关系图包括： 1.网络图 2.维恩图 3.和弦图 4.旭日图 选择图表 同一数据可以使用多种类型的图表来描述。以下指南提供了有关如何选择一个图表的建议。...由于这三个图表使用同一个Y轴，因此比较他们之间的数据差异更加容易。 ? 允许。 使用条形图表示随时间变化的趋势或各个类别之间的差异（这个图X轴为数据数值，Y轴为日期）。 ? 禁止。...面积图 面积图有几种类型，包括堆叠面积图和重叠面积图： 堆叠面积图显示了多个数据类别（在同一时间段内）彼此堆叠 重叠面积图显示了多个数据类别（在同一时间段内）彼此重叠 这两个图的区别在于堆叠面积图是各个类别数据叠加显示...这些属性包括： 形状 颜色 尺寸大小 区域 体积 长度 角度 位置 方向 密度 同一视觉属性可以表达多种数据类型 多种视觉属性可以应用于数据的多个方面。...从零开始的条形图 ? 禁止。 该基线起始于20％，容易引起误解。 X、Y轴上的数值文本 Y轴上的数值文本的使用应有助于在图表中反映最重要的数据洞察。
二、竖放条形图 1 竖放条形图绘图原理 Python中绘制竖放条形图需用matplotlib.pyplot中的bar函数，该函数的基本语法为： bar(x, height, [width], [...bottom], **kwargs) 参数说明： x：数组，条形图对应的横坐标。...0.2, result.index) # 让横坐标轴刻度显示时间，result.index+0.2为横坐标轴刻度的位置...五、叠加条形图 有时一个变量的数值恒小于另一个变量，这时可以把两个条形图绘制到一个条形图中，用不同的颜色显示这两个条形图即可。...比如股票价格的最小值恒小于最大值，可以把这两个数组绘制在同一个条形图中，具体语句如下： result = date.groupby(date.index.year).agg(high=('最高价','mean
散点图就是一个很好的例子，在散点图里的圈圈点点被固定在X轴和Y轴之间，可以很好的衡量事物间的位置和区别。...柱状图一样也有一个标准比例尺来衡量事物的位置，通常都是定位在X轴上，但是两位科学家还认为，除了判断位置，这个同样可以判断事物的长度和面积。事物多到数不胜数。...柱状图和折线图 在同一项研究的两个独立实验中，Zacks和Tversky发现，当参与者被要求描述柱状图中的数据时，他们倾向于使用坐标轴进行对比（例如，A比B在X中的数量更大）。...在同一项研究的两个独立实验中，Levy和共同作者为参与者准备了多种2D和3D图表。 参与者可以选择2D和3D图。当他们被告知选择图表会呈现给其他人时，他们倾向于选择3D图表。...在同一项研究的后续实验中，Tableau符号艺术家设计了一个语义共振颜色方案，研究人员将其算法与非语义的颜色方案进行了对比测试。他们将算法结果与人工选择结果进行对比，并将人工选择的颜色作为基准。 ?
一起了解下不同图表的使用场景、优劣势吧！ 柱状图 适用场景： 二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。...延伸图表： 堆积条形图、百分比堆积条形图 堆积条形图 百分比堆积条形图 折线图 适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。一般用来表示趋势的变化，横轴一般为日期字段。...优势：可以清楚地反映出数据变化的趋势。 各种数据地图 适用场景： 适用于有空间位置的数据集，一般会分成行政地图（气泡图、面积图）和GIS地图。...劣势：使用场景较为单一，一般用来做词频。 散点图 适用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似X、Y轴，判断两个变量之间是否存在某种联系。散点图适用于三维数据集，但其中只有两维数据是需要比较的。...旭日图 适用场景： 旭日图可以表达清晰的层级和归属关系，以父子层次的结构来显示数据构成情况，旭日图能便于细分溯源分析数据，通过分层占比情况真正了解数据的具体构成。 优势：分层看数据很直观。
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。...使用 seaborn 的 stripplot() 很方便实现这个功能。 ? 5. 计数图（Counts Plot） 避免点重叠问题的另一个选择是增加点的大小，这取决于该点中有多少点。...条形图（Bar Chart） 条形图是基于计数或任何给定指标可视化项目的经典方式。在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。 ?...使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形（Plotting with different scales using secondary Y axis） 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列，...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 ? 49.
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表可以使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。...使用 seaborn 的 stripplot() 很方便实现这个功能。 5. 计数图（Counts Plot） 避免点重叠问题的另一个选择是增加点的大小，这取决于该点中有多少点。...条形图（Bar Chart） 条形图是基于计数或任何给定指标可视化项目的经典方式。在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。...使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形（Plotting with different scales using secondary Y axis） 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列，...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 49.
而且由于应用不同，我们不知道选择哪一个图例，比如直方图，饼状图，曲线图等等。这里有一个很棒的思维导图，可以帮助您为工作选择正确的可视化效果： ?...直线图非常适合这种情况，因为它基本上可以快速总结两个变量(百分比和时间)的协方差。同样，我们也可以通过颜色编码来使用分组。 ?...使用箱子(离散化)真的帮助我们看到“更大的画面”，如果我们使用所有没有离散箱子的数据点，在可视化中可能会有很多噪音，使我们很难看到到底发生了什么。 ? 假设我们要比较数据中两个变量的分布。...这允许使用直接查看同一图上的两个分布。 ?...常规的条形图代码举例： bar(x_data, y_data, color = '#539caf', align = 'center') ?
在这篇博客文章中，我们将研究5种数据可视化，并使用Python的Matplotlib为它们编写一些快速简单的函数。与此同时，这里有一个很棒的图表，可以帮助你为工作选择合适的可视化工具！ ?...为给定的情况选择适当的数据可视化技术的图表 散点图 散点图非常适合显示两个变量之间的关系，因为你可以直接看到数据的原始分布。...直线图非常适合这种情况，因为它们基本上可以快速总结为两个变量(百分比和时间)的协方差。同样，我们也可以使用颜色编码分组。从我们的第一个图表开始，折线图就属于“超时”类别。 ?...均匀分布的透明度设为0.5，这样我们就能看到它后面是什么。这允许直接在同一个图上查看这两个分布。 ? 叠加直方图 对于叠加直方图，需要在代码中设置一些东西。首先，我们设置水平范围以适应这两个变量分布。...根据这个范围和所需的箱子数量，我们实际上可以计算出每个箱子的宽度。最后，我们在同一块图上绘制两个直方图，其中一个稍微透明一些。
一起了解下不同图表的使用场景、优劣势吧！ 柱状图 适用场景： 二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。...百分比堆积柱状图 条形图 适用场景： 显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用。 优势：每个条都清晰地表示数据，直观。 ? 延伸图表： 堆积条形图、百分比堆积条形图 ? 堆积条形图 ?...各种数据地图 适用场景： 适用于有空间位置的数据集，一般会分成行政地图（气泡图、面积图）和GIS地图。...劣势：使用场景较为单一，一般用来做词频。 ? 散点图 适用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似X、Y轴，判断两个变量之间是否存在某种联系。...旭日图 适用场景： 旭日图可以表达清晰的层级和归属关系，以父子层次的结构来显示数据构成情况，旭日图能便于细分溯源分析数据，通过分层占比情况真正了解数据的具体构成。 优势：分层看数据很直观。 ?
除了条形图之外，我们还可以使用点图来进行可视化。这个点图是把点放到数量相对应的位置上来进行展示的。 ? 如果对于有多组类别的计数。我们可以使用分组或者堆叠的条形图来进行展示。...同时也可以把两个类别映射到X和Y轴上，这样就得到了热图来进行展示了。 ? 另外，对于多组别的数目的展示的话，如果是想要展示不同交集之间的数目可以使用venn图和upset图。 ?...4 x-y 相关性 当我们想显示两个连续性变量的变化的时候，可以使用散点图来进行可视化。如果我们有三个连续性变量，则可以将一个映射到点大小上，从而创建散点图的一种变体，称为气泡图。...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。...如果我们有两个响应变量的时间序列，我们可以绘制一个连接的散点图，其中我们首先在散点图中绘制两个响应变量，然后连接对应于相邻时间点的点。我们可以使用平滑线来表示较大数据集中的趋势。 ?
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。...使用 seaborn 的 stripplot() 很方便实现这个功能。 5. 计数图（Counts Plot） 避免点重叠问题的另一个选择是增加点的大小，这取决于该点中有多少点。...条形图（Bar Chart） 条形图是基于计数或任何给定指标可视化项目的经典方式。在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。...使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形（Plotting with different scales using secondary Y axis） 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列，...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 49.
本文将介绍 5 种数据可视化方法，并用 Python 和 Matplotlib 写一些快速易用的可视化函数。下图展示了选择正确可视化方法的导向图。 ? 选择正确可视化方法的导向图。...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。...如下图所示，均匀分布设置透明度为 0.5，因此我们就能将其叠加在高斯分布上，这允许用户在同一图表上绘制并比较两个分布。 ? 叠加直方图 在叠加直方图的代码中，我们需要注意几个问题。...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。...在下面的堆叠条形图中，我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的方块堆叠在同一条形图上，我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天的工作效率最高，和同一服务器在不同天数的负载大小。
本文将介绍 5 种数据可视化方法，并用 Python 和 Matplotlib 写一些快速易用的可视化函数。下图展示了选择正确可视化方法的导向图。 选择正确可视化方法的导向图。...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。...如下图所示，均匀分布设置透明度为 0.5，因此我们就能将其叠加在高斯分布上，这允许用户在同一图表上绘制并比较两个分布。 叠加直方图 在叠加直方图的代码中，我们需要注意几个问题。...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。...在下面的堆叠条形图中，我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的方块堆叠在同一条形图上，我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天的工作效率最高，和同一服务器在不同天数的负载大小。
使用Kolmogorov-Smirnov test来判断这train和test的column是否是同一个distribution出来的。...第三点使用KS假设检验来检测train和test的column有哪一列不是同一个distribution的，如果不是，就是删了。...KS假设检验检测是否同一分布（我觉得这个很重要。） ---- 条形图，直方图，柱状图 条形图和柱状图表达的数据的形式基本相同，只不过一个横着一个竖着。 ? 条形图 ?...所以pearson相关系数有四个使用条件： 1. 两个变量都是要测量到的连续变量。 2. 两个变量总体都应该符合高斯分布。 3. 变量必需是成对存在。 4. 变量间应该为线性关系。...按照从大到小的顺序排列， ? 为排列之后的下标，也就是排列之后所在的位置，令 ? 为秩差。则相关系数可以表示成： ?
标签：Python，Matplotlib，瀑布图 我们将用Python制作瀑布图，特别是使用matplotlib库。瀑布图显示了运行总数以及增减，这对于属性分析来说是很好的选择。...实际上，因为我们看不到第二组条形图，所以我们可以使用它们来“隐藏”另一组条形图。...图1 任务现在变成创建两个条形图，其中一个应该记录运行总数，另一个只是运行总数的变化，我们稍后就会看到。 可以使用cumsum()方法计算一个运行总数，然后将其下移1行。...注意，这些条形的颜色与背景颜色不同。然后，我们使用lower点绘制第二组条形图，并将颜色设置为与背景颜色相同，默认情况下为白色。...基本上，由于与背景颜色相同，高度为“lower点”的条形图是不可见的。 图3 现在，我们有了一个基本的瀑布图，再给它添加一些颜色。这里使用绿色表示增加，红色表示减少。
多变量可视化视图： 可以让一张图同时查看两个以上的变量，比如“身高”和“年龄”，你可以理解是同一个人的两个参数，这样在同一张图中可以看到每个人的“身高”和“年龄”的取值，从而分析出这两个变量之前是否存在某种联系...针对离散变量我们可以使用常见的条形图和饼图完成数据的可视化工作，那么，针对数值型变量，我们也有很多可视化的方法，例如箱线图、直方图、折线图、面积图、散点图等等。...x、y 是坐标，marker 代表了标记的符号。比如“x”、“>”或者“o”。选择不同的 marker，呈现出来的符号样式也会不同(就是以指定的符号当成点画图)，你可以自己试一下。...seaborn 条形图 条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.bar(x, height) 函数，其中参数 x 代表 x 轴的位置序列，height 是 y 轴的数值序列，也就是柱子的高度。
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。...显示的默认模式为 'detached'。 'detached' 在 x 方向上将 Z 中的每一行的元素显示为一个接一个的单独的块。...条形高度是行中元素的总和。每个条形标记有多种颜色，不同颜色分别对应不同的元素，显示每行元素占总和的相对量。 bar3(...,color) 使用 color 指定的颜色显示所有条形。...例如，使用 'r' 表示红色条形。可将 color 指定为下列值之一：'r'、'g'、'b'、'c'、'm'、'y'、'k' 或 'w'。 bar3(ax,...)
散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。在广告数据分析中，我们通常会根据散点图来分析两个变量之间的数据分布关系。散点图的主要参数及其说明如下。...▲图1 散点图 02 条形图 条形图是用宽度相同的条形的高度或长度来表示数据多少的图形。条形图可以横置或纵置，纵置时也称为柱状图。此外，条形图有简单条形图、复式条形图等形式。...x：数据源 height：bar的高度 width：bar的宽度,默认0.8 bottom：y轴的基准,默认0 align：x轴的位置,默认中间,edge表示将bar的左边与x对齐 color：bar颜色...默认值：False，即不画阴影 labeldistance：label标记的绘制位置,相对于半径的比例，默认值为1.1, 如<1则绘制在饼图内侧 autopct：控制饼图内百分比设置,可以使用format...nrows：subplot的行数 ncols：subplot的列数 sharex：所有subplot应该使用相同的X轴刻度（调节xlim将会影响所有的subplot） sharey：所有subplot应该使用相同的
使用 seaborn 的 stripplot() 很方便实现这个功能。 5、计数图 （Counts Plot） 避免点重叠问题的另一个选择是增加点的大小，这取决于该点中有多少点。...18、坡度图 （Slope Chart） 坡度图最适合比较给定人/项目的“前”和“后”位置。...在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。颜色名称存储在下面代码中的all_colors中。...41、使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形 （Plotting with different scales using secondary Y axis） 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为X和Y轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作X轴和Y轴。
前提是绘图数据已做了统计汇总）； position：用于设置条形图的摆放位置，默认为'stack'，表示绘制堆叠条形图；如果指定为'dodge'，表示绘制水平交错条形图；如果为'fill'，表示绘制百分比堆叠条形图...：用于设置条形图的其他属性信息，如统一的边框色、填充色、透明度等； width：用于设置条形图的宽度，默认为0.9的比例； binwidth：该参数在条形图中已不再使用，但可以使用在绘制直方图的geom_histogram...= fengli)) + geom_bar(stat = 'count', position = 'fill' # 条形图的摆放位置设置为百分比堆叠...)) + geom_bar(stat = 'count', position = 'dodge' # 条形图的摆放位置设置为水平交错 ) + labs(x =...对于数值型变量有两个，离散型变量有一个的数据该如何绘制条形图呢（如常见的环比、同比问题），这里提供一个解决思路，那就是使用对比条形图。
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