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10个实用数据可视化图表总结

用于深入了解数据一些独特数据可视化技术 可视化是一种方便观察数据方式,可以一目了然地了解数据块。我们经常使用柱状、直方图、饼、热、散点图、线状等。...2、六边分箱 (Hexagonal Binning) 六边分箱是一种用六边直观表示二维数值数据点密度方法。...3、等高线密度(Contour ) 二维等高线密度是可视化特定区域内数据点密度另一种方法。这是为了找到两个数值变量密度。例如,下面的显示了在每个阴影区域有多少数据点。...6、线图改进版(Boxen plot) Boxenplot 是 seaborn 库引入一种新型线图。对于线图,是在四分位数上创建。但在 Boxenplot 中,数据被分成更多分位数。...点是一种通过上图中显示位置来表示数值变量集中趋势方法,误差条表示变量不确定性(置信区间)[4]。绘制线图是为了比较不同分类值数值变量变异性 [4]。

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学会这7个绘图工具包,Matplotlib可视化也没那么难

直方图是数值数据分布精确图形表示,是对连续变量(定量变量概率分布估计,由卡尔·皮尔逊(Karl Pearson)首先引入,是一种特殊条形。...在构建直方图时,第一步是将值范围分段,即将整个值范围分成一系列间隔,然后计算每个间隔中有多少值。这些值通常被指定为连续、不重叠变量间隔,间隔必须相邻,并且通常是相等大小。...5 直方图 又称为盒须、盒式线图,是一种用于显示一组数据分散情况统计,因形状如箱子而得名。它主要用于反映原始数据分布特征,也可以进行多组数据分布特征比较。...或者通过subplot使用循环语句来创建多个子。...8 组合 通过subplot使用循环语句来创建组合,如代码清单8所示,其可视化结果如图9所示。

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Matplotlib可视化没那么难:7种常用图表最全绘制攻略来了!

直方图是数值数据分布精确图形表示,是对连续变量(定量变量概率分布估计,由卡尔·皮尔逊(Karl Pearson)首先引入,是一种特殊条形。...在构建直方图时,第一步是将值范围分段,即将整个值范围分成一系列间隔,然后计算每个间隔中有多少值。这些值通常被指定为连续、不重叠变量间隔,间隔必须相邻,并且通常是相等大小。...▲5 直方图 06 又称为盒须、盒式线图,是一种用于显示一组数据分散情况统计,因形状如箱子而得名。它主要用于反映原始数据分布特征,也可以进行多组数据分布特征比较。...,或者通过subplot使用循环语句来创建多个子。...▲8 组合 通过subplot使用循环语句来创建组合,如代码清单8所示,其可视化结果如图9所示。

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这3个Seaborn函数可以搞定90%可视化任务

我们可以使用displot函数创建直方图,kde,ecdf和rugplots。 直方图将数值变量取值范围划分为离散容器,并计算每个容器中数据点(即行)数量。...Catplot 使用catplot函数创建分类,如、条形、带状、小提琴等。总共有8个不同分类可以使用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。...“width”参数调整宽度。 以下是结构: ? 中位数是所有点都排序后中间点。Q1(第一或下四分位数)是下半部分中位数,Q3(第三或上四分位数)是上半部分中位数。...我们还可以创建一个条形来检查不同产品线单价。与使用方框不同,条形用一个点表示每个数据点。因此,它就像数字和分类变量散点图。 让我们branch和total列创建一个条形

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50种常见Matplotlib科研论文绘图合集!赶紧收藏~~

这种经常用于探索性数据分析(EDA)。 7、边缘 (Marginal Boxplot) 边缘与边缘直方图具有相似的用途。...8、相关 (Correllogram) 相关用于直观地查看给定数据(或二维数组)中所有可能数值变量对之间相关度量。...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个第45个四分位数和异常值。...因此,写入该组中观察数量是必要。 27、包点+ (Dot + Box Plot) 包点+ (Dot + Box Plot)传达类似于分组信息。...在下面的图表中,我每个项目使用了不同颜色,但您通常可能希望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all_colors中。

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R in action读书笔记(4)-第六章:基本图形(下)

6.4核密度 核密度估计是用于估计随机变量概率密度函数一种非参数方法。绘制密度方法(不叠加到另一幅图上方): plot(density(x)) 其中x是一个数值型向量。...使用格式: sm .density .compare(x, factor) 其中x是一个数值型向量,factor是一个分组变量。...使用格式: boxplot(formula,data=data framel) 其中formula是一个公式,dataframe代表提供数据数据(或列表)。...一个示例公式y ~ A,这将为类别型变量A每个值并列地生成数值变量y线图。公式y ~ A*B则将为类别型 变量A和B所有水平两两组合生成数值变量y线图。...你可以使用dotchart()函数创建,格式:dotchart(x,labels=)其中x是一个数值向量,而labels则是由每个标签组成向量。

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总结了50个最有价值数据可视化图表

这种经常用于探索性数据分析(EDA)。 7. 边缘(Marginal Boxplot) 边缘与边缘直方图具有相似的用途。...相关(Correllogram) 相关用于直观地查看给定数据(或二维数组)中所有可能数值变量对之间相关度量。 9....(Box Plot) 是一种可视化分布好方法,记住中位数、第 25 个第 45 个四分位数和异常值。但是,您需要注意解释可能会扭曲该组中包含点数大小。...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....条形(Bar Chart) 条形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,我每个项目使用了不同颜色,但您通常可能希望所有项目选择一种颜色,除非您按组对其进行着色。

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50个最有价值数据可视化图表(推荐收藏)

这种经常用于探索性数据分析(EDA)。 ? 7. 边缘(Marginal Boxplot) 边缘与边缘直方图具有相似的用途。...相关(Correllogram) 相关用于直观地查看给定数据(或二维数组)中所有可能数值变量对之间相关度量。 ? 9....(Box Plot) 是一种可视化分布好方法,记住中位数、第 25 个第 45 个四分位数和异常值。但是,您需要注意解释可能会扭曲该组中包含点数大小。...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....条形(Bar Chart) 条形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,我每个项目使用了不同颜色,但您通常可能希望所有项目选择一种颜色,除非您按组对其进行着色。 ?

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50 个数据可视化图表

这种经常用于探索性数据分析(EDA)。 7. 边缘(Marginal Boxplot) 边缘与边缘直方图具有相似的用途。...相关(Correllogram) 相关用于直观地查看给定数据(或二维数组)中所有可能数值变量对之间相关度量。 9....(Box Plot) 是一种可视化分布好方法,记住中位数、第 25 个第 45 个四分位数和异常值。但是,您需要注意解释可能会扭曲该组中包含点数大小。...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....条形(Bar Chart) 条形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,我每个项目使用了不同颜色,但您通常可能希望所有项目选择一种颜色,除非您按组对其进行着色。

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R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理

complete.cases(saledata),] #筛选出缺失值数值 3、检验离群值 检测包括:四分位数检测(自带)+1δ标准差上下+异常值数据点。...有一个非常好地方是,boxplot之后,结果中会自带异常值,就是下面代码中sp$out,这个是做,按照上下边界之外异常值进行判定。...$sales,horizontal=T)#绘制水平 代码来自《R语言数据分析与挖掘实战》第四节。...其中,mice中使用决策树cart有以下几个要注意地方:该方法只对数值变量进行插补,分类变量缺失值保留,cart插补法一般不超过5k数据集。...(PMM,预测均值法常见)、插补变量有哪些、预测变量矩阵(在矩阵中,行代表插补变量,列代表插补提供信息变量, 1和0分别表示使用和未使用); 同时 利用这个代码imp$imp$sales 可以找到

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推荐:这才是你寻寻觅觅想要 Python 可视化神器

进行可视化时,你可以使用变量设置中直方图(histograms)和(box)或小提琴(violin plots),或双变量分布密度等高线图(density contours)。...使用直方图(histograms),(box)或小提琴(violin plots)可视化单变量分布: 直方图 ? ? 小提琴 ?...还可以创建联合分布(marginal rugs),使用直方图,(box)或小提琴来显示双变量分布,也可以添加趋势线。...散点图矩阵(SPLOM)允许你可视化多个链接散点图:数据集中每个变量与其他变量关系。数据集中每一行都显示每个图中一个点。你可以进行缩放、平移或选择操作,你会发现所有都链接在一起! ?...08 设计理念:为什么我们创建 Plotly Express? 可视化数据有很多原因:有时你想要提供一些想法或结果,并且你希望对图表每个方面施加很多控制,有时你希望快速查看两个变量之间关系。

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散点图及数据分布情况

: 第五章 散点图 5.1 绘制基本散点图 5.2 使用或颜色属性对数据点进行分组 5.3 使用不同于默认设置 5.4 将连续变量映射到点颜色或大小属性上 5.5 处理图形重叠问题 5.6...Q:如何使用散点图中颜色和大小属性来表示第三个连续变量?...即如果点太多,反正画出来也很乱,不如直接搞线图了。 #比如上面的数据集,我们希望把time设置一个离散变量,但是time却被默认为数值变量,因此要告诉ggplot进行分组。...当x轴y轴都是分类变量时候,气泡可以表示网格点上变量值 ##使用数据集HairEyeColor包含了592个学生头发眼睛颜色分布 # 创建一个数据,对男性组和女性组计数求和 hec <- HairEyeColor...(sex) + .2, group = sex), width = .25) +#对两个线图操作 #这里将x变量视为数值变量并加减一个小数值实现左右移动,这必须指定group,否则会只绘制一个线图

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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

气泡是散点图变换类型,是一种通过改变各个数据标记大小,来表现第三个变量数值变化图表。由于视觉难以分辨数据标记大小差异,一般会在数据标记上添加第三个变量数值作为数据标签。 2....柱形系列 注解 柱形使用柱形高度表示第二个变量数值图表,主要用于数值大小比较和时间序列数据推移。x轴第一个变量文本格式,y轴第二个变量数值格式。...两者x轴都为第一个变量文本格式,y轴第二个变量数值格式。对于多数据系列数据一般采用折线图表示,因为多系列面积图存在遮掩缺陷。 4....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。...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。

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1行代码完成可视化:Seaborn3个常用方法示例

数据可视化基本上是数据图形表示。在探索性数据分析中,可以使用数据可视化来理解变量之间关系,还可以通过视化数据揭示底层结构或了解数据信息。 有多种工具可以帮助我们创建数据可视化。...本文中将使用 Seaborn 创建以下绘图: 散点图 折线图 直方图 但是,我们将介绍功能不仅限于这些,还可以用于创建其他几种,例如 kde 、条形和小提琴。...它们将值范围划分为离散 bin,并显示每个 bin 中数据点数(即行)。... 线图是一个分类分布,显示变量在中位数和四分位数方面的分布。Seaborn catplot 函数可以创建。...当所有值按升序排序时: 第一个四分位数是找到 25% 数据值。 中位数是中间点。 第三个四分位数是找到 75% 数据值。 较高线图表明这些值更加分散。

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这才是你寻寻觅觅想要 Python 可视化神器

进行可视化时,您可以使用变量设置中直方图(histograms)和(box)或小提琴(violin plots),或双变量分布密度等高线图(density contours)。...使用直方图(histograms),(box)或小提琴(violin plots)可视化单变量分布: 直方图: image.png : image.png 小提琴: image.png...还可以创建联合分布(marginal rugs),使用直方图,(box)或小提琴来显示双变量分布,也可以添加趋势线。...数据集中每一行都显示每个图中一个点。 你可以进行缩放、平移或选择操作,你会发现所有都链接在一起! image.png 平行坐标允许您同时显示3个以上连续变量。...设计理念:为什么我们创建 Plotly Express ? 可视化数据有很多原因:有时您想要提供一些想法或结果,并且您希望对图表每个方面施加很多控制,有时您希望快速查看两个变量之间关系。

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强烈推荐一款Python可视化神器!

进行可视化时,您可以使用变量设置中直方图(histograms)和(box)或小提琴(violin plots),或双变量分布密度等高线图(density contours)。...使用直方图(histograms),(box)或小提琴(violin plots)可视化单变量分布: 直方图: ? : ? 小提琴: ?...还可以创建联合分布(marginal rugs),使用直方图,(box)或小提琴来显示双变量分布,也可以添加趋势线。...散点图矩阵(SPLOM)允许您可视化多个链接散点图:数据集中每个变量与其他变量关系。 数据集中每一行都显示每个图中一个点。 你可以进行缩放、平移或选择操作,你会发现所有都链接在一起!...设计理念:为什么我们创建 Plotly Express ? 可视化数据有很多原因:有时您想要提供一些想法或结果,并且您希望对图表每个方面施加很多控制,有时您希望快速查看两个变量之间关系。

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这才是你寻寻觅觅想要 Python 可视化神器!

进行可视化时,您可以使用变量设置中直方图(histograms)和(box)或小提琴(violin plots),或双变量分布密度等高线图(density contours)。...使用直方图(histograms),(box)或小提琴(violin plots)可视化单变量分布: 直方图: ? : ? 小提琴: ?...还可以创建联合分布(marginal rugs),使用直方图,(box)或小提琴来显示双变量分布,也可以添加趋势线。...散点图矩阵(SPLOM)允许您可视化多个链接散点图:数据集中每个变量与其他变量关系。 数据集中每一行都显示每个图中一个点。 你可以进行缩放、平移或选择操作,你会发现所有都链接在一起!...设计理念:为什么我们创建 Plotly Express ? 可视化数据有很多原因:有时您想要提供一些想法或结果,并且您希望对图表每个方面施加很多控制,有时您希望快速查看两个变量之间关系。

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R语言入门系列之二

函数transform()可以在数据创建变量,并使用其他变量进行赋值,如下所示: mydata=transform(mtcars, sums=gear+carb,...数据转换仅仅是对数据每个观察值独立处理,而标准化则涉及到数值之间处理。...类似地,par(mfcol=c(3,2))规定相同窗格结构,但是次序按列填放,即先填满第一列三个再填第二列 mfg:数值向量跳格方式一页多,例如par(mfg=c(2,2,3,2))表示在三行两列环境中直接跳到第二行第二列位置...② 对于双变量其中一个因子型变量或者分组变量,可以采用boxplot()来展示不同小组变量数据分布,如下所示: attach(mtcars) boxplot(mpg~cyl, xlab="...倍箱子高度(四分位数间距),设置add=T可以讲绘制在当前图像上。

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一文掌握小提琴所有画法

小提琴是通过使用密度曲线描述一组或多组数值数据分布。每条曲线宽度对应于各区域数据近似频率。...通常密度会随附一种叠加图表类型,如,以提供一些其他数据信息,即矩形上下边框代表第一个和第三个四分位数,中间点是中位数。 小提琴可以用来观察数据分布情况,也可用于比较多个组之间分布。...#p值校正方法 notchwidth = 0.5, #对于有缺口,缺口相对于主体宽度(默认为0.5) linetype = "solid", title = "Fuel efficiency...这里小提琴和核密度组合。..." #不加图例 ) + coord_flip() #翻转坐标 ggnormalviolin ggnormalviolin是使用ggplot2根据指定均值和标准差创建正态分布小提琴方法

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即将开源STD:用于3D位置识别的稳定三角描述子

2.STD描述子回环检测工作流程,我们方法从关键帧计算三角描述子,然后使用哈希表作为描述子数据库,以便快速存储和匹配,具有前10个描述符匹配分数帧将被选为候选,一旦通过几何验证,循环候选将被视为有效循环...利用关键帧中提取关键点,我们构建一个k-D树,并为每个点搜索20个相邻点以形成三角描述子。...具有相同边长冗余描述子将被剔除,每个三角描述符子包含三个顶点,p1、p2和p3,以及投影法向量n1、n2和n3。此外,三角顶点按照边长规则按升序排列(见图3)。...3.标准三角描述子,每个顶点p1、p2、p3对应于相邻平面。n1、n2、n3是相邻平面的法线向量。顶点按l12≤ I23≤ l13排列。...具有前10个投票关键帧将被选择候选,其匹配描述子被保存以供循环检测步骤使用

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