这两个库结合起来使用，可以为Python的数据分析和科学计算领域提供很好的基础。接下来，我们将介绍一些重要的Python数据分析库和工具。工具介绍1....在第二个图表中，我们使用Seaborn的scatterplot()函数绘制了一个散点图，展示年龄与收入之间的关系。我们使用不同的颜色来表示不同的性别。2....# 创建机器学习模型X = data[['age', 'gender']]y = data['income']# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test =...=42)model.fit(X_train, y_train)# 预测测试集中的收入y_pred = model.predict(X_test)# 输出均方误差mse = mean_squared_error...我们先从数据集中选择年龄和性别两个特征，以收入作为标签。然后，我们使用train_test_split()函数将数据集划分为训练集和测试集，以训练和评估模型。
在数据可视化中，二维散点图的应用范围很广，比如用来观测两个变量之间的相关性、展示销量的的走势等等，这些是散点图的常规用法。 然而，这篇文章想讲的是，二维散点图能够展现的信息远不止两个维度。...数据集中共有10个属性，包含经度、纬度、房屋年龄中位数、总房间数、总卧室数、人口数、家庭数、收入中位数、房屋价值中位数和该地区离大海的距离。 ?...首先，将经度视为x，纬度作为y，绘制散点图，我们可以得到这些街区的地理位置分布图。...但这张图反映不出街区之间的密集程度，原因在于，一个街区的面积相对于一个州的面积而言几乎可以忽略不计，所以很多时候两个街区在经纬度上相差不大，在图上的表现就是重叠成一个点。...，用散点图也能够展现出丰富的信息，在这个案例中，用alpha呈现了街区密集度，s呈现了人口密集度，c反映房价高低，再加上横纵坐标的经纬度，一共反映了5个维度的信息。
那些离点集群较远的点我们称为离群点或者异常点。 ? 示例图如下： ? 绘制散点图： 散点图的绘制，使用的是plt.scatter方法，这个方法有以下参数： x,y：分别是x轴和y轴的数据集。...两者的数据长度必须一致。 s：点的尺寸。如果是一个具体的数字，那么散点图的所有点都是一样大小，如果是一个序列，那么这个序列的长度应该和x轴数据量一致，序列中的每个元素代表每个点的尺寸。 c：点的颜色。...比如有一组运动员身高和体重以及年龄的数据，那么可以通过以下代码来绘制散点图： male_athletes = athletes[athletes['Sex'] == 'M'] female_athletes...想要绘制线性回归的线条，需要先按照之前的数据计算出线性方程，假如x是自变量，y是因变量，那么线性回归的方程可以用以下几个来表示： y = 截距+斜率*x+误差 只要把这个方程计算出来了，那么后续我们就可以根据...x的值，大概的估计出y的取值范围，也就是预测。
在代数上，这是因为标准单位的乘积不依赖于哪个变量被称为x和y。 在几何上，轴的切换关于y = x直线翻转了散点图，但不会改变群聚度和关联的符号。...首先，注意到线性关联不依赖于度量单位 - 我们也可以用标准单位来衡量这两个变量。...np.mean(t.column(label_y)) - slope(t, label_x, label_y)*np.mean(t.column(label_x)) 回归直线和高尔顿的数据 双亲身高和子女身高之间的相关性是...函数fit使用表名和x和y的标签，并返回一个拟合值数组，散点图中每个点一个。...让我们来看看我们的数据说了什么。 这是一个长度（预测变量）和年龄（响应变量）的回归。 这两个变量之间的相关性相当大，为 0.83。
，年龄为y轴绘制散点图 plt.colorbar() #绘制颜色条 plt.xlabel('交易额')...#x轴标签 plt.ylabel('年龄段') #y轴标签 plt.title('不同年龄段交易额趋势')...x轴和区分颜色，年龄为y轴绘制散点图 plt.colorbar() #绘制颜色条 plt.xlabel('交易额')...3 年龄和居住时长因素对交易额影响 再根据居住时长和年龄因素绘制三维散点图，分析这两个因素对交易额的影响，具体语句如下： import matplotlib.cm as cm #导入库...plt.ylabel('居住年数') #y轴标签 plt.title('不同居住时长和年龄段对交易额影响')
连续数值变量 一个数值变量可以用：柱状图，点图，箱图 两个数值变量可以用：散点图 分类变量 一个分类变量的可视化：频率表，条形图 两个分类变量的可视化：关联表，相对频率表，分段条形图 一个分类变量一个数值变量...xyplot() y ~ x | A 散点图矩阵 splom() dataframe 带状图 stripplot() A ~ x或x ~ A 高级绘图中表达式的通常格式：y ~ x | A *...主要变量即为图形的两个坐标轴，其中y在纵轴上，x在横轴上。变形：单变量绘图，用 ~ x 即可；三维绘图，用z ~ x*y；多变量绘图，使用数据框代替y ~ x即可。...1.条件变量的用法~ x | A表示因子A各个水平下数值型变量x的分布情况；y ~ x | A * B表示因子A和B各个水平组合下数值型变量x和y之间的关系。...(v=mean(x),h=mean(y), lty=2) # 加线，v是水平线，h是竖直线，线类型为2, panel.lmline(x,y,col="red") # 加线性回归线，
使用Seaborn绘制散点图 散点图可能是可视化两个变量之间关系的最常见的例子。每个点在数据集中显示一个观察值，这些观察值用点状结构表示。图中显示了两个变量的联合分布。...默认情况下，使用relplot会生成散点图: sns.relplot(x="Views", y="Upvotes", data = df) ?...这里，参数是x、y，数据有在X,Y轴上表示的变量和我们要分别画出来的数据点，通过图片，我们发现了views和upvotes之间的关系。...双变量表示关节，为了将其形象化，我们使用了seaborn库的jointplot()函数。默认情况下，jointplot绘制散点图。让我们看看年龄和avg_training_score之间的二元分布。...Ridge图有助于可视化几个组的数值分布。这些分布可以用KDE图或直方图来表示。现在，我们试着画一个Ridge图来表示年龄和性别的关系。
本文将分为matplotlib可视化和seaborn可视化两个部分。...也非常的简单，程序如下所示： 程序2： #散点图，是用来展示两个维度间的相关性 x = np.random.normal(size=1000) y = np.random.normal(size=1000...常用的属性有hue：对数据按照不同的类型先做分组，再分别对每组数据绘图；col：用于多列数据都出现分组时；markers：用哪种符号对数据进行标注，Ci：是否开启置信区间；color、data、x、y等...接下来我们通过两个案例来直观的比较一下seaborn和matplotlib的不同。...总结：通过上边的案例我们分别通过matplotlib和seaborn完成了数据可视化的操作，我么可以看到Seaborn封装的更好，使用起来更简单；但Matplotlib灵活性更高、功能也更加强大。
同时显示多了图表 用到relplot的属性是col和col_wrap自动分行，同理也可以用row属性设置列。...，解决这个问题可以使用jitter属性，也可使用另一种散点图swarm,它自动使用算法区分出可能重叠的数据。...= np.random.multivariate_normal(mean, cov, 200) df = pd.DataFrame(data, columns=["x", "y"]) 绘制双变量分布图的方法是...jointplot(),用多个面板从两个维度绘制数据分布,seaborn提供了scatterplot(defult),hexbin,kde三种样式 sns.jointplot(x="x", y="y",...,会发现这两个方法绘制的结果区别不大,但是他们传入的数据是有区别的： regplot() 的x和y轴可以是简单的numpy数组，pandas series对象或者pandas DataFrame对象
data是包含两个变量，分别是CRP和Status。...image.png 接下来我们就来看看分别可以用哪些图来展示这样的数据 带误差线的柱形图 首先是对数据集进行转换 library(dplyr) df1<-summarise(group_by(data,...分组信息在x轴已经体现，故去除图例，避免累赘。出图如下： ?...image.png 散点图用到的主要图形对象包括geom_jitter和geom_dotplot. geom_jitter产生的点可在一定范围内随机波动，所以也叫抖动点图；而geom_dotplot产生的点可以按照作者想要的方式...这样可使数据的展现更为饱满。 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本
图2 身高与年龄拟合直线 我们可以看到两个数值，“截距”和“斜率”。无论我们用什么软件来做线性回归（本文中的例子统一采用R语言），它都会用某种形式来报告这两个数值。...这时候你就是在用你的模型去预测一个值，换句话说，你正在陈述这样的事实：我在实验之中并没有用这个X值，并且我的数据里也没有它，但是我想要知道这个X值是怎样投射到Y轴上的。...但现在我们就看看Y，作为一个含有多个自变量的函数，例如含有来个自变量X1和X2的形式： Y = a0 + a1X1 + a2X2 这里的a0 就是截距项，a1，a2 就是自变量X1 ，X2 的系数。...图4 散点图矩阵 与相关系数矩阵一样，每个行与列的交叉点所在的散点图表示其所在的行与列的两个变量的相关关系。由于对角线上方和下方的x轴和y轴是交换的，所以对角线上方的图和下方的图是互为转置的。...散点图中绘制的曲线称为局部回归平滑（loess smooth），它表示x轴和y轴变量之间的一般关系。最好通过例子来理解。
导读：散点图的用途有很多，我认为它的核心价值，在于应用相关思维，发现变量之间的关系。...作者 / 来源：林骥（ID：linjiwx） 01 散点图就像一扇窗，打开它，并仔细观察，能让我们看见更多有价值的信息。 比如说，假设表格中有 10000 个客户年龄和消费金额的数据： ?.../data/客户年龄和消费金额.xlsx' # 读取 Excel文件 df = pd.read_excel(filepath, index_col='客户编号') # 定义画图用的数据：年龄和人均消费金额...df_group = df.groupby('年龄').mean() x = np.array(df_group.index).reshape(-1, 1) y = np.array(df_group.values...截距 intercept = poly_reg.steps[1][1].intercept_ # 评分 score = poly_reg.score(x, y) 接下来，开始用「面向对象」的方法进行画图
3、两个变量的散点图：scatterplot() # countplot() 中x和y只能指定一个，指定x轴则y轴展示数量，指定y轴则x轴展示数量 fig,(axis1,axis2,axis3) = plt.subplots...5、两个变量的联合分布图jointplot() # 5、两个变量的联合分布图jointplot() # 单个变量的分布探究完成后，可以做多个连续性变量之间的联合分布散点图，使用jointplot()函数...，在x和y轴绘制分布图，在中心绘制散点图； # seaborn.jointplot(x, y, data=None, kind='scatter', stat_func=None, color=None...7、不重叠散点图：swarmplot() # 7、不重叠散点图：swarmplot() ax1=sns.swarmplot(x="day", y="total_bill_dollar",hue="smoker...8、有个变量属性的重叠散点图：stripplot() # 8、有个变量属性的重叠散点图：stripplot() ax = sns.stripplot(x="day", y="total_bill_dollar
无论我们用什么软件来做线性回归（本文中的例子统一采用R语言），它都会用某种形式来报告这两个数值。截距就是我们的公式中的b，斜率就是Y和自变量之间的倾斜程度。...这时候你就是在用你的模型去预测一个值，换句话说，你正在陈述这样的事实：我在实验之中并没有用这个X值，并且我的数据里也没有它，但是我想要知道这个X值是怎样投射到Y轴上的。...但现在我们就看看Y，作为一个含有多个自变量的函数，例如含有来个自变量X1和X2的形式： Y = a0 + a1X1 + a2X2 这里的a0 就是截距项，a1，a2 就是自变量X1 ，X2 的系数。...由于对角线上方和下方的x轴和y轴是交换的，所以对角线上方的图和下方的图是互为转置的。 你注意到这些散点图中的一些图案了吗？尽管有一些看上去像是随机密布的点，但还是有一些似乎呈现了某种趋势。...散点图中绘制的曲线称为局部回归平滑（loess smooth），它表示x轴和y轴变量之间的一般关系。最好通过例子来理解。
你应该使用不同的方法来进行估计机器学习算法的准确率，依此来选择一到两个模型。 你可以使用不同的可视化方法来显示平均准确率、方差和模型精度分布的其他性质。...# box and whisker plots to compare models scales <- list(x=list(relation="free"), y=list(relation="free...我发现观察平均值（点）和箱线图的重叠（中间50%）很有用。 ? 用箱线图比较R语言机器学习算法 密度图（Density Plots） 你可以将模型精度分布显示成密度图。...# density plots of accuracyscales <- list(x=list(relation="free"), y=list(relation="free")) densityplot..., scales=scales) 我发现比较均值和目测算法间的重叠伸展很有用。
() 函数，以下内容记录自己重复计数图的代码 绘制散点图的时候如果数据较多会出现散点重叠的情况，这样图中展示的数据看起来会比实际数据显得少一些（The original data has 234 data...其中一种解决办法是用 jitter plot (这个jitter自己也不知道如何翻译)来代替 Scatter plot（散点图）ggplot2 对应的函数为 geom_jitter(),他可以让重叠的点随机分布在原始位置的周围...R语言自带的数据包 mpg 另外一种解决办法就是文章开头提到的Counts Plot(计数图)，散点重叠的位置只画一个点，用这个点的大小来代表这个位置重叠点的多少（there is more points...，发现结果和目标相差比较大，才意识到目标图片不是counts plot 目标图片是以惯用手和身高来分组计算击球率的平均值，点的大小反映的是HR的平均值，明白了目标图片传达的含义，那么作图也有了思路： 整理数据...同时还遇到了其他问题 有两个图例如果想只删掉其中一个应该如何做？ aes中size参数控制点的大小，互相之间可能是按比例来的，并非是实际大小，如果想整体放大应该怎么做？
例如：折线图、散点图、柱状图、直方图、核密度图和小提琴图等。 提高学生动手实践能力。案例中使用Python中的两个常用可视化工具Matplotlib和Seaborn，提高学生绘制常用图表的实践能力。...本案例旨在帮助大家快速熟悉Matplotlib和Seaborn这两个可视化工具的操作。...其中,tight_layout()函数的目的是避免图表之间的重叠。 对上图进行添加坐标轴名称等信息。...使用面向对象API的方法，绘制两个子图，分别表示2015年开盘价格和收盘价格的直方图。...4.5 点对图 pairplot()可以完成点对图的绘制，多用于展示变量之间的相关性；对角线上的直方图允许我们看到单个变量的分布，而上下三角形上的散点图显示了两个变量之间的关系。
这一次，我对数量和现象的理解几乎完全转变为基于分布的理解（大多数时候是高斯分布）。 直到今天，我仍然惊讶于这两个量的作用，标准差能帮助人理解现象。...左图：2018年亚洲国家人生阶梯直方图和核密度估算；右图：五组人均GDP人生阶梯的核心密度估算——体现了金钱与幸福指数的关系 绘制二元分布 每当我想要直观地探索两个或多个变量之间的关系，总是用到某种形式的散点图和分布评估...在每个图中，中心图（散点图，二元KDE，hexbin）有助于理解两个变量之间的联合频率分布。此外，在中心图的右边界和上边界，描述了各自变量的边际单变量分布（用KDE或直方图表示）。...Seaborn双标图，散点图、二元KDE和Hexbin图都在中心图中，边缘分布在中心图的左侧和顶部。 散点图 散点图是一种可视化两个变量联合密度分布的方法。...Plotly散点图，绘制人均 GDP与生活阶梯的关系，其中颜色表示大洲和人口的大小 散点图 — 穿越时间的漫步 fig = px.scatter( data=data, x="Log
也就是说，我得在我的数据里再加一行x0的数据，值全部设置为1就行了。...当只有一个x的时候，图像是一维的，也就是平面上的一条线； 当有两个x的时候，图像是二维的，也就是空间里的一个面； 当有更多x的时候，我是想象不出来了…… 就拿只有两个x举例随便画一个图像： [watermark...当然上面那个高斯分布图看起来不是很清晰，我们可以用numpy和matplotlib自己来画一个简单的高斯分布函数图像。...实则不然，现在要计算的是：J(θ)的最小值， $$J(θ)=(y_{(i)}-θ^Tx_i)^2$$ 当x只有一维取值的时候，这是一个二次函数，用高中的话讲就是一个开口向上的二次函数，有最小值，怎么求呢...这时候，我们给MSSubClass和SalePrice添加一个抖动，抖动只是让它在图上的显示位置稍微偏离一下，并不会更改真实的数据，然后再设置一下透明度，重叠的点越多，图像颜色越深。
相关性最高的变量对是车重与排量，以及每加仑英里数与车重（标了红色，并且离主对角线最近） 11.1.2 高密度散点图 当数据点重叠很严重时，用散点图来观察变量关系就显得“力不从心”了。...旋转三维散点图 用rgl包中的plot3d()函数创建可交互的三维散点图。你能通过鼠标对图形进 行旋转。函数格式为：plot3d(x,y,z) 其中x、y和z是数值型向量，代表着各个点。...该函数可以在指定的(x, y)坐标上绘制圆圈图、方形 图、星形图、温度计图和箱线图。...以绘制圆圈图为例： Symbols（x,y,circle=radius） 其中x、y和radius是需要设定的向量，分别表示x、y坐标和圆圈半径。...用面积而不是半径来表示第三个变量，那么按照圆圈半径的公式（r = A / π ）变 换即可：Symbols（x,y,circle=sqrt(z/pi)）z即第三个要绘制的变量。
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