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10个实用数据可视化图表总结

其他库, matplotlib、seaborn、bokeh(交互式绘图)也可用于绘制它。 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另一种方法。...但对于标准正态分布,100% 数据在 -3 到 3(z 分数)范围内。在 QQ 图中,两个 x 轴均分为 100 个相等部分(称为位数)。...在小提琴图中,小提琴中间白点表示中点。实心框表示四位数间距 (IQR)。上下相邻是异常值围栏。超出范围,一切都是异常值。下图显示了比较。...6、线图改进版(Boxen plot) Boxenplot 是 seaborn 库引入一种新型线图。对于线图,框是在四位数上创建。但在 Boxenplot 中,数据被分成更多位数。...sns.boxenplot(x=df["sepal_width"]) 上图显示了比线图更多盒。这是因为每个框代表一个特定位数

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1行代码完成可视化:Seaborn3个常用方法示例

本文中将使用 Seaborn 来创建以下绘图: 散点图 折线图 直方图 形图 但是,我们将介绍功能不仅限于这些图,还可以用于创建其他几种图,例如 kde 图、条形图和小提琴图。...我们可以使用 hue 参数通过以不同颜色显示来区分不同类别。这是一个将上图中雌性和雄性企鹅分开示例。...它们将范围划分为离散 bin,并显示每个 bin 中数据点数(即行)。...形图 线图是一个分类分布图,显示变量在中位数和四位数方面的分布。Seaborn catplot 函数可以创建形图。...当所有按升序排序时: 第一个四位数是找到 25% 数据点。 中位数是中间点。 第三个四位数是找到 75% 数据点。 较高线图表明这些值更加分散。

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Seaborn 可视化

默认会计算平均值 线图用于显示多种统计信息:最小,1/4位,中位数,3/4位,最大,以及离群(如果有) 关于线图 箱子中间有一条线,代表了数据位数 箱子上下底,分别是数据上四位数...(Q3)和下四位数(Q1) 箱体包含了50%数据。...因此,箱子高度在一定程度上反映了数据波动程度 上下边缘则代表了该组数据最大和最小 有时候箱子外部会有一些点,可以理解为数据中“异常值”   线图是经典可视化方法,但可能会掩盖数据分布,...小提琴图能显示线图相同  小提琴图把"线"绘成核密度估计,有助于保留数据更多可视化信息  成对关系 当大部分数据是数值时,可以使用pairplot函数把所有成对关系绘制出来 pairplot...如果想在图中包含更多信息,可以使用颜色、大小和形状来区分它们 通过颜色区分 使用violinplot函数时,可以通过hue参数按性别(sex)给图着色 可以为“小提琴”左右两半着不同颜色,用于区分性别

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Python中最常用 14 种数据可视化类型概念与代码

,其中每个堆叠条形显示其离散占总值比。...盒子一端位于数据第 25个百位。第25个百位数是绘制线,其中 25% 数据点位于其下方。盒子另一端位于第 75个百位数(其定义类似于第 25个百位数)百位如上)。...数据位数由一条线标记。还有两条额外线,称为须线。 第 25 个百位标记称为“Q1”(代表数据第一季度)。第 75 个百点是 Q3。...形图又称盒须图、盒式图或线图,是利用数据中五个统计量:最小、第一四位数、中位数、第三四位数与最大显示一组数据分布情况统计图。...中位数(小提琴图上一个白点) 四位数范围(小提琴中心黑色条)。 较低/较高相邻(黑色条形图)--分别定义为第一四位数-1.5 IQR和第三四位数+1.5 IQR。

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我用PythonSeaborn库,绘制了15个超好看图表!

具体图表类型,包含条形图、散点图、直方图、折线图、小提琴图、线图、热力图、点图、密度图、计数图、簇散点图、特征图、Facet Grid、联合分布图、分类图。 首先使用pip安装Seaborn。...pip install seaborn Seaborn提供了一些内置数据集,iris、tips、dots、glue等。 你可以在GitHub上看到更多数据集。...线图 线图由一个形图和两个须状图组成。 它表示四位数范围(IQR),即第一和第三四位数之间范围。中位数由框内直线表示。 晶须从盒子边缘延伸到最小和最大1.5倍IQR。...热力图 热力图是数据二维可视化表示,使用颜色来显示变量。 热力图经常用于显示数据集中各种变量关联关系,使用corr方法来实现。...上图可以清晰看出花瓣长度与物种之间关系。 还可以修改密度图显示方式,和等高线有点像。

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Seaborn-让绘图变得有趣

Seaborn更新了散点图 您所见,此图看起来比以前图好很多,并且还包含一个不错图例,因此任何人都可以看到和理解该图-应当是这样。...seaborn计数地块 在上图中,可以看到该列数据高度不对称。...dist在seaborn情节既产生直方图,以及基于所述数据图密度线。定义了总共10个垃圾,以便将整个垃圾median_house_value分配到10个不同存储桶中。...median_income与标签最相关,为0.69。 联合图 联合图是要绘制两个要素散布图与密度图(直方图)组合。seaborn联合图甚至可以使用kindas 甚至单独绘制线性回归reg。...带群图形图 形图将信息显示在单独位数和中位数中。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。

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Python数据分析之Seaborn(分类分析绘图 )

_subplots.AxesSubplot at 0x22d8a428860> 型图 形图(Box-plot)又称为盒须图、盒式图或线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料统计图。...如上图所示,标示了图中每条线表示含义,其中应用到了(数)概念。...主要包含六个数据节点,将一组数据从大到小排列,分别计算出他上边缘,上四位数Q3,中位数,下四位数Q1,下边缘,还有一个异常值。...举例说明,以下是形图具体例子: 这组数据显示出: 最小(minimum)=5 下四位数(Q1)=7 中位数(Med--也就是Q2)=8.5 上四位数(Q3)=9 最大(maximum)=...="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips, split=True) #split: bool, optional #琴形图是否从中间分开两部分 条形图 显示集中趋势可以用条形图

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Matplotlib数据分布型图表(3

一般图中包含了下四位数、中位数、上四位数、上下界和异常值组成。对于大数据而言,内部可能存在多种数据分布情况,因此增强型图是用于大数据量下绘制方法,它包括了更多位数显示数据分布。...它使用seabornboxenplot方法。...它不仅表示了数据范围、异常值,还表示了在不同数值段数据分布情况。 6 小提琴图 小提琴图用于显示数据分布及其概率密度。这种图表结合了型图和密度图特征,主要用来显示数据分布形状。...图片来自知乎 上图展示了型图与小提琴图关系,小提琴图也展示了最小、最大、中位数、四位数和离群,并在此基础上添加了密度曲线。...: scale:用于调整宽度参数,默认为area,还可以为count(根据数量调整宽度),width inner:小提琴图内部形态,默认为box(型图),还可以为quartile(绘制位数)、stick

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seaborn可视化入门

petal_width','species'] #设置x轴、y轴及数据源 ax = sns.boxplot(x = "species", y = "sepal_length", data=iris) # 计算每组数据量和中位数显示位置..."nobs:" + i for i in nobs] # 设置要显示箱体图数量 pos = range(len(nobs)) #将文本分别显示在中位数线条上方 for tick,label in...】与【核密度图】结合,【线图】展示了位数位置,【小提琴图】则展示了任意位置密度,通过【小提琴图】可以知道哪些位置密度较高。...小提琴图内部是线图(有的图中位数会用白点表示,但归根结底都是线图变化);外部包裹就是核密度图,某区域图形面积越大,某个附近分布概率越大。...通过线图,可以查看有关数据基本分布信息,例如中位数,平均值,四位数,以及最大和最小,但不会显示数据在整个范围内分布。

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Seaborn15种可视化图表详解

在本文中,将介绍Seaborn最常用15个可视化图表 Seaborn是一个非常好用数据可视化库,它基于Matplotlib,并且提供了一个高级接口,使用非常见简单,生成图表也非常漂亮。...import seaborn as sns Seaborn提供了一些内置数据集,这里我们使用SeabornIris数据集。...它表示四位数范围(IQR),即第一和第三四位数之间范围。中位数由框内直线表示。须状图从盒边缘延伸到最小和最大1.5倍IQR。异常值是落在此范围之外任何数据点,并会单独显示出来。...sns.boxplot(x='species',y='sepal_length',data=data,hue='species') 7、热图 热图是数据二维可视化表示,它使用颜色来显示变量。...sns.countplot(x='species', data=data) 11、簇散点图 簇散点图与条形图相似,但是它会修改一些点以防止重叠,这有助于更好地表示分布。

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这3个Seaborn函数可以搞定90%可视化任务

hue参数根据给定列中不同分隔行。我们已经将性别列传递给了hue参数,因此我们可以分别看到女性和男性分布。 多个参数决定了不同类别的栏如何显示(“dodge”表示并排显示)。...Catplot 使用catplot函数创建分类图,形图、条形图、带状图、小提琴图等。总共有8个不同分类图可以使用catplot函数生成。 形图用中位数和四位数表示变量分布。...下面是每个产品线单价栏形图。...“width”参数调整框宽度。 以下是形图结构: ? 中位数是所有点都排序后中间点。Q1(第一或下四位数)是下半部分位数,Q3(第三或上四位数)是上半部分位数。...我们还可以创建一个条形图来检查不同产品线单价。与使用方框不同,条形图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。 让我们为branch和total列创建一个条形图。

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数据科学:是时候该用seaborn画图了

安装Seaborn 安装最新版本Seaborn非常简单,使用pip命令即可: pip install seaborn Python版本:3.6.x Seaborn依赖库有:numpy、scipy、...是这样Seaborn会内置一些数据集,通过load_data()方法加载 大家有兴趣可以去官方教程看看有哪些内置数据集 本文都会用Seaborn内置数据集讲解案例 点、线混合绘图函数 - relplot...图 - boxplot()函数 形图(Box-plot)又称为盒须图、盒式图或线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料统计图。...线图绘制方法是: 先找出一组数据最大、最小、中位数和两个四位数; 然后, 连接两个四位数画出箱子; 再将最大和最小与箱子相连接,中位数在箱子中间。...提琴图 - violinplot()函数 小提琴图结合了型图和密度图特征,用于展示数据分布形状。粗黑线表示四数范围,延伸细线表示95%置信区间,白点为中位数

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总结了50个最有价值数据可视化图表

本文总结了在数据分析和可视化中最有用 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表可以使用 python matplotlib 和 seaborn 库选择要显示可视化对象。...使用 seaborn stripplot() 很方便实现这个功能。 5. 计数图(Counts Plot) 避免点重叠问题另一个选择是增加点大小,这取决于该点中有多少点。...边缘形图(Marginal Boxplot) 边缘图与边缘直方图具有相似的用途。然而,线图有助于精确定位 X 和 Y 位数、第 25 和第 75 百位数。 8....形图(Box Plot) 形图是一种可视化分布好方法,记住中位数、第 25 个第 45 个四位数和异常值。但是,您需要注意解释可能会扭曲该组中包含点数大小。...饼图(Pie Chart) 饼图是显示组成经典方式。然而,现在通常不建议使用它,因为馅饼部分面积有时会变得误导。因此,如果您要使用饼图,强烈建议明确记下饼图每个部分比或数字。 33.

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钟入门数据可视化

主要可视化视图 比较:比较数据间各类别的关系,或者是它们随着时间变化趋势,比如折线图; 联系:查看两个或两个以上变量之间关系,比如散点图; 构成:每个部分占整体比,或者是随着时间比变化...其中参数 x 是一维数组,bins 代表直方图中箱子数量,kde 代表显示核密度估计,默认是 True,我们也可以把 kde 设置为 False,不进行显示。...线图,又称盒式图,由五个数值点组成:最大 (max)、最小 (min)、中位数 (median) 和上下四位数 (Q3, Q1)。...在 Matplotlib 中,我们使用 plt.boxplot(x, labels=None) 函数,其中参数 x 代表要绘制线图数据,labels 是缺省,可以为线图添加标签。...Matplotlib seaborn: ? seaborn 饼图 饼图是常用统计学模块,可以显示每个部分大小与总和之间比例。在 Python 数据可视化中,它用不算多。

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50个最有价值数据可视化图表(推荐收藏)

本文总结了在数据分析和可视化中最有用 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python matplotlib 和 seaborn 库选择要显示可视化对象。...使用 seaborn stripplot() 很方便实现这个功能。 ? 5. 计数图(Counts Plot) 避免点重叠问题另一个选择是增加点大小,这取决于该点中有多少点。...边缘形图(Marginal Boxplot) 边缘图与边缘直方图具有相似的用途。然而,线图有助于精确定位 X 和 Y 位数、第 25 和第 75 百位数。 ? 8....形图(Box Plot) 形图是一种可视化分布好方法,记住中位数、第 25 个第 45 个四位数和异常值。但是,您需要注意解释可能会扭曲该组中包含点数大小。...饼图(Pie Chart) 饼图是显示组成经典方式。然而,现在通常不建议使用它,因为馅饼部分面积有时会变得误导。因此,如果您要使用饼图,强烈建议明确记下饼图每个部分比或数字。 ? ?

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Python-matplotlib 线图绘制

引言 线图(Boxplot) 是一种用作显示一组数据分散情况资料统计图表,本期推文就如何使用matplotlib和seaborn 绘制出高度定制化线图做出详细讲解。 02....线图基本介绍 线图,又称形图(boxplot)或盒式图,不同于一般折线图、柱状图或饼图等图表,其包含一些统计学均值、位数、极值等统计量,该图信息量较大,不仅能够分析不同类别数据平均水平差异...是否显示均值 showcaps 是否显示线图顶端和末端两条线 showbox 是否显示线图箱体 showfliers 是否显示异常值...设置中位数属性 meanprops 设置均值属性 capprops 设置线图顶端和末端线条属性 whiskerprops 设置须属性 2.1 数据...总结 本期推文就线图(boxplot)进行了matplotlib和seaborn绘制推文介绍,当然,在添加误差等绘图特征时,可能可R还有一定差距。本人能力有限,发现错误,后台告知或加群讨论啊

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50 个数据可视化图表

本文总结了在数据分析和可视化中最有用 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python matplotlib 和 seaborn 库选择要显示可视化对象。...使用 seaborn stripplot() 很方便实现这个功能。 5. 计数图(Counts Plot) 避免点重叠问题另一个选择是增加点大小,这取决于该点中有多少点。...边缘形图(Marginal Boxplot) 边缘图与边缘直方图具有相似的用途。然而,线图有助于精确定位 X 和 Y 位数、第 25 和第 75 百位数。 8....形图(Box Plot) 形图是一种可视化分布好方法,记住中位数、第 25 个第 45 个四位数和异常值。但是,您需要注意解释可能会扭曲该组中包含点数大小。...饼图(Pie Chart) 饼图是显示组成经典方式。然而,现在通常不建议使用它,因为馅饼部分面积有时会变得误导。因此,如果您要使用饼图,强烈建议明确记下饼图每个部分比或数字。 33.

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Python Seaborn综合指南,成为数据可视化专家

使用Seaborn绘制散点图 散点图可能是可视化两个变量之间关系最常见例子。每个点在数据集中显示一个观察,这些观察用点状结构表示。图中显示了两个变量联合分布。...使用Seaborn线图 我们可以绘制另一种绘图是线图 ,它显示了分布三个四以及最终值。图中每个都对应于数据中实际观察。...小提琴图结合了线图和核密度估计程序,以提供更丰富分布描述。四位数显示在小提琴内部。当色调语义参数是二时,我们还可以拆分小提琴,这也可能有助于节省绘图空间。...Boxen plot最初被命名为letter value plot(字母图),因为它显示了一个变量大量,也称为位数。这些位数也被定义为字母。...通过绘制大量位数,可以对分布形状有更多了解。这些类似于形图,让我们看看如何使用它们。

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14个Seaborn数据可视化图

import seaborn as sns 了解你数据 图中使用数据集为著名泰坦尼克数据集(图1),下面将数据集用变量df表示。 ?...图1:泰坦尼克数据集 分布曲线 我们可以使用这些图来理解数据平均值、中位数、范围、方差、偏差等。 a. 直方图 Dist plot给出了所选连续变量直方图。 这是单变量分析一个例子。...我们可以改变箱子数量,即直方图中垂直条数量 import seaborn as sns sns.distplot(x = df['age'], bins = 10) ?...图4:泰坦尼克号数据集配对图 d.Rug图 它画了一条线,而不是像在直方图中那样二维分布图。 这是单变量分析一个例子。...它给出了一个连续变量最大、最小、平均值、第一个四位数和第三个四位数信息。同时,它让我们掌握了离群信息。 我们可以对一个连续变量进行绘图,也可以根据一个连续变量分析不同分类变量。

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Python数据可视化10种技能

当然 kind 还可以取其他,这个我在后面的视图中会讲到,不同 kind 代表不同视图绘制方式。 好了,让我们来模拟下,假设我们数据是随机 1000 个点。...其中参数 x 是一维数组,bins 代表直方图中箱子数量,kde 代表显示核密度估计,默认是 True,我们也可以把 kde 设置为 False,不进行显示。...线图 线图,又称盒式图,它是在 1977 年提出,由五个数值点组成:最大 (max)、最小 (min)、中位数 (median) 和上下四位数 (Q3, Q1)。...在 Matplotlib 中,我们使用 plt.boxplot(x, labels=None) 函数,其中参数 x 代表要绘制线图数据,labels 是缺省,可以为线图添加标签。...关于本次 Python 可视化学习,我希望你能掌握: 视图分类,以及可以从哪些维度对它们进行分类; 十种常见视图概念,以及如何在 Python 中进行使用,都需要用到哪些函数; 需要自己动手跑一遍案例中代码

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