案例代码已上传:Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN
最近在学习数据可视化,梳理一下其中一些诸如pandas绘图、matplotlib绘图、pyplot(plt)、axes等概念。
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:
数据集中的数据类型有很多种,除了连续的特征变量之外,最常见的就是类目型的数据类型了,常见的比如人的性别,学历,爱好等。这些数据类型都不能用连续的变量来表示,而是用分类的数据来表示。
可视化是用来探索性数据分析最强大的工具之一。Pandas库包含基本的绘图功能,可以让你创建各种绘图。Pandas中的绘图是在matplotlib之上构建的,如果你很熟悉matplotlib你会惊奇地发现他们的绘图风格是一样的。
参考链接: Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制条形图
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。
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上一讲,我们给大家介绍了matplotlib的快速上手教程,介绍了常用的线性图形与散点图的画法。
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。
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。
今天是读《pyhton数据分析基础》的第14天,今天读书笔记的内容为使用matplotlib模块绘制常用的统计图。 模块概括 matplotlib 是最基础的绘图模块,pandas和seaborn的绘图功能的使用依赖于matplotlib。 条形图 #绘制柱形图 from matplotlib import pyplot as plt #绘图数据 x=["a","c","d","e","b"] y=[11.5,18.6,17.5,14.3,10.8] #创建基础图 fig=plt.figure() #
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,简称EDA),是指对已有的数据在尽量少的先验假设下进行探索,通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。EDA强调让数据自身“说话”,通过EDA可以最真实、最直接的观察到数据的结构特征,发现数据变量之间的联系与区别,它是机器学习工作者挖掘关键特征的重要手段。
主题 数据探索 接着上一节的内容~ 二、数据特征分析 5. 相关性分析 (1)直接描述散点图 从散点图可以比较直观地看书两个变量的相关性。(一般分为完全正线性相关、完全负线性相关、非线性相关、正线性相关、负线性相关、不相关) (2)绘制散点图矩阵 可对多个变量同时进行相关关系的考察 (3)计算相关系数 这里的相关系数有很多,如Pearson相关系数、spearman相关系数、判定系数等等 三、python主要数据探索函数 python中用于数据探索的库主要是pandas和matplotlib,而p
Matplotlib 作为 Python 家族当中最为著名的画图工具,基本的操作还是要掌握的,今天就来分享一波
我们之前探讨了如何使用散点图和回归模型拟合来可视化两个变量之间的关系,以及如何在其他分类变量的层次之间进行展示。 当然,还有一大类问题就是分类数据的问题了? 在这种情况下,散点图和回归模型方法将不起作用。当然,有几个观察可视化这种关系的选择,我们将在本章中讨论。
如果你想要用 Python 进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后,我们还需要用到可视化技术,把最终的结果呈现出来。
箱线图(Boxplot) 是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图表,本期推文就如何使用matplotlib和seaborn 绘制出高度定制化的箱线图做出详细的讲解。
有兴趣的可以跟踪pyplot模块的figure函数,可以完整看见Figure的创建过程,由FigureManager创建与管理的。
在本文中,我将介绍matplotlib一个非常有价值的用于管理子图的函数——subplot_mosaic()。如果你想处理多个图的,那么subplot_mosaic()将成为最佳解决方案。我们将用四个不同的图实现不同的布局。
如果你想要用 Python 进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读。
Seaborn 是基于 matplotlib 开发的高阶 Python 数据可视图库,用于绘制优雅、美观的统计图形。
箱线图,是指—种描述数据分布的统计图,是表述数据的第一四分位数、中位数、第三四分位数与异常值(离群值)的一种图形方法。它也可以粗略地看出数据是否具有对称性,分布的分散程度等信息,特别是可用于对多组样本的比较。
pie()方法返回一个tuple,第一个元素为每个扇形对象组成的list,第二个元素为每个扇形的标签Text对象,第三个元素为每个扇形的数值标签对象,通过这三个对象,可以实现对单一扇形的设置。
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。
箱体图Boxplot是一种表示数据分布的方法(wiki:boxplot),一个基本的箱体图从上到下分别表示最大值,上四分位,均值,下四分位,最小值。有的箱体图中还会加入异常值等。
秒表是一项随处可见的神奇小物件,最常用到秒表的两大场景,一个是运动会,另一个是健身房,因此也总是让人联想到汗水和心跳,贲张的血管,粗重的呼吸,时间似乎变得缓慢,那一只聚拢万千目光的小小秒表,此刻却像一座沉重而古老的大钟,每一次悠长的回摆都回荡着岁月的钝响,一次又一次把人们的心提到了嗓子眼。那么,秒表有没有办法做的可爱、调皮一点呢?比如像下图这样的猫咪秒表。
在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗--缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处理,在本节中将分享异常值的判断和处理方法。
箱线图是由一组数据的最大值、最小值、中位数、两个四分位数(上、下四分位数)这五个特征值绘制而成的,它主要的作用是反应原始数据分布的特征,还可以进行多组数据分布特征的比较。
“ 数据可视化可以让我们很直观的发现数据中隐藏的规律,察觉到变量之间的互动关系,帮助我们更好地解释现象和发现数据价值,做到一图胜千文的说明效果。http://seaborn.pydata.org/index.html”
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python 数据可视化:Matplotlib库的使用 ---- Python 数据可视化:Matplotlib库的使用 1.Matplotlib库简介 2.Matplotlib库安装 3.pyplot 3.1 基本绘图流程 3.2 常用方法 3.2.1 创建画布 3.2.2 创建子图并选定子图 3.2.3 为图
可视化是数据分析的主要内容,其中图形是可视化的主要方式。本节将从基础统计图形函数的功能、调用方式、参数说明和代码展示来探索统计函数的基本使用方法。由于不可能涉及到所有方面,如果有不全之处,可以评论或者网上查询。
参考:R绘图系列-带有significant信息的boxplot | showteeth's blog[1]GitHub - const-ae/ggsignif: Easily add significance brackets to your ggplots[2][ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)](https://www.jianshu.com/p/77f12664540b "ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com "ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)")")
本篇介绍增强箱型图、小提琴图和二维统计直方图绘制方法。其中增强箱型图和小提琴图用到了seaborn库,二维统计直方图用到了matplotlib库。
箱线图也叫盒须图,主要用来突出显示数据分布的四分位数。同时也可以获取较多的统计信息,例如:四分位数、异常值、分布是否倾斜/对称等。
pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具,本文将为你阐述pyecharts的使用细则
来源:bea_tree 英文:kaggle 链接:blog.csdn.net/bea_tree/article/details/50757338 原文采用了kaggle上iris花的数据,数据来源从上面的网址上找噢 如果没有seaborn库 安装方法如下 http://www.ithao123.cn/content-10393533.html 正式开始了~~~ # 首先载入pandas import pandas as pd # 我们将载入seaborn,但是因为载入时会有警告出现,因此先载入w
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。
【小提琴图】其实是【箱线图】与【核密度图】的结合,【箱线图】展示了分位数的位置,【小提琴图】则展示了任意位置的密度,通过【小提琴图】可以知道哪些位置的密度较高。 小提琴图的内部是箱线图(有的图中位数会用白点表示,但归根结底都是箱线图的变化);外部包裹的就是核密度图,某区域图形面积越大,某个值附近分布的概率越大。 通过箱线图,可以查看有关数据的基本分布信息,例如中位数,平均值,四分位数,以及最大值和最小值,但不会显示数据在整个范围内的分布。如果数据的分布有多个峰值(也就是数据分布极其不均匀),那么箱线图就无法展现这一信息,这时候小提琴图的优势就展现出来了!
notch控制是否在图中显示中位数的置信区间,默认值为False, 当取值为True时,会计算中位数的置信区间,并在图中将置信区间与中位数相连,用法如下
前面我们已经介绍了matplotlib的一些基础和进阶的操作,相信大家已经掌握了。没有掌握的同学快回去学一学!
该函数类似于stripplot(),但该函数可以对点进行一些调整,使得数据点不重叠。
和之前学习Pandas一样,我们继续以宝可梦数据集作为学习可视化的例子,进而梳理Python绘图的基本操作,主要涉及seaborn以及matplotlib两个可视化库。
数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要一环,是数据预处理的前提,也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础,没有可信的数据,数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。
我们都知道python上的一款可视化工具matplotlib,而前些阵子做一个Spark项目的时候用到了百度开源的一个可视化JS工具-Echarts,可视化类型非常多,但是得通过导入js库在Java Web项目上运行。
1.绘制正弦 from matplotlib.pyplot import plot, show import math T = range(100) # 0~99 # X周的范围2pi,分成10
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