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五分钟入门数据可视化

变量可视化视图: 可以让一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,这样同一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...离散变量和连续变量: 离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量. 例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量数值一般用计数方法取得....反之,一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值....条形图中,长条形的长度表示类别的频数,宽度表示类别。...Matplotlib 总结 Python 生态系统中绘制数据是一件好事也是一件坏事。绘制数据的工具有很多可供选择既是一件好事也是一件坏事,尽力搞清楚哪一个工具适合你取决于你要实现什么。

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Python数据可视化的10种技能

变量分析可以让你在一图上可以查看两个以上变量的关系。...比如“身高”和“年龄”,你可以理解是同一个人的两个参数,这样同一图中可以看到每个人的“身高”和“年龄”的取值,从而分析出来这两个变量之间是否存在某种联系。...Matplotlib 绘制的,第二图为 Seaborn 绘制的)。...而 Seaborn 呈现的是个正方形,而且不仅显示出了散点图,还给了这两个变量的分布情况。 Matplotlib 绘制: ? Seaborn 绘制: ?...条形图 如果说通过直方图可以看到变量数值分布,那么条形图可以帮我们查看类别的特征。条形图中,长条形的长度表示类别的频数,宽度表示类别。

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用Python演绎5种常见可视化视图

变量分析可以让你在一图上可以查看两个以上变量的关系。...比如“身高”和“年龄”,你可以理解是同一个人的两个参数,这样同一图中可以看到每个人的“身高”和“年龄”的取值,从而分析出来这两个变量之间是否存在某种联系。...1.散点图 散点图的英文叫做scatter plot,它将两个变量的值显示二维坐标中,非常适合展示两个变量之间的关系。当然,除了二维的散点图,我们还有三维的散点图。...我们运行一下这个代码,就可以看到下面的视图(第一图为Matplotlib绘制的,第二图为Seaborn绘制的)。其实你能看到Matplotlib和Seaborn的视图呈现还是有差别的。...而Seaborn呈现的是个正方形,而且不仅显示出了散点图,还给了这两个变量的分布情况。 Matplotlib绘制: ? Seaborn绘制: ?

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Tableau基础知识1.文件与数据1.1 Tableau文件类型2.制表3.绘图

屏幕快照 2018-04-29 22.12.42.png 指在同一表格中对两个变量进行描述,或在表格中有一个维度的元素是由两个以上的变量构成。...叠加表可以被理解为,为两个变量分别绘制两个简单的报表,然后拼接(可以横行拼接)。...屏幕快照 2018-04-29 22.18.34.png 显示两个分类变量的联系,两个变量被放置同一个表格维度中,即该维度由两个变量的各种类别组合构成。...2.2 制表步骤 确定表格结构与行列构成,是否表格中出现多个元素的嵌套,有多少种汇总,是否有嵌套汇总等。 绘制表格的基本结构。 完善细节,使单元格的输出格式符合要求。...与四分位数(即方框上下界)的距离超过1.5倍四分位间距(即方框长度)的都会被定义为离群值,相应的界限图中以线段表示。 所有数值均未超界时,该线段就是最大/最小值。

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生信技能树七天学习小组 Day4笔记——R语言基础

“能用代码解决的问题就不要手动去数”mpg直接查看dim(mpg)都可以解决(3)变量drv的意义是什么??mpg(4)使用hwy和cyl绘制散点图。...size = cyl))shape:连续变量映射到shape中会报错如果将同一变量映射为多个图形属性,会发生什么情况?...见上图(2)使用facet_grid(drv ~ cyl)生成的图中,空白单元的意义是什么?它们和以下代码生成的图有什么关系?...1.6.2 几何对象函数geom_point()geom_smooth()ggplot2中的每个几何对象函数都有一个mapping参数同一图中可以放置多个几何对象ggplot(data = mpg)+...(4)stat_smooth()函数会计算出什么变量?哪些参数可以控制它的行为?(5)比例条形图中,我们需要设定group = 1,这是为什么呢?换句话说,以下两图会有什么问题?

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python绘图与数据可视化(二)

一个给定的画布(figure)中可以包含多个 axes 对象,但是同一个 axes 对象只能在一个画布中使用。...Matplotlib subplot()函数用法详解 使用 Matplotlib 绘图时,我们大多数情况下,需要将一画布划分为若干个子区域,之后,我们就可以在这些区域上绘制不用的图形。...本节,我们将学习如何在同一画布上绘制多个子图。...Matplotlib坐标轴格式 一个函数图像中,有时自变量 x 与因变量 y 是指数对应关系,这时需要将坐标轴刻度设置为对数刻度。...蜘蛛图中,一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰可见的。这里需要使用 Matplotlib 来进行画图,首先设置两个数组:labels 和 stats。他们分别保存了这些属性的名称和属性值。

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详解seaborn可视化中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

:bool型变量,用于控制是否绘制核密度估计的累计分布,默认为False shade_lowest:bool型变量,用于控制是否为核密度估计中最低的范围着色,主要用于同一个坐标轴中比较多个不同分布总体...同一个子图中绘制两个同一维总体的核密度估计图,这里为了把它们区分开分别定义了label参数以显示图例中: ax1 = sns.kdeplot(setosa.petal_width,label='setosa.petal_width...') ax2 = sns.kdeplot(virginica.petal_width,label='virginica.petal_width') 同一个子图中绘制两个不同二维总体的核密度估计图:...、联合分布以及各自的分布图上集中呈现,其主要参数如下: x,y:代表待分析的成对变量,有两种模式,第一种模式:参数data传入数据框时,x、y均传入字符串,指代数据框中的变量名;第二种模式:参数...data为None时,x、y直接传入两个一维数组,不依赖数据框 data:与上一段中的说明相对应,代表数据框,默认为None kind:字符型变量,用于控制展示成对变量相关情况的主图中的样式 color

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(数据科学学习手札62)详解seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

cumulative:bool型变量,用于控制是否绘制核密度估计的累计分布,默认为False   shade_lowest:bool型变量,用于控制是否为核密度估计中最低的范围着色,主要用于同一个坐标轴中比较多个不同分布总体...同一个子图中绘制两个同一维总体的核密度估计图,这里为了把它们区分开分别定义了label参数以显示图例中: ax1 = sns.kdeplot(setosa.petal_width,label='setosa.petal_width...同一个子图中绘制两个不同二维总体的核密度估计图: ax1 = sns.kdeplot(setosa.sepal_width,setosa.sepal_length,...、联合分布以及各自的分布图上集中呈现,其主要参数如下:   x,y:代表待分析的成对变量,有两种模式,第一种模式:参数data传入数据框时,x、y均传入字符串,指代数据框中的变量名;第二种模式:...参数data为None时,x、y直接传入两个一维数组,不依赖数据框   data:与上一段中的说明相对应,代表数据框,默认为None   kind:字符型变量,用于控制展示成对变量相关情况的主图中的样式

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-Day3.常见图形不同绘制方式

掌握两个库的使用可以满足我们不同情况下的需求。 散点图 散点图(scatter plot),它将两组数据(或者变量)的值显示二维坐标中,适合展示两个变量之间的关系。...第一散点图用matplotlib绘制,第二用seaborn绘制。...我们可以看到两图的区别:matplotlib默认情况下绘图区呈现是一个长方形,而seaborn是正方形并且含有x轴和y轴的标签;seaborn还展示散点图还给出了两组数据(变量)的分布情况。 ?...条形图 通过直方图可以看到变量数值分布,那么条形图可以帮我们查看类别的特征。条形图中,长条形的长度表示类别的频数,宽度表示类别。...Python数据可视化中,主要用Matplotlib的pie函数来绘制

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十分钟掌握数据可视化基本操作(下)

接着我们来看不同的代目的各种属性的分布特征,共用同一个Y轴,同时绘制子图。...另外我们还可以boxplot中添加参数hue,分门别类地进行箱线图绘制,这里根据是否为神兽来做区分,显然神兽的防御属性远超非神兽。 ?...小提琴图 小提琴图结合了箱线图与核密度估计图的特点,它表征了一个或多个分类变量情况下,连续变量数据的分布并进行了比较,它是一种观察多个数据分布有效方法。...小提琴图中宽度较厚的部分表示具有较高密度点的区域,而较薄的部分则表示低密度点的区域。...首先通过melt将宝可梦的各项数据汇到同一列中,即把窄宽的数据拉伸为长瘦型,将宝可梦的各项数值按照类型以分簇散点图的形式展现出来。

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让你彻底弄懂用Python绘制条形图(柱状图)

条形图(bar chart)也称为柱状图,是一种以长方形的长度为变量的统计图表,长方形的长度与它所对应的数值呈一定比例。 一、导入绘图数据 首先导入绘图所需的数据。...五、叠加条形图 有时一个变量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...有时需要把两组数值绘制同一个条形图中,以股票最高价和最低价为示例,绘制拼接条形图,具体语句如下: result = date.groupby(date.index.year).agg(high=('最高价...七、多重显示条形图 有时可以把一组数值看成高度,另一组数值代表颜色绘制多重显示条形图。

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Day4.五种常见图形的绘制

掌握两个库的使用可以满足我们不同情况下的需求。 散点图 散点图(scatter plot),它将两组数据(或者变量)的值显示二维坐标中,适合展示两个变量之间的关系。...第一散点图用matplotlib绘制,第二用seaborn绘制。...我们可以看到两图的区别:matplotlib默认情况下绘图区呈现是一个长方形,而seaborn是正方形并且含有x轴和y轴的标签;seaborn还展示散点图还给出了两组数据(变量)的分布情况。...条形图 通过直方图可以看到变量数值分布,那么条形图可以帮我们查看类别的特征。条形图中,长条形的长度表示类别的频数,宽度表示类别。...Python数据可视化中,主要用Matplotlib的pie函数来绘制

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【数据可视化】Echarts最常用图表

下载Google浏览器 使用ECharts时,由于所创建的图表是一的网页,所以需要使用浏览器查看页面结果。...折线图中,通常沿横轴标记类别,沿纵轴标记数值。 利用某都市一周内的人流量统计数据绘制标准折线图,如图所示。...现实生活中,无规律的数据有很多,例如:公共汽车票价一般会保持几个月到几年不变,然后某天突然加价或降价;名胜风景区的门票价格也会在一段时间内维持同一价格。...,修改后的半径是有两个数值的数组,分别代表圆环的内、外半径。...(2)展示分类数据的数值差异不宜过大。玫瑰图中数值差异过大的分类会非常难以观察,图表整体也会很不协调。这种情况推荐使用条形图。 (3)将数据做排序处理。

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【MATLAB】基本绘图 ( 绘制多图 | 设置图形对话框在 Windows 界面的位置和大小 | 一个图形上绘制多个小图形 )

需要同时展示两条曲线 , 但是二者的 x 或 y 轴差距过大 , 需要绘制两个图中 ; 绘制每个图前 , 先调用一次 figure , 就会在新的对话框中生成一新的图形 ; 使用示例如下 :...% 绘制第一个图像 , 平方函数 figure, plot(x, y1); % 绘制第二个图像 , 指数函授 figure , plot(x, y2) 注意事项 : 分成两个图形绘制时 , 需要注意...1 ~ m \times n 之间的数值 ; 本示例中是 1 ~ 6 之间的数值 ; 代码示例 : % 生成 x 轴数据 , -10 ~ 10 , 步长 0.1 t = 0 : 0.1 :...2 * pi; % x,y 轴变量 x = 3 * cos(t); y = sin(t); % 第一行第一列绘制图形, 坐标轴正常 normal subplot(2,2,1); plot(x,y...); axis equal tight 执行结果 : 上面绘制出来的图的效果 , 最正确的是第 图的样式 equal , x 轴上长度 1 与 y 轴上长度 1 相同 , 是最直观的效果 ;

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用PandasPython中可视化机器学习数据

变量本节中,我们可以独立的看待每一个特征。 直方图 想要快速的得到每个特征的分布情况,那就去绘制直方图。 直方图将数据分为很多列并为你提供每一列的数值。...根据整图的形状,你可以很快知道这些特征是否呈高斯分布、偏斜分布、还是指数分布。...箱线图中和了每个特征的分布,中值(中间值)画了一条线,并且第25%和75%之间(中间的50%的数据)绘制了方框。...这很有用,因为我们可以使用相同数据同一图中看到两个不同的视图。我们还可以看到每个变量在从左上到右下的对角线上完全正相关(如您所期望的那样)。...然后将所有的散点图绘制在一起,这就是散点图矩阵。 散点图对于发现变量之间的结构关系非常有用,例如两个变量之间是否呈线性关系。具有结构化关系的特征可能是相关的,也可能是将要从数据集中删除的候选者。

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Seaborn + Pandas带你玩转股市数据可视化分析

导读: 前面探索性数据分析介绍可视化探索特征变量时已经介绍了多个可视化图形绘制方法,本文继续介绍两大绘图技巧,分布使用seaborn与pandas包绘制可视化图形。...散点图看相关性 散点图表示因变量(Y轴数值)随自变量(X轴数值)变化的大致趋势,从而选择合适的函数对数据点进行拟合;散点图中包含的数据越多,比较的效果也越好。...前两个与得到的轴阵列有明显的对应关系; 将色调变量视为沿深度轴的第三个维度,其中不同的级别用不同的颜色绘制。 基本工作流程是FacetGrid使用数据集和用于构造网格的变量初始化对象。...热力图 热力图实际中常用于展示一组变量的相关系数矩阵,展示列联表的数据分布上也有较大的用途,通过热力图我们可以非常直观地感受到数值大小的差异状况。...如果想画出所有变量中任意两个变量之间的图形,用矩阵图探索多维数据不同维度间的相关性非常有效。 散布图有两个主要用途。其一,他们图形化地显示两个属性之间的关系。

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R语言之 ggplot 2 和其他图形

想象有一空白的画布,画布上我们需要定义可视化的数据(data),以及数据变量到图形属性的映射(mapping)。 下面使用数据集 mtcars 作图。...变量 am 原数据集里是一个数值变量(取值为 0 和 1),实质上它应该是一个分类变量,因此我们先把它转换为一个二水平的因子。...映射只负责将变量关联到某个图形属性,并不负责具体的数值。例如,在上图中,我们将变量 am 映射到颜色,但具体使用哪种颜色是 ggplot2 自动选择的。...接下来我们将探索用 ggplot2 包绘制常用统计图形的方法。 2.分布的特征 探索数据的过程中,最基本的手段就是观察单个变量的取值情况。对于连续型变量,可以绘制直方图或密度曲线图。...下面以 epiDisplay 包里的数据集 Oswego 为例绘制金字塔图,这里需要用到数据集里的两个变量 age 和 sex。

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Python数据分析之数据探索分析(EDA)

跟箱形图类似,但是密度层面展示更好。在数据量非常大不方便一个一个展示的时候小提琴图特别适用。 小提琴图中间一条就是箱线图数据,25%,50%,75%位置,细线区间为95%置信区间。...KDE一个或多个维度上使用连续的概率密度曲线表示数据。 相对于柱状图,KDE可以生成一个不那么杂乱且更具可解释性的图,特别是绘制多个分布时。...结构相对数 将同一总体内的部分数值与全部数值进行对比求得比重——产品合格率 说明事物的性质、结构或质量 部分/总体 比例相对数 将同一总体内的不同部分的数值进行对比——人口性别比例、投资 表明总体内各部分的比例关系...一部分/另一部分 比较相对数 同一时期两个性质相同的指标数值进行对比——不同地区的商品价格对比 说明同类现象不同空间条件下的数量对比关系 A的指标/B的相同指标 强度相对数 将两个性质不同但有一定联系的总量指标进行对比...——人口密度(人/平方公里) 说明现象的强度、密度和普遍程度 某总量指标/另一性质不同但关联的总量指标 计划完成程度相对数 将某一时期实际完成数与计划完成数进行对比 说明计划的完成程度 动态相对数 将同一现象不同时期的指标数值进行对比

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Matplotlib基础全攻略

增加图例 当多条曲线显示同一图中时,图例可以帮助我们区分识别不同的曲线,中国银行的数据中,我们可以把开盘价和收盘价同时放在一曲线图中,并为二者增加图例....增加图例使用legend()函数,legend函数中最常见的一个参数是loc参数,表示图例图中显示的位置,我们一般设置为best就好,表示图中最适宜的位置显示图例成功增加图例的前提是绘图时提供label...3.4 箱线图 箱线图也是分析数据时经常用到的一种图形,正如其名,箱线图由一个矩形和两条线组成,矩形的上边和下边分别是变量的上下四分位数,中间的一条线表示数变量的中位数。...4、多图绘制 除了上面介绍的,Matplotlib的另一大特色是面向对象的绘图,类比生活中的用纸笔绘图,我们来解释Matplotlib面向对象绘图 使用生活中纸笔画图时,我们需要先找到一白纸,白纸上绘图...Matplotlib绘图中,每个Figure对象可以包含一个或者几个Axes对象.每个Axes对象即一个绘图区域,拥有自己独立的坐标系统,假设我们现在需要两个区域,分别绘制中国银行股票的开盘价走势和收盘价走势

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