在对数据的质量进行分析后,接下来就可以对数据的特征进行分析和计算,也可以通过绘制图表对数据的特征进行展示。数据的特征分析通过有以下几种方式:分布分析、对比分析、统计量分析、周期性分析、贡献度分析(帕累托分析)、相关性分析、正态性检验。
注:条形图只显示平均值(或其他估计值)。但在很多情况下,每个分类变量级别上显示值的分布可能提供更多信息,此时很多其他方法,如一个盒子或小提琴图可能更合适。
今天我们来学习下数据可视化,其实在前面的章节中,我们也接触到了一些数据可视化的知识,在分析数据集的时候,有效的可视化图表,可以帮助我们更好的了解数据。
对于定量数据,要想了解其分布形式是对称的还是非对称的、发现某些特大或特小的可疑值,可做出频率分布表、绘制频率分布直方图、绘制茎叶图进行直观分析;对于定性数据,可用饼图和条形图直观地显示其分布情况。
选自towardsdatascience 作者:George Seif 机器之心编译 参与:刘晓坤、思源 数据可视化是数据科学家工作的重要部分。在项目的早期阶段,我们通常需要进行探索性数据分析来获得对数据的洞察。通过数据可视化可以让该过程变得更加清晰易懂,尤其是在处理大规模、高维度数据集时。在本文中,我们介绍了最基本的 5 种数据可视化图表,在展示了它们的优劣点后,我们还提供了绘制对应图表的 Matplotlib 代码。 Matplotlib 是一个很流行的 Python 库,可以帮助你快速方便地构建数
Matplotlib 是一个很流行的 Python 库,可以帮助你快速方便地构建数据可视化图表。然而,每次启动一个新项目时都需要重新设置数据、参数、图形和绘图方式是非常枯燥无聊的。本文将介绍 5 种数据可视化方法,并用 Python 和 Matplotlib 写一些快速易用的可视化函数。下图展示了选择正确可视化方法的导向图。
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。
MATlAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于数据分析、无线通信、深度学习、量化金融与风险管理、机器人,控制系统等领域。MATLAB在数值计算方面首屈一指,也是使用最广泛的科研绘图软件之一。优点:编程效率高 便于矩阵计算。缺点:循环效率低 封装性不好。
参考链接: Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制饼图
Pandas 是一种非常流行的数据分析工具,同时它还为数据可视化提供了很好的选择。
数据可视化是数据科学家工作的重要组成部分。在项目的早期阶段,你通常会进行探索性数据分析(EDA),以获得对数据的一些见解。创建可视化确实有助于使事情更清晰和更容易理解,特别是对于更大的、高维的数据集。在项目接近尾声时,以一种清晰、简洁和引人注目的方式展示最终结果是非常重要的,这样你的受众(通常是非技术客户)就更加容易理解。
案例代码已上传:Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN
绘图是数据分析工作中的重要一环,是探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一,本文主要介绍数据可视化分析工具:Matplotlib。
Matplotlib 是 Python 提供的一个绘图库,通过该库我们可以很容易的绘制出折线图、直方图、散点图、饼图等丰富的统计图,安装使用 pip install matplotlib 命令即可,Matplotlib 经常会与 NumPy 一起使用。
之前的文章,我们介绍了使用matplotlib绘制曲线图以及散点图,本篇文章我们来介绍一下使用matplotlib绘制柱状图以及条形图。
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 严禁转载。
“ matplotlib-bilibili,抖音很火的动态数据视频自动生成(第三节)-柱形数据视频”
统计最开始的主要任务就是描述数据。正如我们在统计概述中提到的,群体的数据可能包含大量的数字,往往让人读起来头昏脑涨。电影《美丽心灵》中,数学家纳什不自觉地沉浸在一串数字中。这样的电影桥段经常让观众感到惭愧。但真相是,每个人的注意力和短期记忆都很有限,只能集中在很少量的信息。数据描述就是要用一定的方法来提取少量信息,从而让人更容易明白数据的含义。数据描述的方法可以分为两大门类,即群体参数和数据绘图。两者都起到了简化信息作用,从而让数据变得更加易读。 群体参数 群体参数是用一些数字来表示群体的特征。我们在统计概
标题中的英文首字母大写比较规范,但在python实际使用中均为小写。 2018年7月30日笔记 作者的集成开发环境是jupyter,Python版本为3.6 建议阅读本文的读者安装anaconda3,里面包含了jupyter、python3.6和matplotlib库 下载链接: https://pan.baidu.com/s/1kKCvpXAlTdRri4lSP6gykA 密码: pygy
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除了使用scatter函数之外,还可以使用plot函数后加参数'o'来实现,代码如下所示:
绘图是数据分析工作中的重要一环,是进行探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python工具包之一,它是一个跨平台库,用于根据数组中的数据制作2D图,主要用于绘制一些统计图形,例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱型图等。
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变量数值呈一定比例。
my_font = font_manager.FontProperties(fname = "C:/Windows/Fonts/simsun.ttc",size=14)
导读:绘图是数据分析工作中的重要一环,是探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一,本文主要介绍数据可视化分析工具:Matplotlib。
可以看到,上面的案例充分说明了饼图在一些情况下可能不太适用,因为它在传达数据信息和比较各部分大小方面存在一些问题。很难直观地感受到到1,2,3,4的饼的大小比例的变化
动画是使可视化更具吸引力和用户吸引力的好方法。它帮助我们以有意义的方式展示数据可视化。Python 帮助我们使用现有的强大 Python 库创建动画可视化。Matplotlib是一个非常流行的数据可视化库,通常用于数据的图形表示以及使用内置函数的动画。
昨天的课程中我们了解了常用的物种图形:散点图,折线图,柱状图,直方图,饼图。今天我们一起用Matplotlib和Seaborn来画出它们。
函数功能: 在x轴上绘制定性数据的分布特征 调用签名: plt.bar(x, y) 参数说明:
Matplotlib:它在使用时灵活,可以定制化绘图,但是时间上的花费也比较多。为了提高画图效率,包Seaborn基于Matplotlib底层开发,使用更少的代码,将常用的可视化绘图过程进行封装,有时只需要一行代码便可以画出我们想要的图形,省时省力;此外seaborn还提供更为丰富的图像以及3D图形供我们使用。掌握两个库的使用可以满足我们在不同情况下的需求。
在R语言里我们可以利用dotchart(x, labels=, groups=, gcolor=, cex=)函数来绘制点图,参数x是一组数值型向量,labels这个参数则是代表x中每个值的标签,其数据类型也是向量,这两个是基本参数。除此以外,groups参数可以对x进行分组,gcolor指定各个组的颜色,而cex则可以控制标签的尺寸。在这里我们仍将使用R内置的mtcars数据集来演示。
此外还可以调整lw、markersize参数,定义线条的粗细及标记的大小,甚至可以绘制两次线条以创建轮廓效果。
bar()函数用来绘制柱状图(垂向的),barh()函数用来绘制条形图(水平的)。
我们将用Python制作瀑布图,特别是使用matplotlib库。瀑布图显示了运行总数以及增减,这对于属性分析来说是很好的选择。
柱状图是描述统计中使用频率非常高的一种统计图形。它有垂直样式和水平样式两种可视化效果。这里我们主要介绍柱状图的应用场景和绘制原理。
图1是用第500期(截止2019年7月6日)到538期(截止2020年3月28日)的数据绘制的动态条形图。我是爬虫爬下来的数据,如果不想爬虫可直接到公众号中回复"娱乐圈排行榜条形图",即可获取数据。
R基础教程可先阅读:R语言编程基础第一篇:语法基础 1 barplot()函数绘制 数据: Group Count1 Count2 Control 10 8 Drug1 28 13 Drug2 23 14 Drug3 9 18 Drug4 15 6 #读入数据 data = read.table("barplot.txt",header=T) #绘制条形图,仔细喊下面没一行代码都生成一个图,看他们的差别会知道参数是干嘛的。 barplot(data[,2]) barplot(data[,2],nam
数据竞赛平台和鲸社区最近正在举办一场数据分析大赛,不仅带来了22w奖金和30w创业基金支持,更是提供了统一的在线比赛环境,引入投中网的独家创业投资类数据,囊括了江苏地区科技金融,生物医药、芯片半导体制造行业,吸引了不少人的关注。
接下来示例中,我们绘制一项探索类风湿性关节炎新疗法研究的结果。数据已经包含在随vcd包分发的Arthritis数据框中。(请确保在使用前已经安装vcd包,使用命令install.packages("vcd"))
数据经过NumPy和Pandas的计算,最终得到了我们想要的数据结论,但是这些数据结论并不直观,所以想要把数据分析的结论做到可视化,让任何其他人看起来毫无压力,那么Matplotlib将派上用场。
在数据科学中,有多种工具可以进行可视化。在本文中,我(毛利)展示了使用Python来实现的各种可视化图表。
条形图通过垂直的或水平的条形展示了类别型变量的分布(频数)。函数:barplot(height)
1.2 使用matplotlib.pyplot中的annotate()函数标注文字
此 MATLAB 函数 绘制三维条形图,Z 中的每个元素对应一个条形图。如果 Z 是向量,y 轴的刻
收集数据后,需要对其进行解释和分析,以深入了解数据所蕴含的深意。而这个含义可以是关于模式、趋势或变量之间的关系。
如今,商业领域的决策越来越重视数据驱动,数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义,发掘数据背后的价值。但是我们发现,实践中很多图表并不容易让人理解,甚至会产生误导。因此本文列出如下20条优化建议,希望能够帮助你实现更好的数据可视化。 01 选择正确的图表类型 如果选择了错误的图表类型,或只是默认使用最常见的图表类型,可能会使用户感到困惑,或对数据的意义产生误解。 一个数据集可以用很多种方式来表述,具体采用哪种方式要取决于用户的需求。 所以一定要从检查数据集和调研用户需求着
Matplotlib是一个Python语言的2D绘图库,它支持各种平台,并且功能强大,能够轻易绘制出各种专业的图像。本文是对它的一个入门教程。
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