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Python数据分析---matplotlib可视化(热图-空气质量)

偶然看到网上国家统计数据，利用Python数据分析自己做了几种图表练习。主要采用Pandas来做数据统计，matplotlib来做图表可视化。 image.png 下面图表数据来源于网络。...热图 2018年各地市月度NO2平均值.png 2018年各地市月度PM10平均值.png 2018年各地市月度PM25平均值.png 2018年各地市月度SO2平均值.png 2018年各地市月度优良天数...minor", bottom=False, left=False) return im, cbar def annotate_heatmap(im, data=None, valfmt="{x:...This should either use the string format method, e.g. "$ {x:.2f}", or be a `matplotlib.ticker.Formatter...g=df22.groupby(['月份','城市名'],sort=False).first() months = g.index.unique(level='月份').map(lambda x:

1.4K20
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Python数据分析---matplotlib可视化(热图-污染物排放)

偶然看到网上国家统计数据，利用Python数据分析自己做了几种图表练习。主要采用Pandas来做数据统计，matplotlib来做图表可视化。 image.png 下面图表数据来源于网络。...热图 2018年各地市氮氧化物月度排放量(省辖市).png 2018年各地市氮氧化物月度排放量(市辖区).png 2018年各地市二氧化硫月度排放量(省辖市).png 2018年各地市二氧化硫月度排放量...minor", bottom=False, left=False) return im, cbar def annotate_heatmap(im, data=None, valfmt="{x:...This should either use the string format method, e.g. "$ {x:.2f}", or be a `matplotlib.ticker.Formatter...str(x)+'月') citys = g.index.unique(level='城市名') colStr='%s年%s_%s'%(year,colName,regionType)

1.3K20

matlab绘制figure的x y轴特殊标签数据

做数据分析的Matlab用户最常见的问题之一是如何在日期轴上绘制数据。很多时候，分析师最初会使用Excel处理数据，然后用相应的工具去处理数据，分析数据。...Excel有一种在日期轴上绘制数据的简单方法，但在Matlab中使用日期轴需要麻烦一点。...但matlab针对这种特殊情况也有对应的一些函数，使用Matlab完成这项任务并不难，而且和大多数Matlab函数一样，它具有相当大的通用性。...Matlab将datenum的输出用于绘图上的x轴数据。 例如，假设用户希望以6个月的间隔绘制3年的数据。首先要创建要绘制的日期、月份和年份的矢量。...之后，将这些矢量转换为日期数字，并根据数据绘制日期数字。接下来，将记号设置为与日期数字相对应，使用datestr将日期数字转换为日期字符串，并将记号标签设置为日期字符串。

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Python数据可视化：Matplotlib 直方图、箱线图、条形图、热图、折线图、散点图。。。

参考链接： Python Matplotlib数据可视化 plot折线图 介绍        使用Python进行数据分析，数据的可视化是数据分析结果最好的展示方式，这里从Analytic Vidhya...中找到的相关数据，进行一系列图形的展示，从中得到更多的经验。       ...强烈推荐：Analytic Vidhya  Python数据可视化库  Matplotlib:其能够支持所有的2D作图和部分3D作图。能通过交互环境做出印刷质量的图像。...Seaborn：基于Matplotlib，seaborn提供许多功能，比如：内置主题、颜色调色板、函数和提供可视化单变量、双变量、线性回归的工具。其能帮助我们构建复杂的可视化。 ...='%1.1f%%') plt.title('expense') plt.show()  # 10、热图 data = np.random.rand(4, 2) rows = list('1234')

1.1K00

数据分析最有用的25个 Matplotlib图

作者：zsx_yiyiyi 50个Matplotlib图的汇编，在数据分析和可视化中最有用。此列表允许您使用Python的Matplotlib和Seaborn库选择要显示的可视化对象。...抖动图 通常，多个数据点具有完全相同的X和Y值。结果，多个点相互绘制并隐藏。为避免这种情况，请稍微抖动点，以便您可以直观地看到它们。...边缘直方图 边缘直方图具有沿X和Y轴变量的直方图。这用于可视化X和Y之间的关系以及单独的X和Y的单变量分布。该图如果经常用于探索性数据分析（EDA）。...7.边缘箱形图 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而，箱线图有助于精确定位X和Y的中位数，第25和第75百分位数。...分布式点图 分布点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。

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数据分析最有用的25个 Matplotlib图

50个Matplotlib图的汇编，在数据分析和可视化中最有用。此列表允许您使用Python的Matplotlib和Seaborn库选择要显示的可视化对象。...抖动图 通常，多个数据点具有完全相同的X和Y值。结果，多个点相互绘制并隐藏。为避免这种情况，请稍微抖动点，以便您可以直观地看到它们。...边缘直方图 边缘直方图具有沿X和Y轴变量的直方图。这用于可视化X和Y之间的关系以及单独的X和Y的单变量分布。该图如果经常用于探索性数据分析（EDA）。...7.边缘箱形图 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而，箱线图有助于精确定位X和Y的中位数，第25和第75百分位数。...分布式点图 分布点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。

81520

数据分析最有用的25个 Matplotlib图

50个Matplotlib图的汇编，在数据分析和可视化中最有用。此列表允许您使用Python的Matplotlib和Seaborn库选择要显示的可视化对象。...抖动图 通常，多个数据点具有完全相同的X和Y值。结果，多个点相互绘制并隐藏。为避免这种情况，请稍微抖动点，以便您可以直观地看到它们。...边缘直方图 边缘直方图具有沿X和Y轴变量的直方图。这用于可视化X和Y之间的关系以及单独的X和Y的单变量分布。该图如果经常用于探索性数据分析（EDA）。...相关图 Correlogram用于直观地查看给定数据帧（或2D数组）中所有可能的数值变量对之间的相关度量。...分布式点图 分布点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。

50920

Python matplotlib绘制列表数据的小提琴图

本文介绍基于Python中matplotlib模块与seaborn模块，利用多个列表中的数据，绘制小提琴图（Violin Plot）的方法。   ...小提琴图作为一种将箱型图与核密度图分别所能表达的信息相结合的数据可视化图，在数据分析中得以广泛应用；本文就详细介绍在Python中，对存储于多个列表（List）中的数据，绘制小提琴图的方法。...# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Dec 1 18:55:01 2022 @author: fkxxgis """ import matplotlib.pylab...；li_1、li_2与li_3是三个列表，其各自的元素个数可以相同，也可以不同，我们稍后需要分别对三者中的数据绘制小提琴图；plt.figure(dpi = 300)表示设置绘图的DPI为300，其后的第一句代码...接下来，我们即可通过sns.violinplot()函数绘制小提琴图；这一函数还有很多参数，可以调整小提琴图的各项可视化配置，具体大家可以查看函数的官方帮助文档。

27620

【Python】pyecharts 模块 ⑥ ( 绘制柱状图 | pyecharts 绘制柱状图步骤 | 柱状图 x 轴 y 轴 翻转 | 柱状图数据标签位置设置 )

= Bar() 再后 , 设置该 柱状图的 x 轴 和 y 轴数据 , 调用 Bar#add_xaxis() 函数 , 设置 x 轴数据 , 实际数据放在 列表 中 , 作为参数传递给该函数 ; 调用...Bar#add_yaxis() 函数 , 设置 y 轴数据 , 第一个参数是柱状图标题 , 第二个参数 是 列表类型的容器变量 , 表示 y 轴的数据 ; # 设置 x 轴数据 bar.add_xaxis...: 二、柱状图其它设置 ---- 1、柱状图 x 轴 / y 轴 翻转 调用 Bar#reversal_axis() 函数 , 可以翻转 柱状图 的 x 轴 和 y 轴 ; 代码示例 : """ pyecharts...import * # 创建柱状图对象 bar = Bar() # 设置 x 轴数据 bar.add_xaxis(["河北", "河南", "山东", "山西"]) # 设置 y 轴数据 bar.add_yaxis...("GDP", [40391, 58887, 82875, 22870]) # 翻转 x 轴 / y 轴 bar.reversal_axis() # 生成柱状图 bar.render() 打开运行后生成的

60310

热图在单细胞数据分析中的应用

热图是一个以颜色变化来显示数据的可视化矩阵，Toussaint Loua在1873年就曾使用过热图来绘制对巴黎各区的社会学统计。我们就拿这张简单朴素的热图来讲一下热图怎么看。...首先映入我们眼帘的是有的地方是黑的，有的地方是白的（颜色），每一块颜色都有对应的XY轴。言下之意，对象X的属性Y的值是用颜色表征的。颜色的聚集代表相应对象X的属性Y具有相似性（模式，pattern）。...有时候我们还能看到对象X或者属性Y的聚类结果也绘制在热图的旁边，但是这就不属于热图的部分了，因为他已经不热了（热，就是有的地方冷，有的地方热）。 ?...cluster可以看做是细胞的聚类，Y轴的基因，我们看到也是聚类了的（很可能是手动的，每一类基因作者都给出了注释）。所以这张热图的关键是什么？细胞和基因及其顺序。...热图很好地将对象（X，一般是我们的细胞）与它的属性（Y，一般是我们的基因）联系起来。 ? scanpy主题 在monocle2 中我们还看到一种热图将基因的表达情况与细胞发育轨迹结合到一起。

3.4K41

Matplotlib入门

散点图适用于三维数据集，但其中只有两位数据是比较需要的，另外，散点图还可以看出极值的分布情况。 优势：处理值的分布和数据点的分簇区域。如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是最佳图表类型。...(x,y) plt.title("从文件中加载数据并用matplotlib可视化") plt.show() 上面一段代码的运行结果如下图所示： ?...图书搜索热词',color='b') plt.legend() plt.xlabel("x轴-图书搜索热词") plt.ylabel("y轴-搜索热词排名") plt.title("图书热词搜索排名")...image.png 让柱形图按照y轴值的大小排序后画出，因为网站传回的数据已经排序好，只需要按x标签顺序画图即可。...("x轴-图书搜索热词") plt.ylabel("y轴-搜索热词排名") plt.title("图书热词搜索排名") plt.show() 上面一段代码的运行结果如下图所示： ?

2.1K31

基于Spark的大数据热图可视化方法

从多数据源取得包含各种不同特征的原始数据,然后执行机器学习算法或者复杂查询, 探索过程漫长. 4) 受到原有技术限制, 对小规模数据分析很难直接扩展到大数据分析. 5) 数据点的规模超过普通显示器可能提供的有效像素点...热图是一种常用的基本数据可视化技术,通常用颜色编码数值大小，并以矩阵或方格形式整齐排列,在二维平面或者地图上呈现数据空间分布,被广泛应用在许多领域.近年来,许多研究者成功地将热图应用在眼动数据可视分析上...并行计算大数据热图 经纬度换算 并行计算 在 Spark 平台上实现热图的绘制,首先将经纬度坐标转换为对应不同瓦片上的像素坐标.每个基站的辐射范围可近似认为相同, 即每个基站（收集数据的基站坐标）的初始影响力近似相同...总结 本文提出的大数据热图可视化方法能够有效地解决前端绘制计算量大的问题,通过在Spark平台上以瓦片为单位分层次并行计算热图, 将生成的热图存储在HDFS上,然后通过web服务器提供浏览器交互服务,...通过解决热图数据点和地图映射关系问题以及瓦片热图之间的边缘问题,提供大数据热图绘方法, 以满足用户交互、协同和共享等多方面需求.该方法可以拓展到其他常用可视化方法,如ScatterPlot, Bar Chart

1.9K20

探索数据科学与机器学习中的视觉表达【Matplotlib实战指南】

而在 Python 中，Matplotlib 是一个强大而灵活的工具，可以用来创建各种类型的数据可视化图表，从简单的折线图到复杂的热图都能胜任。1....热图热图通常用于呈现数据的矩阵形式，通过颜色的深浅来表示数据的大小。...Heatmap Example')​# 显示图表plt.show()这段代码将生成一个热图，通过颜色的深浅来展示数据的大小，同时添加了颜色条以便于数据的解读。...)')ax2.plot(x, y2)ax2.set_title('cos(x)')# 调整子图布局plt.tight_layout()# 显示图表plt.show()这段代码将生成一个包含两个子图的图表...随后，我们介绍了更加高级和复杂的图表类型，如面积图、箱线图、热图和自定义图表样式等，以及如何创建子图和绘制带误差棒的图表。

1200

Seaborn-让绘图变得有趣

数据集 Seaborn 从导入开始matplotlib。请注意，使用的是matplotlib版本3.0.3，而不是最新版本，因为存在一个会破坏热图并使其无效的错误。然后，导入了seaborn。...，并且还包含一个不错的图例，因此任何人都可以看到和理解该图-应当是这样。...可以将其理解为该特定数据集的直方图，其中黑线是x轴，完全平滑并旋转了90度。 热图 相关矩阵可帮助了解所有功能和标签如何相互关联以及相关程度。...该pandas数据框中有一个调用的函数corr()生成相关矩阵，当把它输入到seaborn热图，得到了一个美丽的热图。设置annot为True可确保相关性也用数字定义。...绘图本身对于获取手边的数据的本质非常有用。 sns.pairplot(dataset) Seaborn的情节图 上图包含大量信息，而且仅需一条命令即可获得。

3.6K20

干货：12个案例教你用Python玩转数据可视化（建议收藏）

四重奏包含了四组统计特性一致的数据。每个数据集有一些x值以及相对应的y值，我们将在一个IPython Notebook中列出这些指标。如果你绘制出这些数据集，你将发现这些图表截然不同。...as np from tabulate import tabulate （2）定义以下函数来计算某一数据集中x和y的均值和方差、相关系数，以及斜率和每个数据集的线性拟合的截距： def aggregate...： %matplotlib inline df = data.Weather.load() （3）定义以下函数，这个函数会显示气泡图： def plot_data(x='TEMP', y='RAIN',...如你所见，在这个图形的底部，还有可以平移和缩放图形的装置。 07 创建热图 热图使用一组颜色在矩阵中可视化数据。最初，热图用于表示金融资产（如股票）的价格。...for y in range(int(start_year), int(end_year),5)] （5）定义一个绘制包含了悬浮工具栏的热图的函数： def plot(year, source):

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