科学中不可缺少的一部分。在数据科学中，我们与数据打交道。手工分析少量数据是可以的，但当我们处理数千个数据时它就变得非常麻烦。
▲图2 条形图 03 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表的列或行中的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...▲图3 折线图 04 饼图 饼图常用于统计学模块中。用于显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例。饼图中的数据点显示为整个饼图的百分比，饼图的主要参数及其说明如下。...x：数据源 labels：(每一块)饼图外侧显示的说明文字 explode：(每一块)离开中心距离 startangle：起始绘制角度,默认图是从x轴正方向逆时针画起,如设定=90则从y轴正方向画起 shadow...x：指定要绘制箱线图的数据 showcaps：是否显示箱线图顶端和末端的两条线 notch：是否是凹口的形式展现箱线图 showbox：是否显示箱线图的箱体 sym：指定异常点的形状 showfliers...：是否用线的形式表示均值 capprops：设置箱线图顶端和末端线条的属性 showmeans：是否显示均值 whiskerprops：whiskerprops设置须的属性 下面绘制箱形图，如代码清单6
在这篇文章中，您将会学习到pandas的一些使用技巧。通过这些技巧，您可以更加简便快速地处理数据，同时也会提高您对数据的理解。 数据分析 数据分析即是从您的数据中发掘并解决问题。...加载数据 首先将CSV文件中的数据作为DataFrame（pandas所生成的数据结构）加载到内存中，并且在加载时设置每一列的名称： import pandas as pd names = ['preg...每个属性将对其自身绘制的对角线显示该属性的核密度估计： p6.png 这是一个强大的功能，从中可以得出很多有关数据分析的启发。...首先，我们着眼于如何快速而简便地载入CSV格式的数据，并使用汇总统计来描述它。...接下来，我们研究使用了各种不同的方法来进行数据可视化，通过可视化图标我们发掘了数据中的更多有趣的信息，并且研究了数据在箱线图和直方图中的分布。
假设存在2002年到2014年北京、上海、贵阳、武汉、长沙五个城市的商品房房价信息（虚构数据），如表所示，并存储在test16.csv文件中。作者将结合Pandas扩展包对其数据集进行可视化讲解。...()函数读取数据并绘制图形，其中读取数据时的index_col参数表示获取了年份（year）索引，按照年份绘图。...核心代码如下： data = pd.read_csv(“test16.csv”,index_col=‘year’)读取data.csv文件数据，并且获取其索引为年份（year），即第一列数据，并将读取的结果赋值给...从图中可以对比五个城市2002年到2014年的商品房价信息，并采用不同颜色进行区分。 如果想对比不同子图，可以利用参数subplots绘制DataFrame中每个序列对应的子图。...布局，并赋值给myChart变量，后面直接调用myChart变量中的函数，var在JavaScript中用于声明变量。
比如我曾遇到加载一个16M的文档，花了一两分钟。也有网友反映，加载多文档合计四五百万行的数据，花了大约4个小时。 提速方法很简单，只需要把excel文档，另存为csv格式即可。...克里斯韦伯大神对此也有一篇文章，节选翻译如下： 首先，我用一个 153.6MB的 CSV 文件做查询，大概花了9秒，如下所示： 然后在 Excel 中打开了同一个 CSV 文件，并将数据保存为一个 xlsx...最后，我创建了第一个查询的副本并将其指向 Excel 文件。生成的查询在 59 秒内运行 - 大约慢了 6 倍！...这是此查询与第一个查询的性能比较： 上图中的黑线是从 Excel 读取数据的耗时图（实际上是显示从文件中读取数据的位置的偏移值，这与 Power Query 读取所有数据时的运行总计相同）文件；绿线是从...CSV 文件中读取数据的图（与上面第一张图中显示的数据相同）。
3.3 项目目标 在了解了这些数据后我们就需要明确一下我们的项目目的，在Rossmanns销售预测中，我们需要利用历史数据，也就是train.csv中的数据进行监督学习。...[22dbdfe62c21ff6439b4d3f5be654764.png] 编号为1号的店铺从2013年1月至2015年8月的销售量数据分布 通过数据分布图就可以看出数据主要分布在4000-6000这一销售额中...sns.jointplot(x=train["Sales"], y=train["Customers"], kind="hex") 下图中显示了销售额(x轴)与客户流量(y轴)之间的关系，并且在各自的轴上显示了对于轴的数据分布状态...在jointplot()中还可以给其传递不同的kind参数改变图像的风格，例如下图中我们将kind的参数从hex改为reg，下图风格就从六边形风格变成了如下风格，并增加了两个列数据组成的回归线以表示数据的基本趋势...在提琴图中将箱线图里中位数，四分位的位置标线等数据变为了数据的整体分布情况，在这里我们看见a、d、c三类店铺都有很多数据非常接近于0，这可能是店铺在那一天关门等情况导致的。
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