vert参数的默认值为True,表示竖直方向的小提琴图,当取值WieFalse时,绘制水平方向的小提琴图,用法如下
和之前学习Pandas一样,我们继续以宝可梦数据集作为学习可视化的例子,进而梳理Python绘图的基本操作,主要涉及seaborn以及matplotlib两个可视化库。
本篇介绍增强箱型图、小提琴图和二维统计直方图绘制方法。其中增强箱型图和小提琴图用到了seaborn库,二维统计直方图用到了matplotlib库。
【小提琴图】其实是【箱线图】与【核密度图】的结合,【箱线图】展示了分位数的位置,【小提琴图】则展示了任意位置的密度,通过【小提琴图】可以知道哪些位置的密度较高。 小提琴图的内部是箱线图(有的图中位数会用白点表示,但归根结底都是箱线图的变化);外部包裹的就是核密度图,某区域图形面积越大,某个值附近分布的概率越大。 通过箱线图,可以查看有关数据的基本分布信息,例如中位数,平均值,四分位数,以及最大值和最小值,但不会显示数据在整个范围内的分布。如果数据的分布有多个峰值(也就是数据分布极其不均匀),那么箱线图就无法展现这一信息,这时候小提琴图的优势就展现出来了!
Seaborn是一个画图工具 Seaborn是基于Matplotlib的一个Python作图模块 配色更加好看,种类更多,但函数和操作比较简单 1、散点图 散点图可直接观察两个变量的分布情况 1、使用jiontplot()函数画出散点图 import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np iris = pd.read_csv('./data/iris.csv') sns.jointplot(x='sepal_leng
本文主要是seaborn从入门到精通系列第3篇,本文介绍了seaborn的绘图功能实现,本文是分类绘图,同时介绍了较好的参考文档置于博客前面,读者可以重点查看参考链接。本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。重点参考连接
(1)输入数据 所使用的是经典的iris数据, 包括有sepal_length, sepal_width, petal_length,petal_width和 species五个变量,其中前四个为数字变量,最后一个为分类变量 import seaborn as sns df = sns.load_dataset('iris') df.head() Out[25]: sepal_length sepal_width petal_length petal_width species 0
catplot() 分类图(它是下面8种图的接口,下面八种图表均可通过指定kind参数来绘制)
本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第8章,分布可视化的案例相关。
Seaborn是一个基于Python的数据可视化库,它建立在Matplotlib之上,提供了一种更简单、更美观的方式来创建统计图形。Seaborn旨在帮助用户轻松地生成有吸引力和信息丰富的可视化结果。
数据集中的数据类型有很多种,除了连续的特征变量之外,最常见的就是类目型的数据类型了,常见的比如人的性别,学历,爱好等。这些数据类型都不能用连续的变量来表示,而是用分类的数据来表示。
Seaborn就是让困难的东西更加简单。它是针对统计绘图的,一般来说,能满足数据分析90%的绘图需求。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图,应该把Seaborn视为matplotlib的补充,而不是替代物。
我们之前探讨了如何使用散点图和回归模型拟合来可视化两个变量之间的关系,以及如何在其他分类变量的层次之间进行展示。 当然,还有一大类问题就是分类数据的问题了? 在这种情况下,散点图和回归模型方法将不起作用。当然,有几个观察可视化这种关系的选择,我们将在本章中讨论。
小提琴图主要用于显示数据分布及其概率密度。中间的黑色粗条表示四分位数范围,从其延伸的幼细黑线代表 95% 置信区间(以外则为异常点),而白点则为中位数。小提琴图结合了箱线图和密度图的优点,既可以了解数据统计信息,也可以了解数据分布特点。
所谓分类变量的汇总展示,就是根据分类变量对样本进行分组,然后展示每一组的分布,适合多组数据的横向比较。在seaborn中,通过了柱状图,箱体图,小提琴图等多种可视化形式,来展示不同组数据的异同,具体的函数列表如下
我们平时说的小提琴图其实是箱式图与核密度图的结合,箱式图展示了分位数的位置,小提琴图则展示了任意位置的密度,小提琴图可以展示密度较高的位置。下面我们一起来看看几种绘图R包。
matplotlib是python最常见的绘图包,强大之处不言而喻。然而在数据科学领域,可视化库-Seaborn也是重量级的存在。
小提琴形图(violin plot)的作用与盒形图(box plot)和whidker plot的作用类似,它显示了一个或多个分类变量的几个级别的定量数据的分布,我们可以通过观察来比较这些分布。与盒形图不同,因为盒形图的所有绘图组件都对应于实际数据点,小提琴形图具有底层分布的核密度估计。
一个精心设计的可视化程序有一些特别之处。颜色突出,层次很好地融合在一起,整个轮廓流动,整个程序不仅有一个很好的美学质量,它也为我们提供了有意义的技术洞察力。
Boxplot是对数据分布进行可视化的绝佳方法。但是,请注意,箱型图可以隐藏单个数据的值。因此,强烈建议在箱线图中显示所有观察结果值。而如果有许多观察结果,小提琴图可能是一个有趣的选择。 (15)在箱型图上添加数据点
如果曾经在Python中使用过线图,条形图等图形,那么一定已经遇到了名为matplotlib的库。
小提琴图(Violin Plot)是一种数据可视化工具,用于展示数据分布的密度和分布情况。它通常用于比较不同组或类别的数据分布。在Python中,我们可以使用seaborn库来轻松绘制小提琴图。本文将详细介绍如何创建小提琴图,并提供示例以帮助您更好地理解。
数据可视化的文章我很久之前就打算写了,因为最近用Python做项目比较多,于是就花时间读了seaborn的文档,写下了这篇。 数据可视化在数据挖掘中是一个很重要的部分,将数据用图表形式展示可以很直观地看到数据集的特点(比如正态分布,长尾分布,聚集等),方便下一步怎么对数据进行处理。
小提琴图用于可视化数据的分布及其概率密度。它是箱式图和密度图的组合,密度图通过旋转放置在箱式图侧边,以显示数据的分布形状。小提琴图比箱形图显示更多的信息。主要是数据的分布,可以看出是双峰的还是多峰的
可视化是以图形形式表示数据或信息的过程。在本文中,将介绍Seaborn的最常用15个可视化图表
课前准备,R语言的安装和配置都OK了吗?生物信息系列课程-R语言入门;挖掘GEO速成SCI文章系列教程(3)-R语言基础。小板凳排排坐,飞飞老师要开课~
Seaborn主要用于统计绘图的,它是基于matplotlib进行了更高级的API封装。Seaborn比matplotlib更加易用,因为它避免了matplotlib中多种参数的设置。Seaborn与matplotlib关系,可以把Seaborn视为matplotlib的补充。
Seaborn是一个基于Python语言的数据可视化库,它能够创建高度吸引人的可视化图表。
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。
它显示了定量数据在一个(或多个)分类变量的多个层次上的分布,这些分布可以进行比较。不像箱形图中所有绘图组件都对应于实际数据点,小提琴绘图以基础分布的核密度估计为特征。
该函数类似于stripplot(),但该函数可以对点进行一些调整,使得数据点不重叠。
柱状图和箱线图的代码能理解了其实发现好多作图都是可以触类旁通的,小提琴图作为科研结果常用展示图也不可或缺,用ggplot或者vioplot。
如你所见,直方图上叠加核密度图,专业来说,核密度估计是用于估计随机变量概率密度函数的一种非参数方法。核密度图是用来观察连续型变量分布的有效方法。绘制密度图的方法:
数据可视化是数据分析与数据科学工作中的重要组成部分,而Matplotlib与Seaborn作为Python最常用的绘图库,其掌握程度直接影响到面试表现。本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与Matplotlib、Seaborn相关的常见问题、易错点,以及如何避免这些问题,同时附上代码示例以供参考。
以下部分是基于《Fundamentals of Data Visualization》学习笔记,要是有兴趣的话,可以直接看原版书籍:https://serialmentor.com/dataviz/
在科研工作中,箱线图是一种常用且重要的统计图。在R语言里我们可以针对单一变量绘制箱线图,也可以针对分组后的变量绘制。其中主要的函数是boxplot(x, data=),这里x是一个公式,参数data=则代表提供绘图数据的数据框。常用的公式是y~group,这里group是用来进行分组的变量,y是纵坐标的数据,这样便可以对分组变量绘制出箱线图了。除此之外,如果添加参数varwidth=TRUE,那么箱线图的宽度便会与样本量的平方根成正比。另外参数horizontal=TRUE则可以使横纵坐标颠倒过来。
许多数据的可视化形式都是对称的,例如箱型图、散点图、小提琴图等。由于显示信息的空间有限,可以通过将几何图形切成两半并添加其他几何图形来更好地利用空间。
set.seed()这个函数大家可能经常会看到这个函数,他的作用是保证自己模拟的数据和示例代码完全一致
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,简称EDA),是指对已有的数据在尽量少的先验假设下进行探索,通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。EDA强调让数据自身“说话”,通过EDA可以最真实、最直接的观察到数据的结构特征,发现数据变量之间的联系与区别,它是机器学习工作者挖掘关键特征的重要手段。
stripplot()可以自己实现对数据分类的展现,也可以作为盒形图或小提琴图的一种补充,用来显示所有结果以及基本分布情况。
可视化是一种方便的观察数据的方式,可以一目了然地了解数据块。我们经常使用柱状图、直方图、饼图、箱图、热图、散点图、线状图等。这些典型的图对于数据可视化是必不可少的。除了这些被广泛使用的图表外,还有许多很好的却很少被使用的可视化方法,这些图有助于完成我们的工作,下面我们看看有那些图可以进行。
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。
相信大家对小提琴图并不陌生,它是比箱形图更易于视觉直观解读的图形绘制方法。它使用数据的核密度估计值代替了箱形图,并可选择叠加数据点本身。小提琴图是箱形图的升级加强版,对数据分布有更丰富的理解,同时不必占用更多空间。在小提琴图中,可以轻松发现过于稀疏的数据或多模式分布,而这些在箱形图中可能不会被注意到。本文推荐一款由Bastian Bechtold开发的小提琴图绘制工具箱 —— Violinplots。
做单细胞数据分析的时候,我们经常会用小提琴图来展示一些marker在不同细胞亚群中的表达情况。R的Seurat包中就有一个函数叫VlnPlot,专门用来画小提琴图的。
何为EDA,何谓探索性数据分析?英文名为Exploratory Data Analysis,是在你拿到数据集后,并不能预知能从数据集中找到什么,但又需要了解数据的基本情况,为了后续更好地预处理数据、特征工程乃至模型建立。因此探索性数据分析,对了解数据集、了解变量之间对相互关系以及变量与预测值之间的关系尤其重要。
这种图表结合了箱形图和密度图的特征,主要用来显示数据的分布形状。中间白点为中位数,中间的黑色粗条表示四分位数范围。上下贯穿小提琴图的黑线代表最小非异常值min到最大非异常值max的区间,线上下端分别代表上限和下限,超出此范围为异常数据。(或者,从黑色粗条延伸的细黑线代表 95% 置信区间)
“ 数据可视化可以让我们很直观的发现数据中隐藏的规律,察觉到变量之间的互动关系,帮助我们更好地解释现象和发现数据价值,做到一图胜千文的说明效果。http://seaborn.pydata.org/index.html”
由于数据可视化的重要性,在数据科学的生态系统中有许多数据可视化库和框架。其中一个流行的是Seaborn,这是一个用于Python的统计数据可视化库。
gghalves可以通过ggplot2轻松地编写自己想要的一半一半(half-half plots)的图片。比如:在散点旁边显示箱线图、在小提琴图旁边显示点图。
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