你还可以通过对组进行简单的颜色编码来查看不同组数据的这种关系，如下面的第一个图所示。想要可视化三个变量之间的关系吗？完全没有问题！只需使用另一个参数，如点大小，对第三个变量进行编码，如下面的图2所示。...我们将x轴和y轴数据传递给函数，然后将它们传递给“ax.scatter()”来绘制散点图。我们还可以设置点大小、点颜色和透明度。你甚至可以把y轴设成对数刻度。然后，为该图设置标题和轴标签。...) 折线图 当你能清楚地看到一个变量随另一个变量的变化很大时，最好使用折线图。...这允许直接在同一个图上查看这两个分布。 ? 叠加直方图 对于叠加直方图，需要在代码中设置一些东西。首先，我们设置水平范围以适应这两个变量分布。...最后，我们在同一块图上绘制两个直方图，其中一个稍微透明一些。
多变量分析可以让你在一张图上可以查看两个以上变量的关系。...散点图 散点图的英文叫做 scatter plot，它将两个变量的值显示在二维坐标中，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。...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： ?...你可以看出这两个图示的结果是完全一样的，只是在 seaborn 中标记了 x 和 y 轴的含义。 ?...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.bar(x, height) 函数，其中参数 x 代表 x 轴的位置序列，height 是 y 轴的数值序列，也就是柱子的高度。
Pandas 探索和可视化数据了，开始吧 折线图 plot 默认图就是折线图，它在 x 轴上绘制索引，在 y 轴上绘制 DataFrame 中的其他数字列。...让我们绘制一个折线图，看看微软在过去 12 个月的表现如何： df.plot(y='MSFT', figsize=(9,6)) Output: figsize 参数接受两个参数，以英寸为单位的宽度和高度...宽度和高度的默认值分别为 6.4 和 4.8。 通过提供列名列表并将其分配给 y 轴，我们可以从数据中绘制多条线。...字符串值分配给 kind 参数来创建水平条形图： df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠的垂直或水平条形图上绘制数据...轴上绘制数据点以显示两个变量之间的相关性。
5.8.2 ggplot2的原理 如果要使用ggplot2绘制数据，则数据必须是数据框。 使用aes映射函数来指定数据框中的变量如何映射到图上的要素 使用geoms来指定数据在图表中的表示方式，例如。...散点图，条形图，箱形图等。 5.8.3 使用aes映射功能 该aes函数指定数据框中的变量如何映射到绘图上的要素。...如果我们想同时绘制来自所有10个细胞的数据怎么办？ 目前我们不能这样做，因为我们将每个单独的细胞视为变量并将该变量分配给x轴或y轴。...任务3：使用更新的counts数据框绘制条形图，其中Cell_ID为x变量，Counts为y变量。提示：您可能会发现阅读很有帮助?geom_bar。...任务4：使用更新的counts数据框绘制散点图，其中Gene_ids为x变量，Counts为y变量 5.8.6 绘制热图 可视化基因表达数据的常用方法是使用热图。
轴与线之间的区域通常用颜色、纹理和图案填充来强调。通常一个面积图用于比较两个或两个以上的变量。 3.箭头图 箭头图可用作多个饼图的替代品。...4.条形图 条形图是一种用矩形表示分组数据的图表，矩形条的长度与其表示的值成比例。可以垂直或水平绘制条形图。垂直条形图有时也称为折线图。图表的一个轴显示要比较的特定类别，另一个轴表示离散值。...14.分级统计图 （不同省份销售利润的高低，由颜色代表） 分级统计地图是一种主题地图，其中区域的阴影或图案与地图上显示的统计变量（如人口密度或人均收入）的测量值成比例。...42.分段条形图 当两个或多个数据集并排绘制并分组在同一轴上的类别下时，可以使用如图的条形图的这种变化。与条形图一样，每个条形图的长度用于显示类别之间的离散数值比较。...48.流图 这种类型的可视化是堆叠面积图的一种变体，它不是针对固定的直轴绘制值，而是围绕变化的中心基线移动值。流图通过使用流动的有机形状显示不同类别数据随时间的变化，这些形状有点像河流。
使用这种柱形（而不是散点图等）可以清楚地可视化每一个箱体（X 轴的一个等距区间）间频率的变化。...首先，我们设定的水平区间要同时满足两个变量的分布。根据水平区间的范围和箱体数，我们可以计算每个箱体的宽度。其次，我们在一个图表上绘制两个直方图，需要保证一个直方图存在更大的透明度。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...在下面的堆叠条形图中，我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的方块堆叠在同一条形图上，我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天的工作效率最高，和同一服务器在不同天数的负载大小。...Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 的每一列或 y_data 序列中的每个向量绘制一个箱线图，因此 x_data 中的每个值对应 y_data 中的一列/一个向量。 ?
使用这种柱形（而不是散点图等）可以清楚地可视化每一个箱体（X 轴的一个等距区间）间频率的变化。...首先，我们设定的水平区间要同时满足两个变量的分布。根据水平区间的范围和箱体数，我们可以计算每个箱体的宽度。其次，我们在一个图表上绘制两个直方图，需要保证一个直方图存在更大的透明度。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...在下面的堆叠条形图中，我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的方块堆叠在同一条形图上，我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天的工作效率最高，和同一服务器在不同天数的负载大小。...Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 的每一列或 y_data 序列中的每个向量绘制一个箱线图，因此 x_data 中的每个值对应 y_data 中的一列/一个向量。
分别代表所要绘制图像的x轴与y轴，并且为了和数据框高度契合（我也十分鼓励将变量都放进数据框中规整起来），qplot还提供了参数data，控制传入的数据框名称，这样在qplot()中涉及数据框中变量的参数就可以直呼其名而不用加...xlim,ylim：设置x轴与y轴的显示区间 log：传入字符型，用于控制将哪个轴转成对数轴，'x'和'y'分别代表x轴与y轴，'xy'代表两个轴都进行变化 main：设置图形的主标题 xlab,ylab...：设置x轴与y轴的名称 三、ggplot2的图形图层语法 图形图层语法是ggplot2的语法基础，它使得图形的重复更新变得更简单灵活，在遇到新问题时也许只需要照搬之前堆砌成的一个优美图形全部代码再稍加修改即可直接使用...ggplot2图层语法中的各种主要结构，但仅使用了qplot()进行绘图，其局限性是只能使用在qplot()中定义的一个数据集和对应的一组图形属性映射，若希望将不同的数据通过不同的图层构建方式来展现在一张图上...，就需要使用ggplot()函数，该函数有两个主要的参数，对应了数据和图形属性映射，这两个参数将作为接下来绘图的默认参数，直到在新加的图层中设定了新的参数，默认值才会被修改‘；其中，数据指定绘图所使用的默认数据框且必须是数据框
释义 是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列。...再如将柱形图与折线图结合起来，共同绘制在一张图上，俗称“双轴图”，等等。 请注意：【条形图】在不同的产品或是概念解析中存在差异，例如在维基百科中，条形图等同于柱状图，认为柱状图为条形图的另一种称呼。...图片 双轴图（组合图） 双轴图的指标分为左侧指标和右侧指标，对应的坐标轴分别为坐标 Y 轴的左轴（主轴）和右轴（副轴）。...尤其是当数值比较接近时，由于人眼对于高度的感知优于其他视觉元素（如面积、角度等），因此，使用柱状图更加合适。 需要避开的陷阱 柱状图最核心的功能是比较，比较的核心是高度。...如果我们以 0 作为纵轴起点，条形图按实际高度绘制（35 和 39.6），实际视觉增长只有 13%[ (39.6-35)/35]。 图片
3D散点图和线图 matplotlib中提供3D画图库为mplot3d，在使用时，我们通过一个关键字projection="3d"即可创建3D坐标轴。...现在我们的轴已经创建好了，我们可以开始绘制3D。3D绘图库的用法与2D绘图基本一样。...我们定义好x、y与z轴之间的数据关系即可，具体使用查看下边示例： fig = plt.figure（） ax = plt.axes（projection =“3d”） z_line =...在绘制3D图形后，我们可以交互的查看图形。只需要简单点击并拖动绘图结果即可。 ? ? 3D曲面图 曲面图可以很好地提供了一个完整的结构来查看每个变量的值如何在另外两个轴的轴上变化。...绘制条形图需要两个东西：位置和大小。 在3D条形图中，我们将选择z轴来表示高度; 因此，每个条形将从z = 0开始，其大小与我们试图可视化的值成比例。
本文总结介绍了多种可视化图及其适合使用场景，并同时展示使用了常用的绘图包（plotly、 seaborn 和 matplotlib ）绘制这些图的代码。 条形图 条形图是用矩形条显示分类数据的图形。...其中一个轴定义了自变量。另一个轴包含一个依赖于它的变量。 多线图 多条线图包含多条线。它们代表数据集中的多个变量。这种类型的图表可用于研究同一时期的多个变量。..."total_bill", data=tips) 散点图 它是一种使用笛卡尔坐标显示一组数据的两个变量的值的图。...它们在水平轴上的位置决定了一个变量的值。垂直轴上的位置决定了另一个变量的值。当一个变量可以控制而另一个变量依赖于它时，可以使用散点图。当两个连续变量独立时也可以使用它。...中位数（小提琴图上的一个白点) 四分位数范围（小提琴中心的黑色条）。 较低/较高的相邻值（黑色条形图）--分别定义为第一四分位数-1.5 IQR和第三四分位数+1.5 IQR。
NULL, mapping = aes()) data：指定绘图所需的原始数据，如果不指定，则必须在geom_*函数中指定； mapping：通过aes的方式指定图形的属性（如x轴的变量，y轴的变量，颜色变量...ggplot函数所指定的数据框； stat：借助于该参数控制绘图数据的统计变换，默认为'count'，表示计数（前提是绘图数据为明细数据）；如果指定为'identity'，表示直接使用原始数据绘制y轴（...：用于设置条形图的其他属性信息，如统一的边框色、填充色、透明度等； width：用于设置条形图的宽度，默认为0.9的比例； binwidth：该参数在条形图中已不再使用，但可以使用在绘制直方图的geom_histogram...(data = df, # 指定绘图数据 # 指定x轴和y轴的变量 mapping = aes(x = Province, y = GDP)) + # 绘制条形图...对于数值型变量有两个，离散型变量有一个的数据该如何绘制条形图呢（如常见的环比、同比问题），这里提供一个解决思路，那就是使用对比条形图。
也可以用来展示《葡萄酒杂志》（Wine Magazine）给出的评分数量的分布情况： 如果要绘制的数据不是类别值，而是连续值比较适合使用折线图 : 柱状图和折线图区别 柱状图：简单直观，很容易根据柱子的长短看出值的大小...如果两个类别在饼图中彼此不相邻，很难进行比较 可以使用柱状图图来替换饼图 Pandas 双变量可视化 数据分析时，我们需要找到变量之间的相互关系，比如一个变量的增加是否与另一个变量有关，数据可视化是找到两个变量的关系的最佳方法...修改x轴 y轴标签字体 上图显示了价格和评分之间有一定的相关性：也就是说，价格较高的葡萄酒通常得分更高。...散点图最适合使用相对较小的数据集以及具有大量唯一值的变量。 有几种方法可以处理过度绘图。...堆叠图（Stacked plots） 展示两个变量，除了使用散点图，也可以使用堆叠图 堆叠图是将一个变量绘制在另一个变量顶部的图表 接下来通过堆叠图来展示最常见的五种葡萄酒 从结果中看出，最受欢迎的葡萄酒是
A: 1.使用barplot()，并传递两个参数，其中第一个用来设定条形图的高度。...) 2.使用ggplot2绘制条形图 #变量值的频数表，使用BOD数据，时间为x值，demand为y值，使用geom_col()函数 ggplot(BOD,aes(x=BOD$Time,Y=BOD$demand...#当为plot传递两个变量x,y,且x为因子型变量则默认绘制箱型图 head(ToothGrowth) len supp dose 1 4.2 VC 0.5 2 11.5 VC 0.5...plot(ToothGrowth$supp,ToothGrowth$len) 当两个参数向量在同一个数据框中时，使用boxplot(),其允许我们在x轴上使用变量 组合 #公式语法 boxplot(len...~supp,data=ToothGrowth) #在x轴引用两个变量的交互 boxplot(len~supp+dose,data=ToothGrowth) 3.ggplot2绘制箱线图 #基础画法
这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。 条形通常从中心点开始向外延伸，但也可以别处为起点以显示数值范围（如跨度图）。...散点图 (Scatterplot) 也称为「点图」、「散布图」或「X-Y 点图」，用来显示两个变量的数值（每个轴上显示一个变量），并检测两个变量之间的关系或相关性是否存在。...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。可是请记住，相关性并非因果关系，也有可能存在另一个变量在影响着结果。...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）。...记数符号图表 (Tally Chart) 既是记录工具，也可通过使用标记数字系统来显示数据分布频率。 在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。
Seaborn可往单变量直方图上添加很多东西,更美观，pandas可成组生成直方图。...y轴标签 plt.xlabel("年龄") plt.ylabel("核密度值") #添加标题 plt.title("患者年龄分布") #显示图例 plt.legend() #显示图形 plt.show...('分组',labelpad=10) plt.ylabel('病例数') plt.savefig(r"bar.jpg") # 条形图 # 将柱形图x轴和y轴调换，barh方法 # plt.barh(y...2）、bins：指定直方图条形的个数。 3）、range：指定直方图数据的上下界，默认包含绘图数据的最大值和最小值。 4）、normed：是否将直方图的频数转换成频率。...6）、fit：指定一个随机分布对象，需调用scipy模块中随机分布函数，用于绘制随机分布概率密度曲线。 7）、hist_kws：以字典形式传递直方图的其他修饰属性，如填充色、边框色、宽度等。
reset_index重置DataFrame的索引，并使用默认值。如果DataFrame具有MultiIndex，则此方法可以删除一个或多个级别。...6、边缘直方图 （Marginal Histogram） 边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X 和 Y 的单变量分布。...41、使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形 （Plotting with different scales using secondary Y axis） 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列...，则可以在右侧的辅助Y轴上再绘制第二个系列。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为X和Y轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作X轴和Y轴。
这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。 条形通常从中心点开始向外延伸，但也可以别处为起点以显示数值范围（如跨度图）。...散点图 散点图 (Scatterplot) 也称为「点图」、「散布图」或「X-Y 点图」，用来显示两个变量的数值（每个轴上显示一个变量），并检测两个变量之间的关系或相关性是否存在。...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。可是请记住，相关性并非因果关系，也有可能存在另一个变量在影响着结果。...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）。...在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。
掌握两个库的使用可以满足我们在不同情况下的需求。 散点图 散点图（scatter plot），它将两组数据（或者变量）的值显示在二维坐标中，适合展示两个变量之间的关系。...我们可以看到两张图的区别：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的数值分布，那么条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。...sum(x)归一化 labels (每一块)饼图外侧显示的说明文字explode (每一块)离开中心距离 startangle 起始绘制角度,默认图是从x轴正方向逆时针画起,如设定=90则从y轴正方向画起...shadow 是否阴影 labeldistance label绘制位置,相对于半径的比例, 如<1则绘制在饼图内侧 autopct控制饼图内百分比设置,可以使用format字符串或者format function
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