同时也保持着与Python生态系统的高度兼容性，可以轻松集成到Python数据分析以及机器学习的工作流程中。 今天，小F就给大家介绍如何使用Seaborn制作15种不同类型的可视化图表。...除了直方图之外，KDE参数还可以用来显示核密度估计(KDE)。 这里使用鸢尾花数据集的萼片长度来制作直方图。...FacetGrid Seaborn中的FacetGrid函数将数据集的一个或多个分类变量作为输入，然后创建一个图表网格，每种类别变量的组合都有一个图表。...网格中的每个图都可以定制为不同类型的图，例如散点图、直方图或箱形图，具体取决于要可视化的数据。 在这里，制作了每个物种花瓣长度的图表。...联合分布图 联合分布图将两个不同类型的图表组合在一个表中，展示两个变量之间的关系(二元关系)。
随着所有这些进步，有一个共同的趋势：增加交互性。人们喜欢在静态图中查看数据，但他们更喜欢的是使用数据来查看更改参数如何影响结果。...让我们通过制作带有正方形和圆形的基本图表来说明 glyphs 的概念。首先，我们使用 figure 方法创建一个图，然后通过调用适当的方法并传入数据将我们的 glyphs 附加到 figure 中。...在我们的例子中，x 位置将代表以分钟为单位的到达延迟，高度是相应 bin 中的航班数量。Bokeh 没有内置的直方图，但是我们可以使用 quad 来制作我们自己的直方图。...该视频显示了我们可以使用 Bokeh 制作的图表范围，从直方图和密度图，到我们可以按列排序的数据表，再到完全交互式地图。...除了我们可以在 Bokeh 中创建的图形范围之外，使用 Bokeh 库的另一个好处是交互。 每个选项卡都有一个交互元素，使用户可以访问数据并进行自己的发现。
随着所有这些进步，有一个共同的趋势：增加交互性。 人们喜欢在静态图中查看数据，但他们更喜欢的是使用数据来查看更改参数如何影响结果。...Bokeh 没有内置的直方图，但是我们可以使用 quad 来制作我们自己的直方图。...该视频显示了我们可以使用 Bokeh 制作的图表范围，从直方图和密度图，到我们可以按列排序的数据表，再到完全交互式地图。...除了我们可以在 Bokeh 中创建的图形范围之外，使用 Bokeh 库的另一个好处是交互。 每个选项卡都有一个交互元素，使用户可以访问数据并进行自己的发现。...一旦读入数据，脚本就会进行委托：它将适当的数据传递给每个函数，每个函数都绘制并返回一个选项卡，主脚本将所有这些选项卡组织在一个名为 tabs 的布局中。
直方图和核密度分布都是可视化特定变量关键特征的有效方法。下面来看看如何在一个图表中生成单个变量或多个变量分布。 ?...小提琴图在绘制大洲与生活阶梯的关系图时，用人均GDP的平均值对数据进行分组。人均GDP越高，幸福指数就越高 配对图 Seaborn配对图是在一个大网格中绘制双变量散点图的所有组合。...Seaborn散点图网格中，所有选定的变量都分散在网格的下半部分和上半部分，对角线包含Kde图。...按大洲划分的生活阶梯直方图 FacetGrid— 带注释的KDE图 还可以向网格中的每个图表添加特定的注释。以下示例将平均值和标准偏差以及在平均值处绘制的垂直线相加（代码如下）。 ?...FacetGrid— 热图 我最喜欢的一种绘图类型就是FacetGrid的热图，即每一个网格都有热图。
注意：本文不包含 EDA，但展示了如何在 Bokeh 中使用不同的图表 看看数据的分布。...，我们将从图表中删除 x 轴和 y 轴网格线。...到目前为止，我们已经看到了Bokeh中的所有基本图表，现在看看如何在Bokeh中使用布局。这将帮助我们创建仪表板或应用程序。因此，我们可以将特定用例的所有信息集中在一个地方。...Bokeh库的布局功能 Layout 函数将让我们构建一个由绘图和小部件组成的网格。我们可以在一个布局中拥有尽可能多的行和列或网格。...在Bokeh中设置布局的主要逻辑是我们希望如何设置图表。创建一个如下图所示的设计。
本文环境说明 熊猫本次用的是 Anaconda 的 jupyter notebook 编写的本文代码。今天用到的库都是已经集成好的，无须另行安装。每个库的版本号我列在下方了。...2D 图表，每张图表的元素有很多，每个元素都有对应的方法做编辑修改。...数据准备 首先我们看到目标输出的图片是一个画布上分为四个模块，分别是直方图、散点图、折线图、柱状图。下面这部分代码，分别是为这 4 张图准备的数据。...可以直接复制到你们的编译器中，运行看看每个变量的数据都是什么样的，这里就不做展示了。...（PS：由于有随机性函数，所以每个人运行出来的结果不一样，是正常的哦~） # 折线图数据，我们使用一个累加数据， data1 = np.random.randn(50).cumsum() # 直方图数据
Python中的机器学习数据的可视化随着熊猫 摄影通过Alex Cheek，保留一些权利。 关于方法 本文中的每个部分都是完整且独立的，因此您可以将其复制并粘贴到您自己的项目中并立即使用。...单变量图 在本节中，我们将看看可以用来独立理解每个属性的技巧。 直方图 获取每个属性分布的一个快速方法是查看直方图。 直方图将数据分组为数据箱，并为您提供每个箱中观察数量的计数。...这是有用的，因为如果有高度相关的输入变量在您的数据中，一些机器学习算法如线性和逻辑回归性能可能较差。...这是有用的，因为我们可以在同一个图中看到两个不同的视图。我们还可以看到每个变量在从左上角到右下角的对角线上完全正相关（如您所期望的那样）。...散点图矩阵 散点图将两个变量之间的关系显示为二维点，每个属性的一个轴。您可以为数据中的每对属性创建一个散点图。一起绘制所有这些散点图被称为散点图矩阵。
在本文中，我们将直接上手使用Plotly，学习如何在更短的时间内制作出更好的图表。...使用plotly+cufflinks制作的交互式直方图 对于那些习惯使用Matplotlib的人来说，我们所要做的就是添加一个字母（使用iplot而不是plot），我们就可以得到一个更好看的交互式图表！...进阶图表 现在我们将制作一些你可能不会经常使用的图表，它可能会令人印象深刻。...你甚至可以制作饼图： ? 在Plotly Chart Studio中编辑 当你在Notebook中制作这些图时，你会注意到图表右下角有一个小链接，上面写着“Export to plot.ly”。...在考虑绘图库时，我们通常想要以下的一些东西： 1、仅用一行代码就可以快速探索数据 2、用于子集化/调查数据的交互元素 3、根据需要深入挖掘细节 4、轻松定制最终演示文稿 截至目前，在Python中完成所有这些操作的最佳选择是
导读：如何仅使用一行代码制作漂亮、互动性强的图表？...在本文中，我们将直接上手使用Plotly，学习如何在更短的时间内制作出更好的图表。...▲使用plotly+cufflinks制作的交互式直方图 对于那些习惯使用Matplotlib的人来说，我们所要做的就是添加一个字母（使用iplot而不是plot），我们就可以得到一个更好看的交互式图表...06 在Plotly Chart Studio中编辑 当你在Notebook中制作这些图时，你会注意到图表右下角有一个小链接，上面写着“Export to plot.ly”。...在考虑绘图库时，我们通常想要以下的一些东西： 仅用一行代码就可以快速探索数据 用于子集化/调查数据的交互元素 根据需要深入挖掘细节 轻松定制最终演示文稿 截至目前，在Python中完成所有这些操作的最佳选择是
导读：我们介绍过用matplotlib制作图表的一些tips，感兴趣的同学可以戳→纯干货：手把手教你用Python做数据可视化（附代码）。matplotlib是一个相当底层的工具。...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。...▲图9-20 根据星期几数值和时间计算的小费百分比 请注意seaborn自动改变了图表的美观性：默认的调色板、图背景和网格线条颜色。...使用之前的小费数据，我们可以使用Series的plot.hist方法制作小费占总费用百分比的直方图(见图9-21)： In [92]: tips['tip_pct'].plot.hist(bins=50...▲图9-21 小费百分比的直方图 密度图是一种与直方图相关的图表类型，它通过计算可能产生观测数据的连续概率分布估计而产生。通常的做法是将这种分布近似为“内核”的混合，也就是像正态分布那样简单的分布。
作者：斯科特·贝里纳托（Scott Berinato） 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） 安德鲁·阿伯拉（Andrew Abela）制作的《这份指南》（This Guide）是思考图表类型的一个很好的起点...并不是人人都同意他对图表类型的组织方式，层级结构也并未包含所有有效的图表类型。 事实上，这里显示的每个图表都有许多变体和混合，而且人们时时刻刻都在创建出新的图表类型。...优点：一种记录和说明关系与复杂结构的易于理解的方法 缺点：行与方框的方法在显示复杂性方面受到限制；更难显示不那么正式的关系，比如人们如何在公司的层级制度之外合作 10 直方图 基于范围内每个值的出现频率来显示分布情况的条形...常用于显示概率等结果的风险分析模拟。（也被错误地称为条形图，实际上，条形图用于比较类别之间的值，而直方图则显示一个变量的值的分布。）...优点：和将所有的线都叠加在同一个图表中相比，更容易比较多个甚至几十个类别之间的差异 缺点：如果没有戏剧性的变化或差异，就很难在比较中发现其意义；你在单个图表中看到的一些“事件”就会丢失，例如变量之间的交点
安德鲁·阿伯拉（Andrew Abela）制作的《这份指南》（This Guide）是思考图表类型的一个很好的起点，但不要把它用作决策引擎。...并不是人人都同意他对图表类型的组织方式，层级结构并且其中并未包含所有有效的图表类型。 事实上，这里显示的每个图表都有许多变体和混合，而且人们时时刻刻都在创建出新的图表类型。...常用于显示概率等结果的风险分析模拟。（也被错误地称为条形图，实际上，条形图用于比较类别之间的值，而直方图则显示一个变量的值的分布。） 优点：用来显示统计分布和概率的基本图表类型。...14 网络图 连接在一起的节点和线，以显示一个群体中各元素之间的关系。通常用于表示实物之间的相互联系，如计算机或人。...优点：和将所有的线都叠加在同一个图表中相比，更容易比较多个甚至几十个类别之间的差异。
基础图表 最简单的图表可以使用 pyplot 子库制作。...pyplot 子库中的 plot 函数是最基础的绘图函数，但是也相当强大。原则上，它需要两组数值。...网格图表： ? 代码： plt.plot(y.cumsum()) plt.grid(True) # 添加网格线 plt.axis('tight') # 紧凑坐标轴 添加标签的图表： ?...plt.grid(True) plt.axis('tight') plt.xlabel('index') plt.ylabel('value') plt.title('A Simple Plot') 二维数据图表...直方图： ? 堆叠直方图： ? 箱形图： ? 3D 图： ? 3D 散点图： ? 在信息化时代，通过数据可视化，我们可以更直观地看到信息本身，对于从业金融或者对金融感兴趣的人来说，这是必备的技能。
这是因为要根据数据制作一张完整图表通常都需要用到多个对象。在pandas中，我们有行标签、列标签以及分组信息（可能有）。...这也就是说，要制作一张完整的图表，原本需要一大堆的matplotlib代码，现在只需要一两条简洁的语句就可以了。...10、线型图 Series和DataFrame都有一个用于生成各类图表的plot方法。默认情况下，它们所生成的是线型图： ? ? 该Series对象的索引会被传给matplotlib，并用以绘制X轴。...pandas的大部分绘图方法都有一个可选的ax参数，它可以是一个matplotlib的subplot对象。这使你能够在网格布局中更为灵活地处理subplot的位置。...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。
弧线图适合用来查找数据共同出现的情况。但缺点是：不能如其他双轴图表般清楚显示节点之间的结构和连接，而且过多连接也会使图表难于阅读。...这种图表是直方图的变种，使用平滑曲线来绘制数值水平，从而得出更平滑的分布，并且它们不受所使用分组数量的影响，所以能更好地界定分布形状 。...图表其中一条轴代表要比较的具体类别，另一条则用作离散数值的标尺。 条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...轴与轴之间的网格线通常只作指引用途。每个变量数值会画在其所属轴线之上，数据集内的所有变量将连在一起形成一个多边形。...在每个流程阶段中，流向箭头或线可以组合在一起，或者往不同路径各自分开。我们可用不同颜色来区分图表中的不同类别，或表示从一个阶段到另一个阶段的转换。
介绍 Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。在如何在Ubuntu 14.04第1部分中查询Prometheus，我们设置了三个演示服务实例，向Prometheus服务器公开合成度量。...准备 本教程基于如何在Ubuntu 14.04第1部分上查询Prometheus中概述的设置。至少，您需要按照该教程中的步骤1和步骤2来设置Prometheus服务器和三个受监控的演示服务实例。...rate(demo_api_request_duration_seconds_count{job="demo"}[5m]) > 30 结果将在图表中显示如下： 如您所见，在图表中使用值过滤器和设置操作可能会导致时间序列出现并在同一图表中消失...，具体取决于它们是否与图表中的任何时间步骤匹配。...您现在知道如何解释直方图度量以及如何在不同时间范围内从它们计算分位数，同时还可以动态地聚合某些维度。 第4步 - 使用时间戳指标 在本节中，我们将学习如何使用包含时间戳的指标。
HOG 稍微简单，但是遵循许多相同的基本步骤，如梯度直方图和归一化。图 8-6 展示了 SIFT 体系结构。从原始图像中的感兴趣区域开始，首先将区域划分为网格。然后将每个网格单元进一步划分为子网格。...然后将这些梯度估计聚合成子网格的方向直方图，其中梯度可以具有如上所述的加权投票。然后将每个子网格的方向直方图连接起来，形成整个网格的长梯度方向直方图。...（如果网格被划分为2x2子网格，那么将有 4 个梯度方向直方图拼接成一个。）这是网格的特征向量。从这开始，它经过一个归一化-阈值-归一化过程。首先，将向量归一化为单位范数。...在图中，一个完全连接的神经网络可以由一个完整的二部图表示，其中前一层的每个结点输出都连接到下一层的每个输入。 ? 全连接层包含尽可能多的参数。因此，它们是昂贵的。...然而，经过训练的神经网络，无论是完全连接的还是卷积的，都有可能输出负值。AlxNet 使用 Relu 代替其他变换，在训练过程中可以更快的收敛，它适用于每一个卷积和全连接层。
弧线图适合用来查找数据共同出现的情况。但缺点是：不能如其他双轴图表般清楚显示节点之间的结构和连接，而且过多连接也会使图表难于阅读。...轴与轴之间的网格线通常只作指引用途。每个变量数值会画在其所属轴线之上，数据集内的所有变量将连在一起形成一个多边形。...在每个流程阶段中，流向箭头或线可以组合在一起，或者往不同路径各自分开。我们可用不同颜色来区分图表中的不同类别，或表示从一个阶段到另一个阶段的转换。...推荐制作工具有：AnyChart。 径向柱图 也称为「圆形柱图」或「星图」。 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）。...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。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 数据可视化是数据分析中极为重要的部分，而数据可视化图表(如条形图，散点图，折线图，地理图等)也是非常关键的一环。...Plotly提供了40多种独特的图表类型，例如散点图，直方图，折线图，条形图，饼图，误差线，箱形图，多轴，迷你图，树状图，3-D图表等。Plotly还提供了等高线图，其中在其他数据可视化库中并不常见。...它是一个高级界面，用于创建美观和信息丰富的统计图形，这些图形对于探索和理解数据必不可少。Seaborn数据图形可以包括条形图，饼图，直方图，散点图，误差图等。...Ggplot也与熊猫紧密相连，因此最好将数据保留在DataFrames中。 Altair Altair是Python中的统计数据可视化库。...Altair用最少的编码创建漂亮的图表数据可视化，例如条形图，饼图，直方图，散点图，误差图，功率谱，干图等。
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