pandas库是Python数据分析的核心库 它不仅可以加载和转换数据,还可以做更多的事情:它还可以可视化 pandas绘图API简单易用,是pandas流行的重要原因之一 Pandas 单变量可视化...单变量可视化, 包括条形图、折线图、直方图、饼图等 数据使用葡萄酒评论数据集,来自葡萄酒爱好者杂志,包含10个字段,150929行,每一行代表一款葡萄酒 加载数据 条形图是最简单最常用的可视化图表 在下面的案例中...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... 直方图看起来很像条形图, 直方图是一种特殊的条形图,它可以将数据分成均匀的间隔,并用条形图显示每个间隔中有多少行, 直方图柱子的宽度代表了分组的间距,柱状图柱子宽度没有意义 直方图缺点:将数据分成均匀的间隔区间...数据倾斜: 当数据在某个维度上分布不均匀,称为数据倾斜 一共15万条数据,价格高于1500的只有三条 价格高于500的只有73条数据,说明在价格这个维度上,数据的分布是不均匀的 直方图适合用来展示没有数据倾斜的数据分布情况
本文将详细介绍Matplotlib库的常用功能和应用场景,并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。图片1. Matplotlib库概述Matplotlib是由John D....基本绘图示例在数据分析中,常常需要通过图表来展示数据的分布、趋势等信息。Matplotlib提供了简单易用的API,可以快速绘制各种类型的图表。...3.1 颜色、线型与标记import matplotlib.pyplot as plt# 绘制带有颜色、线型和标记的折线图x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 4, 6, 8, 10]plt.plot...本文详细介绍了Matplotlib库的常用功能和应用场景,并通过实例演示了它在Python数据分析中的具体应用。...利用Matplotlib库,我们可以绘制折线图、散点图、柱状图、饼图等各种类型的图表;还可以通过定制颜色、线型、标记、添加图例、注释等来美化图表;同时,Matplotlib还支持子图布局、直方图、热力图
: 折线图 柱状图(条形图) 散点图 点图 阶梯图 饼图 直方图 面积图 地图 1....柱状图(条形图) 柱状图没有特殊的关键字参数,一般分为柱状图和堆叠柱状图,默认是柱状图。...直方图 在绘制直方图时,有不少参数可供选择: bins:确定用于直方图的 bin,如果 bins 是 int,则它定义给定范围内的等宽 bin 数量(默认为 10),如果 bins 是一个序列,它定义了...bin 边缘,包括最右边的边缘,允许不均匀的 bin 宽度,如果 bins 是字符串,则它定义用于计算最佳 bin 宽度的方法,如histogram_bin_edges所定义 histogram_type...也可以传递一个整数,例如normed=100将导致带有百分比 y 轴的直方图(直方图值的总和 = 100),默认值:False cumulative:如果为 True,则显示累积直方图,默认值:False
Seaborn是Python中的一个库,主要用于生成统计图形。 ? Seaborn是构建在matplotlib之上的数据可视化库,与Python中的pandas数据结构紧密集成。...要引入Seaborn库,使用的命令是: import seaborn as sns 使用Seaborn,我们可以绘制各种各样的图形,如: 分布曲线 饼图和柱状图 散点图 配对图 热力图 在文章中,我们使用从...我们可以通过将上述数据绘制成柱状图来克服这种情况。...带有一些自定义的热图代码 在我们给出“annot = True”的代码中,当annot为真时,图中的每个单元格都会显示它的值。如果我们在代码中没有提到annot,那么它的默认值为False。...Seaborn还支持其他类型的图形,如折线图、柱状图、堆叠柱状图等。但是,它们提供的内容与通过matplotlib创建的内容没有任何不同。
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。...02 柱状图 plot.bar()和plot.barh()可以分别绘制垂直和水平的柱状图。...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。...数据点被分成离散的,均匀间隔的箱,并且绘制每个箱中数据点的数量。...▲图9-22 小费百分比密度图 distplot方法可以绘制直方图和连续密度估计,通过distplot方法seaborn使直方图和密度图的绘制更为简单。
Matplotlib是Python的绘图库,其中的pyplot包封装了很多画图的函数。 Matplotlib.pyplot 包含一系列类似 MATLAB 中绘图函数的相关函数。...绘制柱状图 ?...柱状图亦可横向排列,或用多维方式表达。 绘制每个国家或地区的电影数量的柱状图: ? ? ? 绘制散点图 ?...,如设定=90则从y轴正方向画起 shadow表示是否阴影 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...直方图也可以被归一化以显示“相对”频率。然后,它显示了属于几个类别中的每个案例的比例,其高度等于1。 根据电影的评分绘制直方图: ?
说到数据分析,Python 完全能够胜任这方面的工作。Python 究竟如何在数据分析领域做到游刃有余?因为它有“四板斧”,分别是Matplotlib、NumPy、SciPy/Pandas。...Mapbox Mapbox 使用处理地理数据引擎更强的可视化工具库。如果你需要绘制地理图,那么它值得你信赖。 总之, Python 绘图库众多,各有特点。...2 Matplotlib 能绘制什么图? Matiplotlib 非常强大,所以最基本的图表自然不在话下。例如说: 直线图 曲线图 柱状图 直方图 饼图 散点图 只能绘制这些最基础的图?...显示是不可能的,还能绘制些高级点的图。例如: 高级点的柱状图 等高线图 类表格图形 不仅仅只有这些,还能绘制 3D 图形。...例如: 三维柱状图 3D 曲面图 因此,Matplotlib 绘制的图种类能够满足我们做数据分析了。
在Pandas中,绘制图形除了在plot()中指定kind参数外,还可以通过plot链式调用对应的方法,如plot.scatter()表示绘制散点图,后面绘制柱状图、直方图、饼图等也可以用链式调用的方式...四、绘制柱状图 使用plot链式调用bar()方法,或在plot()中设置kind为bar,都可以绘制柱状图。 width: width参数用于设置柱状图的宽度,默认为0.8,可以根据需要进行修改。...设置bottom参数后,柱状图会沿y轴方向上移,如设置为200,则柱状图上移200,从y坐标为200的地方开始绘制,柱状图的长度不发生改变。例子中的0.5相对于2000多的数值差距太大,看不出来。...当然,在设置x轴刻度值,y轴刻度值,数值标签等时要注意方向的转换。 六、绘制直方图 使用plot链式调用hist()方法,或在plot()中设置kind为hist,都可以绘制直方图。...这里要强调的是,直方图不是柱状图,两者的应用场景完全不同。 绘制直方图前,要根据数据的分布设置好适合的组距,然后根据组距计算出组数。 bins: bins参数用于设置直方图的组数,传入计算的组数。
matplotlib API函数(如plot和close)都位于matplotlib.pyllot模块中,其通常的引入约定是: ?...如果这时发出一条绘图命令哪个(如plt.plot([1.5, 3.5, -2, 1.6])),matplotlib就会在最后一个用过的subplot(如果没有则创建一个)上进行绘制。...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。...直方图以规格化形式给出(以便给出面元化密度),然后再在其上绘制核密度估计。接下来来看一个由两个不同的标准正态分布组成的双峰分布,如下所示: ? ?...相比之下,非Web式的图形化开发工作在近几年中减慢了许多。Python以及其他数据分析和统计计算环境(如R)都是如此。
图9-19 小费的每日比例,带有误差条 seaborn的绘制函数使用data参数,它可能是pandas的DataFrame。其它的参数是关于列的名字。...因为一天的每个值有多次观察,柱状图的值是tip_pct的平均值。绘制在柱状图上的黑线代表95%置信区间(可以通过可选参数配置)。...你可以用seaborn.set在不同的图形外观之间切换: In [90]: sns.set(style="whitegrid") 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。...图9-22 小费百分比的密度图 seaborn的distplot方法绘制直方图和密度图更加简单,还可以同时画出直方图和连续密度估计图。
虽然很难指定一种某人能做而他人不能做的图形类型,但它们仍然具有不同的优点和缺点: 优点 缺点 Matplotlib 带有内置代码的默认绘图样式与Python的深度集成Matlab风格的编程接口(对一些人来说是优点...图形绘制相较Gnuplot更加美观 高度依赖其他包,如Numpy。只适用于Python:很难/不可能在Python以外的语言中使用。...带有内置代码的默认绘图样式 与Python的深度集成 Matlab风格的编程接口(对一些人来说是优点,但对于其他人来说可能是缺点)。...图形绘制相较Gnuplot更加美观 高度依赖其他包,如Numpy。 只适用于Python:很难/不可能在Python以外的语言中使用。...脚本 坐标轴,线等实际的绘制 matplotlib图形的绘制 将数据进行可视化,更直观的呈现 使数据更加客观、更具说服力 折线图 plt.plot() 用来展示数据的变化趋势 (两张图放在同一个画布中
在本篇技术博客文章中,我们将使用Python绘制一只可爱的小猫。我们将使用Python中的绘图库来实现这个任务。在这个示例中,我们将使用matplotlib库来进行绘图操作。...这个不太像,我们接下来进行优化,使用Python的绘图库matplotlib来绘制一只可爱的小猫作为社交媒体应用中的表情包。假设我们想要制作一张表情包,以便在文本消息或社交平台上使用。...以上代码演示了如何在实际应用场景中使用Python的matplotlib库来绘制一只可爱的小猫表情包,并将其保存为图片文件供后续使用。...希望这个示例能够帮助你更好地理解如何将Python绘图技术应用到实际场景中。matplotlib是一个用于绘制二维图形的Python库,广泛应用于数据可视化领域。...它可以用来创建各种类型的图形,包括折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图等,以及支持对这些图形进行进一步的定制和美化。
前面的文章介绍了使用matplotlib绘制柱状图,本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制直方图。...柱状图用于绘制离散的数据,能够一眼看出各个数据的大小,比较数据之间的差别,用于统计和对比。 直方图用于绘制连续性的数据,展示一组或者多组数据的分布状况,用于分析数据的分布情况。...如本例中的最大值为11,最小值为0,范围是(0, 11),绘制直方图时,直方图会分布在(0, 11)之间。...在给直方图设置数据标注时,先调用Python基本数据类型列表的count()方法计算出每一个数据的频数,然后使用matplotlib中的text()方法标记到对应的直方图上。...subplots(): 用于在同一张图像中绘制多张图表,包含柱状图和直方图等。通过nrows, ncols两个参数设置图表的张数和排列方式。
导读:直方图和柱状图都是数据分析中非常常见、常用的图表,由于两者外观上看起来非常相似,也就难免造成一些混淆。此前我们曾在《柱状图、堆叠柱状图、瀑布图有什么区别?怎样用Python绘制?》...一文中带大家了解了柱状图,今天我们再来讲讲直方图。 作者:屈希峰,资深Python工程师,知乎多个专栏作者 来源:大数据DT(ID:hzdashuju) ?...01 概述 直方图(Histogram),形状类似柱状图却有着与柱状图完全不同的含义。直方图牵涉统计学概念,首先要对数据进行分组,然后统计每个分组内数据元的数量。...在平面直角坐标系中,横轴标出每个组的端点,纵轴表示频数,每个矩形的高代表对应的频数,这样的统计图称为频数分布直方图。...▲图2-59 代码示例2-45运行结果 代码示例2-45第2行使用quad ()方法通过定义矩形的四边边界绘制直方图,具体参数说明如下。
文章目录: 一.Matplotlib可视化分析 1.绘制曲线图 2.绘制散点图 3.绘制柱状图 4.绘制饼图 5.绘制3D图形 二.Pandas读取文件可视化分析 1.绘制折线对比图 2.绘制柱状图和直方图...---- 2.绘制柱状图和直方图 下面针对贵阳的商品房房价数据集进行柱状图绘制,调用Pandas提供的plot()函数。...你或许会疑惑直方图和柱状图有什么区别呢?...直方图的Y轴是频率,柱形图的Y轴可以是数值。 直方图是一种展示数据频数或频率的特殊柱状图,y 轴是频数或频率的度量,既可以是频数(计数)也可以是频率(占比)。...代码是绘制贵州省六个城市的柱状图,在代码中引入ECharts后,可以直接调用。
Matplotlib Matplotlib是Python的主要绘图库,主要用于创建静态、动态以及交互式的可视化图形。我们可以用它来创建各种图表,如柱状图、直方图、散点图等。...你可以旋转、裁剪、颜色转换,甚至绘制文本、线条和其他形状。 3. OpenCV OpenCV是一个主要针对实时计算机视觉的库。...它提供了一个高级的界面,用于绘制吸引人且富有信息量的统计图形。 5. Plotly Plotly是一个可以在线创建交互式,出版质量图形的图形库。...你可以使用它来制作线图、散点图、区域图、柱状图、误差线、箱线图、直方图、热图、子图、多轴图、极坐标图和气泡图等。 Python的这些库提供了强大的数据可视化工具,能满足我们的各种需求。...如果你在使用这些库的过程中遇到任何问题,都可以给我留言,我会尽我所能提供解答。
如果你经常使用Python进行数据分析,那么对于Pandas一定不会陌生,但是Pandas除了在数据处理上大放异彩,随着版本的不断更新,Pandas的绘图功能在某些情况下甚至要比Matplotlib更加适用...现在只要一行代码,即可完成柱状图的绘制df.plot.bar() ? 同样是这个图,如果使用Matplotlib制作的话?...更多图表,一览Pandas强大 下面我们继续看看,一行pandas代码能做出哪些常用的图! 堆叠柱状图,添加一个参数即可df.plot.barh(stacked=True) ?...更多的图表,本文就不再一一展示,从官方文档中可以看到(我的版本是0.23.4),Pandas一共支持14种常见图表的直接绘制,感兴趣的读者可以进一步阅读官方文档!...以上就是关于如何在使用Python更快速的对数据进行可视化,我们可以发现,在很多情况下,使用Pandas直接进行绘图会显得更加高效便捷!
什么是Matplotlib Matplotlib 是一个Python的 2D绘图库。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。...sin和cos曲线绘制到同一个二维坐标系中,如果想绘制到两张画布中,可以调用subplot()函数将画布分区。...绘制柱状图 使用bar函数可以绘制柱状图。柱状图需要水平的x坐标值,以及每一个x坐标值对应的y坐标值,从而形成柱状的图。柱状图主要用来纵向对比和横向对比的。...绘制直方图 直方图与柱状图的分格类似,都是由若干个柱组成,但直方图和柱状图的含义却有很大的差异。直方图是用来观察分布状态的,而柱状图是用来看每一个X坐标对应的Y的值的。...也就是说,直方图关注的是分布,并不关心具体的某个值,而柱状图关心的是具体的某个值。使用hist函数绘制直方图。
例如,根据下图,我们能清楚地看出,不同专业获得学士学位的人群中,女性所占的百分比随时间变化产生很大变化。 此时,若用散点图绘制,数据点容易成簇,显得非常混乱,很难看出数据本身的意义。...叠加直方图 在实现叠加直方图的代码中需要设置以下几个参数: 设置水平范围,以适应两种可变分布; 根据这个范围和期望的分组数量,计算并设置组距; 设置其中一个变量具有更高透明度,以便在一张图上显示两个分布...对每个列表赋予x坐标,循环遍历其中的每个子列表,设置成不同颜色,绘制出分组柱状图。 堆积柱状图,适合可视化含有子分类的分类数据。下面这张图是用堆积柱状图展示的日常服务器负载情况统计。...代码与柱状图样式相同,同样为循环遍历每个组,只是这次是在旧柱体基础上堆叠,而不是在其旁边绘制新柱体。...由于箱形图是为每个组或变量绘制的,因此设置起来非常容易。x_data是组或变量的列表,x_data中的每个值对应于y_data中的一列值(一个列向量)。
本文要讲的是Matplotlib,一个强大的Python可视化库。一共5小段代码,轻松实现散点图、折线图、直方图、柱状图、箱线图,每段代码只有10行,也是再简单不过了吧!...例如,根据下图,我们能清楚地看出,不同专业获得学士学位的人群中,女性所占的百分比随时间变化产生很大变化。 此时,若用散点图绘制,数据点容易成簇,显得非常混乱,很难看出数据本身的意义。...叠加直方图 在实现叠加直方图的代码中需要设置以下几个参数: 设置水平范围,以适应两种可变分布; 根据这个范围和期望的分组数量,计算并设置组距; 设置其中一个变量具有更高透明度,以便在一张图上显示两个分布...对每个列表赋予x坐标,循环遍历其中的每个子列表,设置成不同颜色,绘制出分组柱状图。 ? 堆积柱状图,适合可视化含有子分类的分类数据。下面这张图是用堆积柱状图展示的日常服务器负载情况统计。...由于箱形图是为每个组或变量绘制的,因此设置起来非常容易。x_data是组或变量的列表,x_data中的每个值对应于y_data中的一列值(一个列向量)。
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