使用 Plotly Express 轻松地进行数据可视化 一旦导入Plotly Express（通常是 px ），大多数绘图只需要一个函数调用，接受一个整洁的Pandas dataframe，并简单描述你想要制作的图...我们可以提供更漂亮的“标签” （labels），可以在整个图表、图例、标题轴和悬停（hovers）中应用。 我们还可以手动设置边界，以便动画在整个过程中看起来更棒： ?...数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。 你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！ image.png 平行坐标允许您同时显示3个以上的连续变量。...的 API 来更改一些图例设置并添加注释。...可视化数据有很多原因：有时您想要提供一些想法或结果，并且您希望对图表的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的关系。 这是交互与探索的范畴。
02 使用 Plotly Express 轻松地进行数据可视化 一旦导入Plotly Express（通常是 px ），大多数绘图只需要一个函数调用，接受一个整洁的Pandas dataframe，并简单描述你想要制作的图...散点图矩阵（SPLOM）允许你可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！ ?...平行坐标允许你同时显示3个以上的连续变量。dataframe 中的每一行都是一行。你可以拖动尺寸以重新排序它们并选择值范围之间的交叉点。 ?...例如，你可以将 .update() 调用链接到 px 调用以更改图例设置并添加注释。 .update() 现在返回修改后的数字，所以你仍然可以在一个很长的 Python 语句中执行此操作： ?...在这里，在使用 Plotly Express 生成原始图形之后，我们使用 Plotly.py 的 API 来更改一些图例设置并添加注释。
使用 Plotly Express 轻松地进行数据可视化 一旦导入Plotly Express（通常是 px ），大多数绘图只需要一个函数调用，接受一个整洁的Pandas dataframe，并简单描述你想要制作的图...散点图矩阵（SPLOM）允许您可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。 数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。 你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！...平行坐标允许您同时显示3个以上的连续变量。 dataframe 中的每一行都是一行。 您可以拖动尺寸以重新排序它们并选择值范围之间的交叉点。 ?...例如，您可以将 .update（） 调用链接到 px 调用以更改图例设置并添加注释。 .update（） 现在返回修改后的数字，所以你仍然可以在一个很长的 Python 语句中执行此操作： ?...在这里，在使用 Plotly Express 生成原始图形之后，我们使用 Plotly.py 的 API 来更改一些图例设置并添加注释。
从“度量”区域拖出的任何字段在添加到视图时一开始将为连续，因此其背景将显示为绿色，但如果您单击字段并选择“离散”，则值将变为列标题。 然而Tableau 会继续对字段的值进行聚合。...因为即使该字段现在为离散，但它仍然是度量，而 Tableau 会始终对度量进行聚合。如果有意愿您可以再进一步执行过程，将度量转换为维度。只有这样，Tableau 才会停止对其值进行聚合。...在右侧的视图中，已通过在“列”功能区上单击“Quantity”（数量）并选择“离散”对视图进行了进一步修改。 现在视图的底部显示标题，而不是轴。...或者，如果您想要使合计在条形上居中显示 — 默认情况下，合计以靠左对齐方式显示，请执行以下操作： STEP 1：右键单击条形图上的任意合计并选择“设置格式”。...为了进一步完善此视图，您可以编辑“Profit”（利润）的颜色，以使用不同的颜色区别地显示负利润，也可以创建显示利润除以销售额（即利润率）的计算字段，然后将该字段放置在“颜色”上，而不是创建绝对利润字段
在日常生活中，可视化技术常常是优先选择的方法。尽管在大多数技术学科（包括数据挖掘）中通常强调算法或数学方法，但是可视化技术也能在数据分析方面起到关键性作用。...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。...热力图 热力图在实际中常用于展示一组变量的相关系数矩阵，在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。...平行坐标 平行坐标[4]是一种用于绘制多元数据的绘制技术 。平行坐标允许人们查看数据中的聚类，并直观地估计其他统计信息。使用平行坐标点表示为连接的线段。每条垂直线代表一个属性。...随机数据在滞后图中不应显示任何结构。非随机结构意味着基础数据不是随机的。该lag参数可以传递，而当lag=1时基本上是data[:-1]对 data[1:]。
这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。 ?...您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作。 ? 2. 带边界的气泡图（Bubble plot with Encircling） 有时，您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。...针对每列绘制线性回归线或者，可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。可以通过在 sns.lmplot() 中设置 col=groupingcolumn 参数来实现，如下： ? 4....连续变量的直方图（Histogram for Continuous Variable） 直方图显示给定变量的频率分布。下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组，从而更好地了解连续变量和类型变量。 ?...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。 ? 06 变化（Change） 35.
这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。 例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。...您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作。 2. 带边界的气泡图（Bubble plot with Encircling） 有时，您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。...针对每列绘制线性回归线或者，可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。可以通过在 sns.lmplot() 中设置 col=groupingcolumn 参数来实现，如下： 4....连续变量的直方图（Histogram for Continuous Variable） 直方图显示给定变量的频率分布。下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组，从而更好地了解连续变量和类型变量。...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。 06 变化（Change） 35.
这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。...您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作。 2. 带边界的气泡图（Bubble plot with Encircling） 有时，您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。...针对每列绘制线性回归线或者，可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。可以通过在 sns.lmplot() 中设置 col=groupingcolumn 参数来实现，如下： 4....连续变量的直方图（Histogram for Continuous Variable） 直方图显示给定变量的频率分布。下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组，从而更好地了解连续变量和类型变量。...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。 06 变化（Change） 35.
结果，多个点绘制会重叠并隐藏。为避免这种情况，请将数据点稍微抖动，以便您可以直观地看到它们。使用 seaborn 的 stripplot() 很方便实现这个功能。...groupby操作涉及拆分对象，应用函数和组合结果的某种组合。这可用于对这些组上的大量数据和计算操作进行分组。 reset_index重置DataFrame的索引，并使用默认值。...下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组，从而更好地了解连续变量和类型变量。 也可以看成堆叠图的形式，同样适用于空气质量的分级。...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。...如果要素（数据集中的列）无法区分组（cyl），那么这些线将不会很好地隔离，如下所示。 50、平行坐标 （Parallel Coordinates） 平行坐标有助于可视化特征是否有助于有效地隔离组。
平行坐标图 平行坐标图 (Parallel Coordinates Plots) 能显示多变量的数值数据，最适合用来比较同一时间的多个变量，并展示它们之间的关系。...不等宽柱状图的主要缺点在于难以阅读，特别是当含有大量分段的时候。此外，我们也很难准确地对每个分段进行比较，因为它们并非沿着共同基线排列在一起。 因此，不等宽柱状图较为适合提供数据概览。...比例面积图 非常适合用来比较数值和显示比例（尺寸、数量等），以便快速全面地了解数据的相对大小，而无需使用刻度。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析，并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样，通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据，可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。...此外，较大的地区会比较小区域更加显眼，影响读者对数值的感知。 绘制地区分布图时的常见错误：对原始数据值（例如人口）进行运算，而不是使用归一化值（例：计算每平方公里的人口）。
5、平行坐标图 平行坐标图 (Parallel Coordinates Plots) 能显示多变量的数值数据，最适合用来比较同一时间的多个变量，并展示它们之间的关系。...当数据密集时，平行坐标图容易变得混乱、难以辨认。解决办法是通过互动技术，突出显示所选定的一条或多条线，同时淡化所有其他线条，让我们能更集中研究感兴趣的部分，并滤除干扰数据。...不等宽柱状图的主要缺点在于难以阅读，特别是当含有大量分段的时候。此外，我们也很难准确地对每个分段进行比较，因为它们并非沿着共同基线排列在一起。 因此，不等宽柱状图较为适合提供数据概览。...16、比例面积图 非常适合用来比较数值和显示比例（尺寸、数量等），以便快速全面地了解数据的相对大小，而无需使用刻度。...在南丁格尔玫瑰图中，代表数值的是分段面积，而不是其半径。 推荐的制作工具有：Datamatic、Infogr.am。
平行坐标图 ? 平行坐标图 (Parallel Coordinates Plots) 能显示多变量的数值数据，最适合用来比较同一时间的多个变量，并展示它们之间的关系。...不等宽柱状图的主要缺点在于难以阅读，特别是当含有大量分段的时候。此外，我们也很难准确地对每个分段进行比较，因为它们并非沿着共同基线排列在一起。 因此，不等宽柱状图较为适合提供数据概览。...非常适合用来比较数值和显示比例（尺寸、数量等），以便快速全面地了解数据的相对大小，而无需使用刻度。...我们也可用颜色将数据进行分类，或通过不同色调表示另一个变量。 虽然圆堆积看起来漂亮，但不及树形结构图般节省空间（因为圆圈内会有很多空白处），可是它实际上比树形结构图更能有效显示层次结构。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析，并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样，通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据，可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。
图表是表达数据的常用方法，因为它们描述了不同种类的数据并允许用户在图表上进行数据之间的对比分析。 您使用的图表类型主要取决于两件事:您想要呈现的数据，以及您想要用数据想向他人传达的内容是什么。...此图表中的条形图具有微妙的圆角，以确保条形图的顶部能够精确地表明其长度。 ? 禁止。 不要使用难以读取图表的形状，例如顶部边缘不精确的条形图。...颜色用于表示地图中的数据值大小。 颜色突出显示某些关键数据 ? 颜色用于突出显示散点图中的特定数据。 聚焦关键数据 如果很少使用颜色，则可以突出显示重点区域。...关注图表可读性 为了考虑到色盲用户，您可以使用其他方法来强调数据，例如高对比度的阴影，形状或 纹理。 将文本标签应用于数据还有助于阐明其含义，同时消除了对图例的需求。...报告板应： 优先处理最重要的信息（使用布局） 显示一个焦点，该焦点根据层次结构（使用颜色，位置，大小和视觉权重）对信息进行优先级排序 ? 应根据对数据提出的问题对信息进行优先排序。
列中的值，在图的标记中显示为文本标签，同时也显示在悬停提示内容中； facet_row：指定列名。...根据列中不同的(N个)值，在垂直方向上显示N个子图，并在子图右侧，垂直方向上，进行文本标注； facet_col：指定列名。...根据列中不同的(N个)值，在水平方向上显示N个子图，并在子图上方，水平方向上，进行文本标注； error_x：指定列名。显示误差线，列中的值用于调整 X 轴误差线的大小。...默认情况下，图表中使用列名称作为轴标题、图例条目、悬停提示等，此参数可以进行修改，dict的键是列名，dict值是修改的新名称； color_discrete_sequence：有效的CSS颜色字符串列表...该参数用于在主图右侧，绘制一个垂直子图，以便对y分布，进行可视化； trendline：字符串，取值：ols、lowess、None。
看接下来的两个示例，就可以清楚MATLAB中的连续和离散了 %示例1 离散 x=0:12;%自变量 y=sin(x);%x的对应点 plot(x,y,'r*','markersize',20)%对点进行标记...%在当前图中添加多个图例 legend off %关闭当前坐标图上的图例 (4)文本注释 使用text函数在二维和三维图形的指定位置进行文本注释，gtext函数可设置文本注释可拖动，即通过鼠标移动，单击后来确定标注的位置...k-*',x,y2,'b-o');%创建图形窗口，并对显示图形 grid on;%打开栅格 legend('sin(\alpha)','cos(\alpha)');%添加2个图例 text(pi,...坐标轴设置 在绘图的时候，如果没有对坐标轴进行设置，MATLAB将使用默认模式，即直角坐标系，并自动标记刻度，如果有特定的需要，则可以对坐标轴进行设置，可以设置坐标比例、坐标边界范围以及坐标轴的形式。...~1]，左下角为（0，0）坐标位置 注：由于子图是独立的，因此所有的绘图指令都可以在子图中使用；若使用subplot后，想要重新在整个窗口绘图，则可使用“clf”命令清除已绘图形再进行绘制，当然直接用close
顶点在每一个轴上的位置就对应了该对象在该维度上的中的变量数值，比如下面的这张图。 ? 从图中我们可以看出，平行坐标图和折线图相比是非常相似的。...对于时间序列的不同时间节点、不同梯度的反应浓度等等数值，都可以使用平行坐标图来进行具体数值的描述。下面我们就跳过对图形背景的描述，进入到实际的绘图时间过程当中。...因此在绘制平行坐标图的过程当中，坐标轴的顺序是极其重要的。在这里，我们的顺序是按照Grade1-4排列的，非常容易理解。...可是，有些数据相差太大或者太小，在图中如果用原始的数值进行绘制的话，图形有可能就完全重叠在一起了。 为了避免这个问题，我们对图形数值进行标化。...比如这里，我把PI3K pathway组的基因设置成彩色，其他组设置成灰色。 ? 好了，关于平行坐标图，我们就暂且讲到这里。
由此看到数据集是根据国家在幸福评分方面的总体排名来排序的。“得分”之后的其余列，包括此处未显示的“剩余”，总结得到一个国家的总幸福得分。...创建此图表非常简单，它展示了期望看到的内容。但是此图表存在一些问题。如果不是创建它的人，或者如果在创建它之后回顾它一段时间，将不知道该图形实际显示的是什么。幸运的是，添加标题和轴标签非常简单。...现在用哪个颜色线表示哪个变量。无论是否选择为每个变量设置颜色，在图表中包含图例几乎总是一个好主意，这样就可以快速识别哪一行代表哪个变量。从该图中还可以直观地识别趋势。...幸福得分为3，人均GDP得分为0.如果不注意第一张图上的y轴，可能会认为人均GDP得分接近于0意味着幸福得分接近0，事实并非如此。这告诉还有其他因素会影响一个国家的幸福分数，也应该对它们进行调查。...散点图有助于识别数据中存在的线性关系。但是没有一种简单的方法可以在Matplotlib中的散点图上添加回归线。 直方图 直方图显示数据的特定特征的分布。更简单地说，它展示了有多少观察值具有一定的价值。
标记也可以放到格式字符串中，但标记类型和线型必须放在颜色后面。 ? ? 还可以将其写成更为明确的形式： ? 在线型图中，非实际数据点默认是按线性方式插值的。可以通过drawstyle选项修改： ?...(1)设置标题、轴标签、刻度以及刻度标签 为了说明轴的自定义，我将创建一个简单的图像并绘制一段随机漫步： ? ?...DataFrame的plot方法会在一个subplot中为各列绘制一条线，并自动创建图例，如下所示： ?...DataFrame还有一些用于对列进行灵活处理的选项，例如，是要将所有列都绘制到一个subplot中还是创建各自的subplot，详细信息如下所示： ? ?...12、直方图和密度图 直方图（histogram）是一种可以对值频率进行离散化显示的柱状图。数据点被拆分到离散的、间隔均匀的面元中，绘制的是各面元中数据点的数量。
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