有没有一种方法可以在tmap的facet中显示的许多变量之间提供关系？例如，在一张交互式地图上显示多个变量 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

推荐：这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

散点图矩阵（SPLOM）允许你可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！ ?...平行坐标允许你同时显示3个以上的连续变量。dataframe 中的每一行都是一行。你可以拖动尺寸以重新排序它们并选择值范围之间的交叉点。 ?...可视化数据有很多原因：有时你想要提供一些想法或结果，并且你希望对图表的每个方面施加很多控制，有时你希望快速查看两个变量之间的关系。这是交互与探索的范畴。...这种方法的强大之处在于它以相同的方式处理所有可视化变量：你可以将数据框列映射到颜色，然后通过更改参数来改变你的想法并将其映射到大小或进行行分面（facet-row）。...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：你整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等

5K1 0

这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器！

散点图矩阵（SPLOM）允许您可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！...平行坐标允许您同时显示3个以上的连续变量。 dataframe 中的每一行都是一行。您可以拖动尺寸以重新排序它们并选择值范围之间的交叉点。 ?...可视化数据有很多原因：有时您想要提供一些想法或结果，并且您希望对图表的每个方面施加很多控制，有时您希望快速查看两个变量之间的关系。这是交互与探索的范畴。...这种方法的强大之处在于它以相同的方式处理所有可视化变量：您可以将数据框列映射到颜色，然后通过更改参数来改变您的想法并将其映射到大小或进行行分面（facet-row）。...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：您整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等

4.2K2 1

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

强烈推荐一款Python可视化神器！

散点图矩阵（SPLOM）允许您可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！...平行坐标允许您同时显示3个以上的连续变量。 dataframe 中的每一行都是一行。您可以拖动尺寸以重新排序它们并选择值范围之间的交叉点。 ?...可视化数据有很多原因：有时您想要提供一些想法或结果，并且您希望对图表的每个方面施加很多控制，有时您希望快速查看两个变量之间的关系。这是交互与探索的范畴。...这种方法的强大之处在于它以相同的方式处理所有可视化变量：您可以将数据框列映射到颜色，然后通过更改参数来改变您的想法并将其映射到大小或进行行分面（facet-row）。...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：您整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等

4.4K3 0

这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

在你的Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用的交互： image.png 散点图矩阵（SPLOM）允许您可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。...dataframe 中的每一行都是一行。您可以拖动尺寸以重新排序它们并选择值范围之间的交叉点。 image.png 并行类别是并行坐标的分类模拟：使用它们可视化数据集中多组类别之间的关系。...可视化数据有很多原因：有时您想要提供一些想法或结果，并且您希望对图表的每个方面施加很多控制，有时您希望快速查看两个变量之间的关系。这是交互与探索的范畴。...这种方法的强大之处在于它以相同的方式处理所有可视化变量：您可以将数据框列映射到颜色，然后通过更改参数来改变您的想法并将其映射到大小或进行行分面（facet-row）。...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：您整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等

3.7K2 0

可视化神器Seaborn的超全介绍

它建立在matplotlib之上，并与panda数据结构紧密集成以下是seaborn提供的一些功能: 一个面向数据集的API，用于检查多个变量之间的关系专门支持使用分类变量来显示观察结果或汇总统计数据...Seaborn试图简化在不同的可视表示之间的切换，这些表示可以使用相同的面向数据集的API进行参数化。之所以使用relplot()函数来命名，是因为它被设计成可视化许多不同的统计关系。...虽然散点图是一种非常有效的方法，但是一个变量表示时间度量的关系最好用一条线表示。...专业分类图标准散点图和线状图显示数值变量之间的关系，但许多数据分析涉及分类变量。在seaborn中有几种专门的绘图类型，它们经过了优化，用于可视化这类数据。可以通过catplot()访问它们。...与relplot()类似，catplot()的思想是公开一个通用的面向数据集的API，该API在一个数值变量和一个(或多个)分类变量之间关系的不同表示上进行泛化。

2.2K3 0

万字长文 | 超全代码详解Python制作精美炫酷图表教程

图片来源：Nik MacMillan/Unsplash 本文旨在提供代码指南和参考点，以便在查找特定类型的图表时进行参考。为了节省空间，有时会将多个图表合并到一张图上。...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...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。...人均GDP与生活阶梯的关系，不同颜色表示不同大洲和人口规模小提琴图小提琴图结合了盒状图和核密度估计值。它的作用类似于盒状图，显示了定量数据在分类变量之间的分布，以便对这些分布进行比较。...它可以创建多个按变量分组的图表。例如，行可以是一个变量（人均GDP的类别），列是另一个变量（大洲）。它确实还需要适应客户需求（即使用matplotlib），但是它仍然是令人信服。

3.2K1 0

R语言之 ggplot 2 和其他图形

默认值为“loess”，即 LOESS 局部加权回归如果想换一种拟合曲线的方法，可以改变参数 method 的值。...一个图层就像是一张玻璃纸，包含各种图形元素，我们可以分别建立多个图层，然后把它们叠放在一起组成最终的显示效果。...接下来我们将探索用 ggplot2 包绘制常用统计图形的方法。 2.分布的特征在探索数据的过程中，最基本的手段就是观察单个变量的取值情况。对于连续型变量，可以绘制直方图或密度曲线图。...ggpubr 包提供了在平行箱线图上添加组间比较的统计学差异的功能。该包是一个 ggplot2 的衍生包，可以生成用于论文发表的统计图形，值得医学研究工作者探索。...以 RNA-seq 为例，热图可以直观地呈现多样本或多个基因的全局表达量的变化，还可以呈现多样本或多个基因表达量的聚类关系。 stats 包里的函数 heatmap( )可用于制作热图。

5082 0

数据可视化基本套路总结

它从中心向外辐射，每辐射一层就细分一层，用来表示多个变量多层之间的比例关系。马赛克图 ?...柱状图一般是一个分类型变量不同类别间的比较，雷达图可以是多个数值不在同一个scale之下；更具体地说，柱状图一般是横向比较，雷达图既可以多个观测之间的纵向比较，也可以是一个观测在不同变量间的横向比较。...地图的应用主两有种情况：一是如上图一样以颜色填充每一个多边形来映射一个指标，这种情况下地图跟柱状图本质相同，但是多了多边形之间的位置关系；另一种是在地图上叠加散点或者曲线，来表征各个点之间的地理位置。...平行坐标图平行坐标图的优点是可以把多个变量并形排开，把每一个记录都以折线连接上。这样当数据量大的时候，其实可以很方便地观察各个变量的分布情况。桑基图 ?...在实际的数据可视化中，往往不是孤立地用一个基本图形，把多个图形组合、邻接，能交叉对比出更多的信息。比如在柱状图上叠加折线图，在地图上叠加散点图，把多个柱状图放在一起对比等等。

2.7K2 0

Python Seaborn (4) 线性关系的可视化

许多数据集包含多个定量变量，分析的目的通常是将这些变量相互关联起来。我们以前讨论过可以通过显示两个变量的联合分布来实现的功能。...如果残差中有结构，则表明简单的线性回归是不合适的： ? 调节其他变量上面的图表显示了许多方法来探索一对变量之间的关系。...虽然 regplot()总是显示单个关系，lmplot()将 regplot()与 FacetGrid 结合在一起，提供了一个简单的界面，可以在 “faceted” 图上显示线性回归，从而允许您探索与多达三个其他类别变量的交互...要添加另一个变量，您可以绘制多个 “facet”，每个级别的变量出现在网格的行或列中： ? ?...在下图中，两轴在第三个变量的两个级别上不显示相同的关系; 相反，PairGrid() 用于显示数据集中变量的不同配对之间的多个关系： ?

2.1K2 0

如何使用Python创建美观而有见地的图表

文章的结构为了节省空间，有时会将多个图表合并为一张图像。但是请放心可以在此Repo或相应的Jupyter Notebook中找到所有基础代码。...仅了解这两个数字，就可以简单地得出特定结果的可能性。人们立即知道大部分结果将在哪里。它提供了一个参考框架，可以快速将轶事与有统计意义的事件区分开来，而无需进行过于复杂的计算。...左图：2018年亚洲国家“救生梯”的直方图和核密度估计；右图：人均5桶GDP的“生命阶梯”的内核密度估计-钱可以买到幸福绘制双变量分布每当想直观地探索两个或多个变量之间的关系时，通常都归结为某种形式的散点图和分布评估...散点图散点图是一种可视化两个变量的联合密度分布的方法。可以通过添加色相来添加第三个变量，并通过添加size参数来添加第四个变量。...FacetGrid允许创建按变量分段的多个图表。例如，行可以是一个变量（人均GDP类别），列可以是另一个变量（大陆）。

3K2 0

R语言绘图之ggplot2包「建议收藏」

几何对象geom 统计变化stats 标度坐标系coord 分面facet 这些组件之间是通过“+”, 以图层(layer)的方式来粘合构图的, 所以图层是ggplot2中一个重要的概念。...)) 最后一句出现了错误，是因为在aes中, color = “blue”的实际意思是把”blue”当为一个变量, 用这个变量里的数据去关联图形属性中的参数, 而”blue”只含有一个字符变量...3.分组是ggplot2种映射关系的一种, 默认情况下ggplot2把所有观测点分为了一组, 如果需要把观测点按额外的离散变量进行分组处理, 必须修改默认的分组设置。...三、图层 1.在几何对象中设定映射我们可以在在ggplot()中设定了映射了关系, 这种映射关系是默认的, 也可以在后面的几何对象中沿用已设定的默认映射关系, 也可以随时在几何对象中进行更改。...对比下两中做法六、统计变换统计变换对原始数据进行某种计算，然后在图上表示出来。

2.1K2 0

ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

4.3 ggplot2简介 4.3.1 ggplot2和图形语法 ggplot2可以用来创建优雅的图形，由于它的灵活，简洁和一致的接口，可以提供美丽、可直接用来发表的图形，吸引了许多用户，特别是科研领域的用户...然而，图形语法的翻译在ggplot2中没有对应关系（它的作用是由内置的R功能发挥的）。...在ggplot2中，层负责创建我们在绘图上感知到的对象。层由四个部分组成：数据和几何映射、统计变换(STAT)、几何对象(GEOM)和位置调整(Wickham 2010)。一个图可能有多个图层。...有两种方法可以简化语法语法：一种是智能地使用语法的默认值，我们将在这里介绍；另一种是使用qlot()函数，我们将在下一小节中介绍该函数。...使用facet_grid(公式)在栅格中绘制多个图数据根据两个或多个变量分成亚组，facet_grid(公式)函数用来生成grid faceting。

5K2 0

python数据可视化从入门到实战_大数据可视化概念

它从中心向外辐射，每辐射一层就细分一层，用来表示多个变量多层之间的比例关系。...柱状图一般是一个分类型变量不同类别间的比较，雷达图可以是多个数值不在同一个scale之下；更具体地说，柱状图一般是横向比较，雷达图既可以多个观测之间的纵向比较，也可以是一个观测在不同变量间的横向比较。...地图的应用主两有种情况：一是如上图一样以颜色填充每一个多边形来映射一个指标，这种情况下地图跟柱状图本质相同，但是多了多边形之间的位置关系；另一种是在地图上叠加散点或者曲线，来表征各个点之间的地理位置。...平行坐标图平行坐标图平行坐标图的优点是可以把多个变量并形排开，把每一个记录都以折线连接上。这样当数据量大的时候，其实可以很方便地观察各个变量的分布情况。...在实际的数据可视化中，往往不是孤立地用一个基本图形，把多个图形组合、邻接，能交叉对比出更多的信息。比如在柱状图上叠加折线图，在地图上叠加散点图，把多个柱状图放在一起对比等等。

9023 0

生信技能树七天学习小组 Day4笔记——R语言基础

为x轴，燃油效率hwy为y轴画点图，研究引擎大小和燃油效率之间的关系由图可见，引擎大小与燃油效率之间呈负相关关系，也就是说，引擎大的汽车燃油效率低，更耗油。...见上图（2）在使用facet_grid(drv ~ cyl)生成的图中，空白单元的意义是什么？它们和以下代码生成的图有什么关系？...优势：根据想要观测的变量将数据分为每一分面，显示出每一分面中的趋势及不同分面之间的差别劣势：由于数据被分割为一个个的分面，数据整体的趋势就看不出来了如果有一个更大的数据集，就需要根据目标判断，如果看整体趋势的话就不用分面...1.6.2 几何对象函数geom_point()geom_smooth()ggplot2中的每个几何对象函数都有一个mapping参数同一张图中可以放置多个几何对象ggplot(data = mpg)+...ggplot(data = mpg,mapping = aes(x=displ,y=hwy))+ geom_point()+ geom_smooth()这里x、y传递给了ggplot()函数作为全局映射可以在不同的图层中显示不同的图形属性

2622 0

seaborn的介绍

以下是seaborn提供的一些功能：面向数据集的API，用于检查多个变量之间的关系专门支持使用分类变量来显示观察结果或汇总统计数据可视化单变量或双变量分布以及在数据子集之间进行比较的选项不同种类因变量的线性回归模型的自动估计和绘图...Seaborn试图在不同的可视化表示之间切换，可以使用相同的面向数据集的API进行参数化。该功能relplot()以这种方式命名，因为它旨在可视化许多不同的统计关系。...虽然散点图是一种非常有效的方法，但是一个变量代表时间度量的关系更好地用线表示。该relplot()函数有一个方便的kind参数，可让您轻松切换到此替代表示： ?...类似于relplot()，它的想法catplot()是它暴露了一个通用的面向数据集的API，它概括了一个数值变量和一个（或多个）分类变量之间关系的不同表示。...第一种方法是使用其中一个备用seaborn主题来为您的情节提供不同的外观。设置不同的主题或调色板将使其对所有绘图生效： ?

4K2 0

Python数据可视化最佳实践-从数据准备到进阶技巧

Plotly：Plotly是一种交互式可视化库，可以创建交互式的图表和仪表板。它支持多种图表类型，并且可以与Dash等工具集成，实现更复杂的可视化应用。...使用子图和多轴：通过将图表分割成多个子图或在同一张图上绘制多个轴，可以在有限的空间内展示更多的信息。这对于比较不同数据集之间的关系或展示多个变量的趋势非常有用。...Plotly：Plotly是一种交互式可视化库，可以创建交互式的图表和仪表板。它支持多种图表类型，并且可以与Dash等工具集成，实现更复杂的可视化应用。...使用子图和多轴：通过将图表分割成多个子图或在同一张图上绘制多个轴，可以在有限的空间内展示更多的信息。这对于比较不同数据集之间的关系或展示多个变量的趋势非常有用。...通过本文的阐述，读者可以全面了解Python领域中数据可视化的实践方法，并根据实际需求选择合适的工具和技术，从而更好地理解数据、发现趋势和模式，并有效地传达信息。

6612 0

Python Seaborn (5) 分类数据的绘制

分类散点图显示分类变量级别中某些定量变量的值的一种简单方法使用 stripplot()，它会将分散图概括为其中一个变量是分类的： ? 在条纹图中，散点图通常将重叠。这使得很难看到数据的完整分布。...当然也可以传入 hue 参数添加多个嵌套的分类变量。高于分类轴上的颜色和位置时冗余的，现在每个都提供有两个变量之一的信息： ? 一般来说，Seaborn 分类绘图功能试图从数据中推断类别的顺序。...可以使用上面讨论的所有选项来调用 barplot() 和 countplot()，以及在每个函数的详细文档中的其他选项： ? 点图 pointplot() 函数提供了可视化相同信息的另一种风格。...这使得很容易看出主要关系如何随着第二个变量的变化而变化，因为你的眼睛很好地收集斜率的差异： ? 为了使能够在黑白中重现的图形，可以使用不同的标记和线条样式来展示不同 hue 类别的层次: ?...由于分类图的广义 API，它们应该很容易应用于其他更复杂的上下文。例如，它们可以轻松地与 PairGrid 结合，以显示多个不同变量之间的分类关系： ?

4K2 0

空间地理数据可视化之 tmap 包及其拓展

此外，我们可以通过分别设置 tmap_mode("plot") 和 tmap_mode("view") 来创建静态或交互式地图。下面举出一个用 tmap 创建交互式地图的例子。...内容扩展 tmap 包除了可以生成灵活的专题地图外，还允许创建具有多个形状和图层的可视化、创建分面等。...2.1 多个形状和图层下面的一个例子是使用 tmap 包创建的一个多个形状和图层的世界地图，其中不同的颜色分布代表不同的海拔高度。...(check.and.fix = TRUE) 多个形状和图层的世界地图 2.2 创建分面使用 tmap 创建分面主要有以下三种方式：通过对 aesthetic 设置多个变量，在下面这个例子中是...")) + tm_facets(sync = TRUE, ncol = 2) 创建分面的第一种方式在这个例子中，可通过地图的颜色分布初步观察到 income_grp 和 life_exp 可能有一定的相关性

2K2 0

利用Python绘图和可视化（长文慎入）

利用Figure的subplots_adjust方法可以轻而易举地修改间距，此外，它也是个顶级函数： ? wspace和hspace用于控制宽度和高度的百分比，可以用作subplot之间的间距。...这对在Web上提供动态生成的图片是很实用的。Figure.savefig方法的参数及说明如下所示： ?...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）。...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。...basemap提供了许多不同的地球投影以及一种将地球上的经纬度坐标投影转换为二维matplotlib图的方式。

8.7K7 0

【直播回顾】轻松入门数据可视化

我们可以方便的从多种数据源导入数据，使用Dax创建计算字段，创建多种样式的交互式图表，并发布共享。...但是该手册并没有包囊括所有的图表类型，还可能存在许多新型的数据可视化方法。虽然本图表集可以指导读者选择图表类型，但是你的想象力更帮助你确定更有效的数据可视化方法。...数值关系型图表主要展示两个或多个变量之间的关系，包括最常见的散点图、气泡图、曲面图、矩阵散点图等。...该图表的变量一般都为数值型，当变量为1~3个时，可以采用散点图、气泡图、曲面图等；当变量多于3个时，可以采用高维数据可视化方法，如平行坐标系、矩阵散点图、径向坐标图、星形图和切尔若夫脸谱图等。...其中，折线图是用来显示时间序列变化趋势的标准方式，非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。

1.8K4 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭