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《利用Python进行数据分析·第2版》第9章 绘图和可视化9.1 matplotlib API入门9.2 使用pandas和seaborn绘图9.3 其它的Python可视化工具9.4 总结

例如，要根据x和y绘制绿色虚线，你可以执行如下代码： ax.plot(x, y, 'g--') 这种在一个字符串中指定颜色和线型的方式非常方便。...调用时带参数，则设置参数值（例如，plt.xlim([0,10])会将X轴的范围设置为0到10）。 所有这些方法都是对当前或最近创建的AxesSubplot起作用的。...图9-9 用于演示xticks的简单线型图 Y轴的修改方式与此类似，只需将上述代码中的x替换为y即可。轴的类有集合方法，可以批量设定绘图选项。...在pandas中，我们有多列数据，还有行和列标签。pandas自身就有内置的方法，用于简化从DataFrame和Series绘制图形。...seaborn.barplot有颜色选项，使我们能够通过一个额外的值设置（见图9-20）： In [88]: sns.barplot(x='tip_pct', y='day', hue='time',

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数据科学 IPython 笔记本 8.11 多个子图

在本节中，我们将探讨在 Matplotlib 中创建子图的四个例程。...例如，我们可以通过将x和y位置设置为 0.65（也就是说，从图形宽度的 65% 和高度的 65% 开始），x和y范围为 0.2（即轴域的大小是图形宽度的 20% 和高度的 20%），在另一个轴域的右上角创建一个插入的轴域...在这里，我们将创建2x3子图的网格，其中同一行中的所有轴域共享其y轴刻度，并且同一列中的所有轴域共享其x轴刻度： fig, ax = plt.subplots(2, 3, sharex='col', sharey...生成的轴域网格实例在 NumPy 数组中返回，允许使用标准数组索引表示法，方便地指定所需的轴域： # ax 是二维数组，由 [row, col] 索引 for i in range(2): for...例如，具有指定宽度和高度间距的，两行和三列网格的gridspec如下所示： grid = plt.GridSpec(2, 3, wspace=0.4, hspace=0.3) 从这里我们可以使用熟悉的

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    Seaborn-让绘图变得有趣

    最后，为了确保Jupyter中的图显示在笔记本中，使用命令%matplotlib inline。...计数图 计数图根据某个类别列自动对数据点进行计数，并将数据显示为条形图。这在分类问题中非常有用，在分类问题中，要查看各种类的大小是否相同。...但是，由于这不是分类数据，并且只有一个分类列，因此决定使用它。 seaborn中的地块也可以text使用来添加到每个条annotate。在仔细查看数据集时，发现缺少许多元数据信息。...例如，该列具有尚未在任何地方描述ocean_proximity的值使用具有适当信息的数据集。由于这只是用于理解图的参考数据集，因此没什么大不了的。...然后了解了它们，发现它们是小提琴图，与箱形图非常相似，并根据密度描绘了宽度以反映数据分布。在Seaborn中，创建小提琴图只是一个命令。

    4.2K20

    Python数据可视化 热力图

    # x y轴刻度设置 plt.xticks(np.arange(0.5, 5.5, 1)) plt.yticks(np.arange(0.5, 19.5, 1)) # x y轴标签设置 ax.set_xticklabels...，默认是根据data数据表里的取值确定 center：数据表取值有差异时，设置热力图的色彩中心对齐值；通过设置center值，可以调整生成的图像颜色的整体深浅 robust：默认取值False；如果是True...，且没设定vmin和vmax的值，热力图的颜色映射范围根据具有鲁棒性的分位数设定，而不是用极值设定 annot(annotate的缩写)：默认取值False；如果为True，在热力图每个方格写入对应的数据...默认值是auto，如果是True，则以DataFrame的index作为x轴标签、columns作为y轴的标签。如果是False，则不添加行标签名。如果是列表，则标签名改为列表中给的内容。...如果是auto，则自动选择标签的标注间距，将标签名不重叠的部分(或全部)输出 mask：控制某个矩阵块是否显示出来。默认值是None。

    7.2K40

    Python 数据分析（PYDA）第三版（四）

    特别是，您有许多额外的考虑： 如果对象在其他轴上的索引不同，我们应该合并这些轴中的不同元素还是仅使用共同的值？ 连接的数据块在结果对象中需要被识别吗？ “连接轴”中包含需要保留的数据吗？...它们可以以两种方式使用： 不带参数调用返回当前参数值（例如，ax.xlim()返回当前 x 轴绘图范围） 带参数调用设置参数值（例如，ax.xlim([0, 10])将 x 轴范围设置为 0 到...ax.annotate方法可以在指定的 x 和 y 坐标处绘制标签。我们使用set_xlim和set_ylim方法手动设置绘图的起始和结束边界，而不是使用 matplotlib 的默认值。...title 用于图的标题 use_index 使用对象索引作为刻度标签 rot 刻度标签的旋转（0 到 360） xticks 用于 x 轴刻度的值 yticks 用于 y 轴刻度的值 xlim x 轴限制...一种可视化具有许多分类变量的数据的方法是使用facet grid，这是一个二维布局的图，其中数据根据某个变量的不同值在每个轴上分割到各个图中。

    90700

    数据可视化干货：使用pandas和seaborn制作炫酷图表（附代码）

    你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。 在pandas中，我们可能有多个数据列，并且带有行和列的标签。...x轴的刻度和范围可以通过xticks和xlim选项进行调整，相应地y轴使用yticks和ylim进行调整。表9-3是plot的全部选项列表。本节我会介绍这些选项中的一些，其余你可以自行探索。...use_index 使用对象索引刻度标签 rot 刻度标签的旋转(0到360) xticks 用于x轴刻度的值 yticks 用于y轴 xlim x轴范围(例如[0,10]) ylim y轴范围 grid...在DataFrame中，柱状图将每一行中的值分组到并排的柱子中的一组。...因为day列中有多个观测值，柱子的值是tip_pct的平均值。柱子上画出的黑线代表的是95%的置信区间(置信区间可以通过可选参数进行设置)。

    6.2K40

    Kmeans聚类代码实现及优化

    代码分析： 表示在sklearn中处理kmeans聚类问题，用到 sklearn.cluster.KMeans 这个类。 X是数据集，包括2列20行，即20个球员的助攻数和得分数。...获取第1列的值， 使用for循环获取 ,n[0]表示X第一列。 获取第2列的值，使用for循环获取 ,n[1]表示X第2列。...绘制散点图（scatter），横轴为x，获取的第1列数据；纵轴为y，获取的第2列数据；c=y_pred对聚类的预测结果画出散点图，marker='o'说明用点表示图形。...表示图形的标题为Kmeans-heightweight Data。 表示图形x轴的标题。 表示图形y轴的标题。 设置右上角图例。 表示显示图形。...二、Matplotlib绘图优化 Matplotlib代码的优化： 1.第一部分代码是定义X数组，实际中是读取文件进行的，如何实现读取文件中数据再转换为矩阵进行聚类呢？

    1.7K50

    超硬核的 Python 数据可视化教程！

    映射：map 填充替换：fillna,replace 重命名轴索引：rename 将分类变量转换‘哑变量矩阵’的get_dummies函数以及在df中对某列数据取限定值等等。...函数则根据第一步中选择好的图形，去找python中对应的函数。...：设定x轴刻度值 yticks：设定y轴刻度值 xlim，ylim：设定轴界限，[0,10] grid：显示轴网格线，默认关闭 rot：旋转刻度标签 use_index：将对象的索引用作刻度标签 logy...：在Y轴上使用对数标尺 DataFrame.plot方法的参数 DataFrame除了Series中的参数外，还有一些独有的选项。...subplots：将各个DataFrame列绘制到单独的subplot中 sharex，sharey：共享x，y轴 figsize：控制图像大小 title：图像标题 legend：添加图例，默认显示

    5.4K52

    百川归海，四类图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03

    relplot(x,y,data)默认是画出两个变量x,y的散点图以体现data中x列和y列的数据关系。...relplot的参数如下： •data、x、y：分别是数据集、x轴对应值(data里的某一列的列名)、y轴对应值；•hue：色调，对数据的一种分类，通过颜色进行区分；如何指定颜色映射的规则呢？...、y：分别对应数据集、x轴对应值、y轴对应值；•x_estimator：是否显示x的估计量；•ci：回归的置信区间范围，在 0～100之间；•x_ci：可选"ci"或"sd"；•order：如果大于1，...对于单一变量，我们可以统计出其在列中的出现次数，绘制柱状图、饼图等，用Matplotlib绘制需要自己做数据透视或value_counts()操作。...catplot参数： •data、x、y：分别对应数据集、x轴对应值、y轴对应值，x会默认是一个分类变量，不是连续的数值；•hue：色调，将数据列映射到颜色；•orient：水平方向还是垂直方向上的分类

    3.5K30

    数据挖掘从入门到放弃（五）seaborn 的数据可视化

    seaborn是一个面向对象可视化库，本次使用seaborn自带的tips（餐厅小费）数据集进行数据的分布探索，在遇到新的数据集合时候，分析问题不至于无从下手； Seaborn通过sns.set()方法实现主题风格更改...，可以设置5种风格的图表背景：darkgrid, whitegrid, dark, white, ticks，通过参数style设置，默认情况下为darkgrid风格： import seaborn as...# countplot() 中x和y只能指定一个，指定x轴则y轴展示数量，指定y轴则x轴展示数量 fig,(axis1,axis2,axis3) = plt.subplots(1,3,figsize=(...3、两个变量的散点图：scatterplot() # countplot() 中x和y只能指定一个，指定x轴则y轴展示数量，指定y轴则x轴展示数量 fig,(axis1,axis2,axis3) = plt.subplots...，在x和y轴绘制分布图，在中心绘制散点图； # seaborn.jointplot(x, y, data=None, kind='scatter', stat_func=None, color=None

    2.4K50

    数据可视化 | 手撕 Matplotlib 绘图原理（一）

    在脚本中画图时，显示图形的时候必须使用 plt.show() 和 plt.show()会启动一个事件循环（event loop），并找到所有当前可用的图形对象，然后打开一个或多个交互式窗口显示图形。...一个 Python 会话（session）中只能使用一次 plt.show() ，因此通常都把它放在脚本的最后。...(设置在y轴为0的位置) ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) # 设置左侧坐标轴线的位置(设置在x轴为0的位置) ax.spines['left'...ax.set_xticklabels 设置x轴显示的刻度标签。默认显示的是就是刻度值。 ax.get_xticklabels 获取x轴显示的刻度标签。默认显示的是就是刻度值。...也可以为该参数指定一个坐标"元组"，坐标的值是基于当前坐标原点的比例。 fontszie 控制图例的大小 ncol：图例显示的列数，默认为1列。 frameon：设置是否显示图例的边框。

    4.4K40

    单细胞数据的纵向、横向和比例条形图(柱状图)绘制(Python)

    R语言版本的横向和比例条形图也在既往的推文中出现过：https://mp.weixin.qq.com/s/nuFHE4AyUMsBvbGbEhDxBg绘制流程1.导入# 可以选择延续scanpy中创建的环境也就是...()5.横向条形(柱状)图绘制其实横向和纵向的变化关键在于sns.barplot中的x，y中输入了什么数据。...', # y轴对应的列是 dat 中的 'Celltypes'，作为分类变量（类别标签） x='Cell_num', # x轴对应的列是 dat 中的 'Cell_num'，作为数值大小...（柱子长度） palette=mycolors # 使用自定义颜色列表 mycolors 给不同的类别上色)# 在条形左侧显示标签for i, (value, label) in enumerate...# size每个分组的 总行数（无论有没有 NaN），而conut每个分组中 每一列的非 NaN 数量count_df = adata.obs.groupby(["orig.ident","celltype

    26210

    Seaborn 基本语法及特点

    Seaborn 在 Matplotlib 的基础上进行了更加高级的封装，用户能够使用极少的代码绘制出拥有丰富统计信息的科研论文配图。...Seaborn 中的数据分布型图绘制函数： 分类数据型图 在面对数据组中具有离散型变量（分类变量）的情况时，我们可使用以 X 轴或 Y 轴作为分类轴的绘图函数来绘制分类数据型图。...FacetGrid() 函数可以实现行、列、色调 3 个维度的数值映射，其中，行、列维度与所得的轴阵列有明显的对应关系，色调变量可被视为沿深度轴的第三维，用不同的颜色绘制不同级别的数据。...在 PairGrid () 函数中，每个行和列都会被分配一个不同的变量，这就导致绘制结果为显示数据集中成对变量间关系的图。这种图也被称为“散点图矩阵”。...绘图风格 set_style() 参数 style 的可选值包括 darkgrid、whitegrid、dark、white 和 ticks，参数 rc 则用于覆盖预设 Seaborn 样式字典中的值的参数映射

    56430

    数据可视化Seaborn入门介绍

    Seaborn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能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。...它将变量的任意两两组合分布绘制成一个子图，对角线用直方图、而其余子图用相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然，绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。...例如：jointplot在seaborn中实际上先实现了一个名为JointGrid的类，然后在调用jointplot时即是调用该类实现。...对象，后面的x、y和hue均为源于data中的某一列值 x，绘图的x轴变量 y，绘图的y轴变量 hue，区分维度，一般为分类型变量 同时，relplot可通过kind参数选择绘制图表是...中的折线图，会将同一x轴下的多个y轴的统计量（默认为均值）作为折线图中的点的位置，并辅以阴影表达其置信区间。

    3.1K20

    数据可视化(17)-Seaborn系列 | 回归模型图lmplot()

    ，x,y常用来指定x,y轴的分类名称 data: DataFrame,数组或数组列表 hue,row:字符串(数据字段变量名) 作用：hue对数据进行第二次分组(通过颜色区分) col:字符串...(数据字段变量名) 作用：通过设置col指定变量名，以该变量名的内容进行分类， 每一个类别下的数据绘制一个图 (即该变量名下有多少类值就绘制多少个图，并且排列在一行上) palette:调色板名称，list...:标记 share{x,y} : bool, "col", or "row" 如果为true，facets将跨列共享y轴和/或跨行共享x轴。...(即该变量名下有多少类值就绘制多少个图，并且排列在一行上) """ sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", col="smoker", data=...(color_codes=True) # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例7： 通过设置col，将不同的分组分别绘制(列数为类别数) """ sns.lmplot

    1.7K00

    10个实用的数据可视化的图表总结

    每个平行轴包含最小值到最大值(例如，花瓣长度从1到6.9，萼片长度从4.3到7.9，等等)。例如，考虑花瓣长度轴。这表明与其他两种植物相比，濑蝶属植物的花瓣长度较小，其中维珍属植物的花瓣长度最高。...在 QQ 图中，两个 x 轴值均分为 100 个相等的部分（称为分位数）。如果我们针对 x 和 y 轴绘制这两个值，我们将得到一个散点图。 散点图位于对角线上。这意味着样本分布是正态分布。...在小提琴图中，小提琴中间的白点表示中点。实心框表示四分位数间距 (IQR)。上下相邻值是异常值的围栏。超出范围，一切都是异常值。下图显示了比较。...6、箱线图的改进版(Boxen plot) Boxenplot 是 seaborn 库引入的一种新型箱线图。对于箱线图，框是在四分位数上创建的。但在 Boxenplot 中，数据被分成更多的分位数。...让我们举一个实际的例子—— 我们继续使用 seaborn 库和 iris 数据集（在平行坐标部分中提到）。

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