和之前学习Pandas一样,我们继续以宝可梦数据集作为学习可视化的例子,进而梳理Python绘图的基本操作,主要涉及seaborn以及matplotlib两个可视化库。
如你所见,直方图上叠加核密度图,专业来说,核密度估计是用于估计随机变量概率密度函数的一种非参数方法。核密度图是用来观察连续型变量分布的有效方法。绘制密度图的方法:
箱形图 非常有用,因为它们不仅指示中间值,而且还显示了第一四分位数和第三四分位数的测量结果变化。但是,也有一些图提供了一些附加信息。在这里,我们将仔细研究箱形图的潜在替代方案:蜂群图和小提琴图。
数据科学工程的目标是向那些仅对数据内在本质感兴趣的人展示这些数据的含义。要达到这个目标,数据科学家/机器学习工程师要遵循若干个步骤。对于更精确地建立机器学习模型来说,数据预处理(清洗,格式化,缩放,正规化)和多种图表的数据可视化是两个非常重要的步骤。
它显示了定量数据在一个(或多个)分类变量的多个层次上的分布,这些分布可以进行比较。不像箱形图中所有绘图组件都对应于实际数据点,小提琴绘图以基础分布的核密度估计为特征。
小提琴形图(violin plot)的作用与盒形图(box plot)和whidker plot的作用类似,它显示了一个或多个分类变量的几个级别的定量数据的分布,我们可以通过观察来比较这些分布。与盒形图不同,因为盒形图的所有绘图组件都对应于实际数据点,小提琴形图具有底层分布的核密度估计。
一个精心设计的可视化程序有一些特别之处。颜色突出,层次很好地融合在一起,整个轮廓流动,整个程序不仅有一个很好的美学质量,它也为我们提供了有意义的技术洞察力。
(1)输入数据 所使用的是经典的iris数据, 包括有sepal_length, sepal_width, petal_length,petal_width和 species五个变量,其中前四个为数字变量,最后一个为分类变量 import seaborn as sns df = sns.load_dataset('iris') df.head() Out[25]: sepal_length sepal_width petal_length petal_width species 0
以下部分是基于《Fundamentals of Data Visualization》学习笔记,要是有兴趣的话,可以直接看原版书籍:https://serialmentor.com/dataviz/
在科研工作中,箱线图是一种常用且重要的统计图。在R语言里我们可以针对单一变量绘制箱线图,也可以针对分组后的变量绘制。其中主要的函数是boxplot(x, data=),这里x是一个公式,参数data=则代表提供绘图数据的数据框。常用的公式是y~group,这里group是用来进行分组的变量,y是纵坐标的数据,这样便可以对分组变量绘制出箱线图了。除此之外,如果添加参数varwidth=TRUE,那么箱线图的宽度便会与样本量的平方根成正比。另外参数horizontal=TRUE则可以使横纵坐标颠倒过来。
本篇教程,内容十分丰富,虽然是单篇,大家务必多多练习,可以充当一周的学习内容,静下心来慢慢吸收。
1.简介 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。 ---- 2.绘图基础 2.1 图表基本元素 图例和标题 x轴和y轴、刻度、刻度标签 绘图区域及边框 网格线 2.2 图表基本属性 多重绘图属性: 是否在同一个图上绘制多个系列的线 多重子图属性: 是否生成多个子图,并在每个子图上绘制多个系列的线 ---- 3.绘图方式 3.1 Pyplot API[1] 3.1.1 属性设置函数 绘制图边框: box 为图表添加图例: fi
课前准备,R语言的安装和配置都OK了吗?生物信息系列课程-R语言入门;挖掘GEO速成SCI文章系列教程(3)-R语言基础。小板凳排排坐,飞飞老师要开课~
该函数类似于stripplot(),但该函数可以对点进行一些调整,使得数据点不重叠。
see包是一个R语言可视化工具包,它能为使用者提供漂亮的、出版级的图像展示。 本文中主要介绍see包使用的主要函数:
第一步:准备数据,使用的数据包括三列,len长度,supp是分类变量,dose是0.5mg,1mg和2mg三个变量。
许多年之后,面对同一个作图需求,僵小鱼将会回想起,在微信群里提出相同问题的那个遥远的上午
真依然很拉风,简书《数据可视化》专栏维护者,里面有很多优秀的文章,本文便是其中一篇。
如果曾经在Python中使用过线图,条形图等图形,那么一定已经遇到了名为matplotlib的库。
剪辑师经常遇到一个问题:把视频剪成不同的长宽比,比如把横向的视频剪成纵向,通常很灾难。
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