用于深入了解数据的一些独特的数据可视化技术 可视化是一种方便的观察数据的方式，可以一目了然地了解数据块。我们经常使用柱状图、直方图、饼图、箱图、热图、散点图、线状图等。...六边形有的没有颜色，有的是淡绿色，有的颜色很深。根据图右侧显示的色标，颜色密度随密度变化。比例表示具有颜色变化的数据点的数量。六边形没有填充颜色，这意味着该区域没有数据点。...其他库，如 matplotlib、seaborn、bokeh（交互式绘图）也可用于绘制它。 3、等高线密度图（Contour ） 二维等高线密度图是可视化特定区域内数据点密度的另一种方法。...这是为了找到两个数值变量的密度。例如，下面的图显示了在每个阴影区域有多少数据点。...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。
与盒形图不同，因为盒形图的所有绘图组件都对应于实际数据点,小提琴形图具有底层分布的核密度估计。...如果是区域，每个小提琴都会有相同的区域。 如果计数，小提琴的宽度将按照该箱中的观察次数进行缩放。...如果宽度，每个小提琴将具有相同的宽度 gridsize：int 用于计算核密度估计的离散网格中的点数 inner:{'box'，'quartile'，'point'，'stick'，None} 表示小提琴内部的数据点...如果是框，画一个微型箱图。 如果是四分位数，则绘制分布的四分位数。如果point或stick， 则显示每个基础数据点。...palette：调色板名称,list列表，dict字典 用于对变量调不同级别的颜色 saturation(饱和度)：float 用于绘制颜色的原始饱和度的比例，如果希望绘图颜色与输入颜色规格完美匹配，
散点图 当想要显示两个要素或一个要素与标签之间的关系时，散点图很有用。这非常有用，因为还可以描述每个数据点的大小，为它们涂上不同的颜色并使用不同的标记。看看seaborn的基本命令是做什么的。...然后，将scatterplot命令更新为每个数据点的大小基于median_house_value，颜色使用hue基于ocean_proximity和标记使用style基于基于ocean_proximity...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。...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。...带群图的箱形图 箱形图将信息显示在单独的四分位数和中位数中。与swarm图重叠时，数据点会分布在其位置上，因此根本不会重叠。
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。...创建直方图 密度图（核密度估计） 密度图是展示单变量分布的另一种方法，本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布，然后消除重叠的图，使曲线下的面积为1来创建的 密度图是展示单变量分布的另一种方法，本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布...（Q3）和下四分位数（Q1） 箱体包含了50%的数据。...函数会为单变量绘制直方图，双变量绘制散点图 sns.pairplot(tips) pairplot的缺点是存在冗余信息，图的上半部分和下半部分相同 可以使用pairgrid手动指定图的上半部分和下半部分...如果想在图中包含更多信息，可以使用颜色、大小和形状来区分它们 通过颜色区分 使用violinplot函数时，可以通过hue参数按性别（sex）给图着色 可以为“小提琴”的左右两半着不同颜色，用于区分性别
(0,100,100) # 生成范围在【0~100】之间100个数据 bins = np.arange(0,101,10) # 生成数组[0 10 20 ... 100]，里面是间隔为10的十个数...bins：数据集的分隔区间 color：直方图的颜色 alpha：直方图颜色的透明度 直方图与柱形图相似但不同，直方图表示的是离散型数值的区间分布情况；更多关于直方图hist的教程请参考官方文档。...b：y轴上的离散数值，固定长度的数组。 c：气泡的颜色，可以是固定颜色也可以是一个数组。 s：气泡的大小，用于记录第三维度的函数关系。 cmap：颜色映射表，可以简单理解成配色方案。...：数据点的垂直位置 fmt：数据点的标记样式和数据点标记的连接线样式 xerr：x轴方向数据点的误差计算方法 yerr：y轴方向数据误差点的计算方法 ecolor：误差棒的颜色 mfc：数据点的标记颜色...mec：数据点标记边缘颜色 capthick：误差棒边界横杠的厚度 capsize：误差棒边界横杠的大小 3.效果演示 ?
%matplotlib 内联魔法命令也被添加到代码中，以确保绘制的数字正确显示在笔记本单元格中： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...df.plot(kind='box', vert=False, figsize=(9,6)) Output: 面积图 面积图是折线图的扩展，它用颜色填充折线图和 x 轴之间的区域。...如果在同一个图中显示了多个面积图，则不同的颜色可以区分不同的面积图： df.plot(kind='area', figsize=(9,6)) Output: Pandas plot() 方法默认创建堆积面积图...六边形图 当数据非常密集时，六边形 bin 图（也称为 hexbin 图）可以替代散点图。换句话说，当数据点的数量很大，并且每个数据点不能单独绘制时，最好使用这种以蜂窝形式表示数据的绘图。...此外，每个 hexbin 的颜色定义了该范围内数据点的密度。
在比较相同范围的数据时，这也是非常实用的，否则，matplotlib会自动缩放各图表的界限。 ?...线型图还可以加上一些标记（marker），以强调实际的数据点。由于matplotlib创建的是连续的线型图（点与点之间插值），因此有时可能不太容易看出真实数据点的位置。...标记也可以放到格式字符串中，但标记类型和线型必须放在颜色后面。 ? ? 还可以将其写成更为明确的形式： ? 在线型图中，非实际数据点默认是按线性方式插值的。可以通过drawstyle选项修改： ?...以小费数据集为例，假设我们想要做一张堆积柱状图以展示每天各种聚会规模的数据点的百分比。...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。
作者：杨游云、周健 来源：数仓宝贝库（ID：DataBaby_Family） ? Matplotlib是一个跨平台库，是根据数组中的数据制作2D图的可视化分析工具。...▲图1 散点图 02 条形图 条形图是用宽度相同的条形的高度或长度来表示数据多少的图形。条形图可以横置或纵置，纵置时也称为柱状图。此外，条形图有简单条形图、复式条形图等形式。...▲图2 条形图 03 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表的列或行中的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...▲图3 折线图 04 饼图 饼图常用于统计学模块中。用于显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例。饼图中的数据点显示为整个饼图的百分比，饼图的主要参数及其说明如下。...nrows：subplot的行数 ncols：subplot的列数 sharex：所有subplot应该使用相同的X轴刻度（调节xlim将会影响所有的subplot） sharey：所有subplot应该使用相同的
https://matplotlib.org/gallery/index.html 线性图 前面的例子中，线性图的横轴的点都是自动生成的，而我们很可能希望主动设置它。...image.png 条形图 bar函数用来绘制条形图。条形图常常用来描述一组数据的对比情况，例如：一周七天，每天的城市车流量。...(N*3).reshape(N,-1) # 先生成21（N x 3）个随机数，然后将它们组装成7行，那么每行就是三个数，这对应了颜色的三个组成部分。...3000个随机数，这些随机数的范围是 [0, 3000) 第二个数组包含了4000个随机数，这些随机数的范围是 [0, 4000) 第三个数组包含了5000个随机数，这些随机数的范围是 [0, 5000...) bins数组用来指定我们显示的直方图的边界，即：[0, 100) 会有一个数据点，[100, 500)会有一个数据点，以此类推。
figure.add_subplot:添加子图，可以指定子图的行数、列数和选中图片的编号。 ...ncols:子图的列数 sharex:所有子图使用相同的x轴刻度 sharey:所有子图使用相同的y轴刻度 1 import numpy as np 2 import...点的大小 4.分析特征间的相互关系 1.柱状图: plot.bar():绘制垂直方向上的柱状图 plot.barh()：绘制水平方向上的柱状图 1 import matplotlib.pyplot...数据被分隔成离散的，均匀间隔的箱，并且绘制每个箱中数据点的数量.一般用横轴表示 数据类型，用纵轴表示数量或者占比。 ..."kde",{“plot_kws”:0.2}) 可以支持在对角线上放置每个变量的直方图或密度估计图 4.折线图 折线图是一种将数据点按照顺序连接起来的图形。
Python 实现 接下来，使用 Python 的 scipy 库来实现层次聚类，并使用 matplotlib 库绘制树状图。我们将使用相同的模拟数据来展示层次聚类的结果。...在这个图中，不同颜色的点表示不同的簇，而相同颜色的点属于同一个簇。 在 DBSCAN 算法中，我设置了邻域大小（eps=0.5）和最小点数（min_samples=5）。...在这个图中，不同颜色的点表示不同的簇，而相同颜色的点属于同一个簇。...在这个图中，不同颜色的点表示不同的簇，而相同颜色的点属于同一个簇。 在这个示例中，GMM 被设置为将数据分成四个簇（n_components=4）。...在这个图中，不同颜色的点代表不同的簇，而红色的“X”标记表示每个簇的中心点（即medoids）。这个图形展示了如何将数据点根据它们与中心点的距离分配到不同的簇中。 8.
如上图所示，标示了图中每条线表示的含义，其中应用到了分位值（数）的概念。...举例说明，以下是箱形图的具体例子： 这组数据显示出： 最小值(minimum)=5 下四分位数(Q1)=7 中位数(Med--也就是Q2)=8.5 上四分位数(Q3)=9 最大值(maximum)=...area——每个琴图拥有相同的面域； count——根据样本数量来调节宽度； width——每个琴图则拥有相同的宽度。...inner: {“box”, “quartile”, “point”, “stick”, None}, optional #控制琴图内部数据点的形态。...（matplotlib颜色） palette 调色板 （seaborn颜色色板或字典） legend hue的信息面板 （True/False） legend_out 是否扩展图形，并将信息框绘制在中心右边
下面的图12所示的第一个显示了默认图表，我用金色和绿色填充颜色突出显示了两个单元格。...第二个图表显示了如何将自定义格式应用于两个柱形，金色和绿色填充条形加上标有“金色”和“绿色”的标签，对应于具有这些填充颜色的单元格，我还在工作表中突出显示了图表数据范围。...图12 选中“属性采用图表数据点”设置 (True)后，自定义格式（条形填充颜色和标签）随着数据区域范围的变化跟随点变化。...图13 在未选取“属性采用图表数据点”设置（False）的情况下，自定义格式（条形填充颜色和标签）不会随着数据区域范围的变化而跟随数据点变化。 我们还了解到“属性”包括数据点的格式和数据标签。...第二个图表显示了我如何将自定义格式应用于每个系列中的两个条形图，第一个系列上的金色填充条形加上“金色”的标签，以及第二个系列上的绿色填充条形和“绿色”标签。
用户图形界面工具包 使用Matplotlib，能够的轻易生成各种类型的图像，例如：直方图，波谱图，条形图，散点图等。...前者是红色的直线，后者是绿色的点线。关于样式和颜色的说明请参见plot函数的API Doc：matplotlib.pyplot.plot 散点图 scatter函数用来绘制散点图。...7个随机数值的结果，每个数值是[0, 100]的随机数 它们的颜色也是通过随机数生成的。...np.random.rand(N * 3).reshape(N, -1)表示先生成21（N x 3）个随机数，然后将它们组装成7行，那么每行就是三个数，这对应了颜色的三个组成部分。...[0, 5000) bins数组用来指定我们显示的直方图的边界，即：[0, 100) 会有一个数据点，[100, 500)会有一个数据点，以此类推。
15.2.3 使2散点图并设置其样式 有时候，需要绘制散点图并设置各个数据点的样式。例如，你可能想以一种颜色显示较小的 值，而用另一种颜色显示较大的值。...15.2.6 删除数据点的轮廓 matplotlib允许你给散点图中的各个点指定颜色。默认为蓝色点和黑色轮廓，在散点图包含的 数据点不多时效果很好。但绘制很多点时，黑色轮廓可能会粘连在一起。...15.2.7 自定义颜色 要修改数据点的颜色，可向scatter()传递参数c，并将其设置为要使用的颜色的名称，如下 所示： plt.scatter(x_values, y_values, c='...为获取漫步中下一个点的x值，我们将x_step与x_values中的最后一个值相加（见6），对于y 值也做相同的处理。...图15-8显示了包含5000个点的随机漫步图（本节的示意图未包含 matplotlib查看器部分，但你运行rw_visual.py时，依然会看到）。
堆叠柱状图将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据的大小情况。 分类： 堆积柱状图： 比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积柱状图： 适合展示同类别的每个变量的比例。...盒子的一端位于数据的第 25个百分位。第25个百分位数是绘制的线，其中 25% 的数据点位于其下方。盒子的另一端位于第 75个百分位数（其定义类似于第 25个百分位数）百分位如上）。...箱形图又称盒须图、盒式图或箱线图，是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来显示一组数据分布情况的统计图。...小提琴图 一般来说，小提琴图是一种绘制连续型数据的方法，可以认为是箱形图与核密度图的结合体。当然了，在小提琴图中，我们可以获取与箱形图中相同的信息。...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。
5 箱线图 箱线图是由一个箱体和一对箱须所构成的统计图形。箱体是由第一四分位数、中位数、第三四分位数组成。在箱须末端之外的可以认为是离群值，因此箱须是对一组数据的大致直观描述。...5.1 多组数据的箱线图 代码如下： import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np mpl.rcParams...6 误差棒图 在许多科学实验中都存在测量或实验误差，这是无法控制的客观因素。在可视化实验结果的时候，最好可以给实验结果增加观测结果的误差，以表示客观存在的误差。误差棒则是一种理想的统计图形。...yerr：单一数值的非对称形式误差范围 fmt：数据点的标记样式和数据点标记的连接线样式 ecolor：误差棒的线条颜色 elinewidth：误差棒的线条粗细 ms：数据点的大小 mfc：数据点标记颜色...mec：数据点标记边缘颜色 capthick：误差棒边界横杠厚度 capsize：误差棒边界横杠大小 6.2 带误差棒的柱状图 代码如下： x = np.arange(5) y = [100, 68,
你还可以通过sharex和sharey指定subplot应该具有相同的X轴或Y轴。在比较相同范围的数据时，这也是非常实用的，否则，matplotlib会自动缩放各图表的界限。...颜色、标记和线型 matplotlib的plot函数接受一组X和Y坐标，还可以接受一个表示颜色和线型的字符串缩写。...因为matplotlib可以创建连续线图，在点之间进行插值，因此有时可能不太容易看出真实数据点的位置。...再以本书前面用过的那个有关小费的数据集为例，假设我们想要做一张堆积柱状图以展示每天各种聚会规模的数据点的百分比。...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。
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。 ? 选择正确可视化方法的导向图。...你还可以添加另一个参数，如数据点的半径来编码第三个变量，从而可视化三个变量之间的关系，如下方第二个图所示。 ? 用颜色分组的散点图。 ? 用颜色分组的散点图，点半径作为第三个变量表示国家规模。...当类别数太多时，条形图将变得很杂乱，难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别，不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图：常规、分组和堆叠条形图。...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。...绘制该图的代码与分组条形图有相同的风格，我们循环地遍历每一组，但我们这次在旧的柱体之上而不是旁边绘制新的柱体。 ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
