让我们逐个介绍它们： 我们导入seaborn，这是这个简单例子所必需的唯一库。 在幕后，seaborn使用matplotlib绘制情节。...提示数据集说明了组织数据集的“整洁”方法。你会得到最出seaborn的，如果你的数据集，这种方式组织，并且在更详细的解释如下。 我们绘制了一个带有多个语义变量的分面散点图。...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： ?...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： ?...图形级函数的一些自定义可以通过传递给它的附加参数来完成FacetGrid，您可以使用该对象上的方法来控制图形的许多其他属性。
先看我们的目标作品 ? 看着这图确实很普通，也没有隔壁 PyEcharts 浮夸 好看的动态效果。但是其实想要画出来这个图，你需要掌握以下几个代码编辑方法： 1. 绘制散点图 2....（win 系统在cmd）中运行如下代码查询自己环境中各个库的版本，如果你的版本比较低，可以运行升级代码对相应的库进行升级。...plt.rcParams['font.family']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 先学习如何绘制一个散点图 #先随机生成一组数据...【核心】散点图>气泡图 散点图可以清晰的呈现总体样本的分布情况。 如果进阶成气泡图，便可以在此基础上增加一个维度特征。...卖个关子 亲我 别打我 今天我们把所有技术点都讲到位了，下篇文章我们用我们今天的方法去做我们的目标图（也就是下图）。我们即将用 gitub 上一份公开数据集。
散点图矩阵 一个散点图可以展示两个变量之间的关系，如果有多个变量呢？散点图矩阵可以解决这个问题。散点图矩阵对应的函数是 pairs()，图2 就是一个很好的例子。 ?...每个函数都加入了自己独特的曲线。散点图矩阵作为一种简单清晰的图形，可以说是数据分析与展示工作中必备的工具了。 ? 密度散点图 散点图固然直观，但也不是完美的，在大数据时代，散点图就显得力不从心了。...下面是一个简单的三维散点图的例子（可用scatterplot3d包中的 scatterplot3d()函数来绘制它们的关系）。 ? 图6:三维散点图 这里就不展开讲更多三维散点图的函数了。...这是另一种展示三个变量间的关系的方法。可用symbols()函数来创建气泡图。下面是一个气泡图的示例。 ?...图7.气泡图 其实，气泡图是一种特殊的散点图，通过先创建一个二维散点图，然后用点的大小来代表第三个变量的值，在某些分析工作中还是比较常见的。
Seaborn的散点图矩阵（Pairs Plots） 在开始之前，我们需要知道我们有什么数据。我们可以将社会经济数据用熊猫（Pandas）数据框加载并查看列： ?...我仍然惊讶于一行简单的代码就可以完成我们整个需求！散点图矩阵建立在两个基本图形上，直方图和散点图。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。...显示来自多个类别的单变量分布的更好方法是密度图。我们可以在函数调用中交换柱状图的密度图。当我们处理它时，我们会将一些关键字传递给散点图，以更改点的透明度，大小和边缘颜色。...为此，我会编写一个函数，它接受两个数组、计算统计量，然后在图上绘制它。...结论 散点图矩阵是快速探索数据集中的分布和关系的强大工具。Seaborn提供了一个简单的默认方法，可以通过Pair Grid类来定制和扩展散点图矩阵。
导读： 前面探索性数据分析在介绍可视化探索特征变量时已经介绍了多个可视化图形绘制方法，本文继续介绍两大绘图技巧，分布使用seaborn与pandas包绘制可视化图形。...pandas可视化[2]中，可以使用Series和DataFrame上的plot方法，它只是一个简单的包装器 plt.plot()，另外还有一些有几个绘图功能在pandas.plotting 内。...平行坐标 平行坐标[4]是一种用于绘制多元数据的绘制技术 。平行坐标允许人们查看数据中的聚类，并直观地估计其他统计信息。使用平行坐标点表示为连接的线段。每条垂直线代表一个属性。...径向坐标可视化 RadViz是一种可视化多变量数据的方法。它基于简单的弹簧张力最小化算法。基本上，在平面上设置了一堆点。在我们的情况下，它们在单位圆上等距分布。每个点代表一个属性。...如果时间序列不是随机的，则一个或多个自相关将明显为非零。图中显示的水平线对应于95％和99％的置信带。虚线是99％置信带。
两个或多个响应变量的时间序列 在前面的示例中，我们只处理了单个变量是时间序列的数据。...作为显示两个单独的折线图的另一种选择，我们可以将两个变量相对地绘制，绘制从最早的时间点到最近的时间点的路径(图13.10)。...这样的可视化称为连接散点图，因为我们在技术上做了一个两个变量相对的散点图，然后连接相邻的点。物理学家和工程师通常称其为相位图，因为在他们的学科中，通常用它来表示相空间中的运动。...当绘制一个连通的散点图时，我们指出数据的方向和时间尺度是很重要的。如果没有这样的提示，图形可能会变成毫无意义的涂鸦。 ? 即使连接的散点图一次只能显示两个变量，我们也可以使用它们来可视化高维数据集。...然后我们可以在降维空间中绘制一个连通的散点图。作为这种方法的一个例子，我们将可视化一个由圣路易斯联邦储备银行提供的每月对100多个宏观经济指标观察的数据库。
Python中的机器学习数据的可视化随着熊猫 摄影通过Alex Cheek，保留一些权利。 关于方法 本文中的每个部分都是完整且独立的，因此您可以将其复制并粘贴到您自己的项目中并立即使用。...单变量图 在本节中，我们将看看可以用来独立理解每个属性的技巧。 直方图 获取每个属性分布的一个快速方法是查看直方图。 直方图将数据分组为数据箱，并为您提供每个箱中观察数量的计数。...单变量直方图 密度图 密度图是快速了解每个属性分布情况的另一种方法。这些图像看起来像是一个抽象的直方图，在每个数据箱的顶部绘制了一条平滑的曲线，就像您的眼睛如何理解直方图一样。...散点图矩阵 散点图将两个变量之间的关系显示为二维点，每个属性的一个轴。您可以为数据中的每对属性创建一个散点图。一起绘制所有这些散点图被称为散点图矩阵。...具体来说，你学会了如何使用如下方法来绘制你的数据： 直方图 密度图 盒和晶须图 相关矩阵图 散点图矩阵
在 Seaborn 中，相对低级别和相对高级别的方法用于定制分类数据的绘制图，上面列出的函数都是低级别的，他们绘制在特定的 matplotlib 轴上。...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。...一个简单的解决方案是使用一些随机的 “抖动” 调整位置（仅沿着分类轴） 备注：抖动是平时可视化中的常用的观察 “密度” 的方法，除了使用参数抖动，特定的抖动需求也可以用 numpy 在数据上处理实现 ?...不同的方法是使用函数 swarmplot()，它使用避免重叠点的算法将分类轴上的每个散点图点定位： 备注：道理上，即使抖动还是会有重叠的可能，所以这种方法可能更好 ?...绘制多层面板分类图 正如我们上面提到的，有两种方法可以在 Seaborn 中绘制分类图。
如果将图像使用自然语言进行表达看作一种数据降维的方式， 那这种降维能力可能是需要训练的。不同的人面对同一幅图可能有不同的表达，对于数据产品而言， 有没有数据与图像之间的内在关系模式呢？...使用场景：表达两个变量在第三个维度之间的关系 表达形态：气泡图与散点图相似， 但加入了一个表示大小的变量，气泡由大小指示相对重要的程度 局限：气泡的大小不能没有意义，且不适合比较多类别的更多维度。...数据类型：多变量的多个维度 使用场景：表达复杂变量的整体性能，以及多个维度的整体特性 表达形态：多个轴代表多个维度，不同颜色线代表不同的变量，轴上的点组成的面积形状代表整体衡量。...可视化表达的选择方式依赖于所要呈现的数据及指标类型，这涉及一个相对简单的数据建模过程。...当然，适用于多变量的可视化方法在一般条件下也可降维使用。
在之前的文章中笔者介绍了如何使用QCharts模块来绘制简单的折线图并对通用API接口进行了概括，本章我们通过在TreeWidget组件中提取数据，并依次实现柱状图、饼状图、堆叠图、百分比图、散点图等。...QPercentBarSeries 类主要用于在图表中绘制百分比柱状图，其中的数据集可以包含多个柱子，每个柱子表示一个百分比。...散点图的每个数据点由两个数值组成，分别对应于图表的横轴和纵轴。通过在图表中绘制这些点，可以观察和分析变量之间的关联性、趋势、聚集程度等。...散点图的应用场景非常广泛，常见的用途包括：相关性分析：通过观察散点图，可以初步了解两个变量之间的相关性，是进行相关性分析的一种可视化手段。...聚类分析：观察数据点的分布，可以发现是否存在某种聚类模式，对于数据的分组有一定帮助。总体而言，散点图是一种简单而强大的工具，可用于初步探索和理解两个变量之间的关系。
在之前的文章中笔者介绍了如何使用QCharts模块来绘制简单的折线图并对通用API接口进行了概括，本章我们通过在TreeWidget组件中提取数据，并依次实现柱状图、饼状图、堆叠图、百分比图、散点图等。...QPercentBarSeries 类主要用于在图表中绘制百分比柱状图，其中的数据集可以包含多个柱子，每个柱子表示一个百分比。...散点图的每个数据点由两个数值组成，分别对应于图表的横轴和纵轴。通过在图表中绘制这些点，可以观察和分析变量之间的关联性、趋势、聚集程度等。...散点图的应用场景非常广泛，常见的用途包括： 相关性分析：通过观察散点图，可以初步了解两个变量之间的相关性，是进行相关性分析的一种可视化手段。...聚类分析：观察数据点的分布，可以发现是否存在某种聚类模式，对于数据的分组有一定帮助。 总体而言，散点图是一种简单而强大的工具，可用于初步探索和理解两个变量之间的关系。
时间序列图时间序列图是一种用于显示时间序列数据的图表类型，通常用于观察数据随时间变化的趋势和周期性。Seaborn 中的 lineplot 函数可以用于绘制时间序列图。...Seaborn 中的 histplot 函数可以用于绘制分布对比图，支持在同一个图表中同时显示多个组的分布情况。...Seaborn 中的 pairplot 函数可以绘制简单多变量图，支持在同一个图表中显示变量之间的散点图和单变量分布图。...Seaborn 中的 pairplot 函数可以绘制成对关系图，支持在同一个图表中显示变量之间的散点图和单变量分布图。...网格图网格图是一种用于可视化多个变量之间的关系的图表类型，通常用于观察变量之间的复杂关系和模式。Seaborn 中的 PairGrid 类可以用于创建网格图，支持在每个子数据集上绘制不同类型的图表。
柱状图 柱状图是一个单变量图（注意区分柱状图和条形图），它将一个数值变量分组到各个数值单元中，并显示每个单元中的观察值数量。直方图是了解数值变量分布的一种有用工具。...为了获得更多细节的数据，我们可以增加分箱的数量来查看更小范围内的钻石重量，通过限制x轴的宽度使整个图形在画布上显得不那么拥挤。...箱线图 箱线图是另一种单变量图， 方法pd.boxplot() diamonds.boxplot(column="carat"); ? 箱线图的中心框代表中间50%的观察值，中心线代表中位数。...boxplot最有用的特性之一是能够生成并排的boxplots。每个分类变量都在一个不同的boxside上绘制一个分类变量。...散点图 散点图是双变量图，采用两个数值变量，并在x/y平面上绘制数据点。
除了 Matplotlib 外，你也可以使用 Seaborn 进行散点图的绘制。...核密度估计是通过核函数帮我们来估计概率密度的方法。 这是一段绘制直方图的代码。...热力图 热力图，英文叫 heat map，是一种矩阵表示方法，其中矩阵中的元素值用颜色来代表，不同的颜色代表不同大小的值。通过颜色就能直观地知道某个位置上数值的大小。...另外你也可以将这个位置上的颜色，与数据集中的其他位置颜色进行比较。 热力图是一种非常直观的多元变量分析方法。...蜘蛛图 蜘蛛图是一种显示一对多关系的方法。在蜘蛛图中，一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰可见的。 假设我们想要给王者荣耀的玩家做一个战力图，指标一共包括推进、KDA、生存、团战、发育和输出。
如果我们将气泡图的三维数据绘制到三维坐标系[1]中，通常称其为三维散点图，即用在三维X-Y-Z图上针对一个或多个数据序列绘出三个度量的一种图表。...plot3D包的scatter3D()函数等都可以绘制三维散点图。...先通过该函数进行一个简单三维散点图的构建：以Sepal.Length为x轴，Sepal.Width为y轴，Petal.Length为z轴。...加入第四个变量 上图可以看出三者之间的关系，但是如果要加入第四个变量（Petal.Width）该怎么绘制到三维散点图中？ 方法一:可以将变量Petal.Width映射到数据点颜色中。...方法二:将第四维数据映射到数据点的大小上(cex = rescale(iris$quan, c(.5, 4)))这里我还“得寸进尺”的将颜色也来反应第四维变量，当然你也可以用颜色反应第五维变量。
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。...展示轴网格(默认是打开的) ▲表9-3 Series.plot方法参数 DataFrame拥有多个选项，允许灵活地处理列；例如，是否将各列绘制到同一个子图中，或为各列生成独立的子图。...▲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。...▲图9-23 正态混合的标准化直方图与密度估计 04 散点图或点图 点图或散点图可以用于检验两个一维数据序列之间的关系。...seaborn的reglot方法，该方法可以绘制散点图，并拟合出一个条线性回归线(见图9-24)： In [105]: sns.regplot('m1', 'unemp', data=trans_data
很多Excel、PPT中的已有的图表或者是用这两个Office软件可以轻松绘制的简单图表，现实中的需求却要用BI工具来实现，耗时耗力、不能快速部署落地，同时本质上和造轮子无异。...它们提供了一种可视化价值序列的简单方法，在您希望看到随时间变化的趋势或预测未来价值时非常有用。 29.棒棒糖图 棒棒糖图是折线图和点图的组合，允许您在图表中添加更详细的信息。...用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图将序列显示为一组点。值由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。...散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。 42.分段条形图 当两个或多个数据集并排绘制并分组在同一轴上的类别下时，可以使用如图的条形图的这种变化。...它以一种简单且高度浓缩的方式呈现了某些测量（如温度或股票市场价格）中变化（通常随时间变化）的一般形状。迷你图足够小，可以嵌入到文本中，或者可以将多个迷你图组合在一起作为一个小倍数的元素。
首先要先导入NumPy和matplotlib这两个库，主要的绘图函数在子库matplotlib.pyplot中： ? 散点图 要介绍的第一种图表是散点图，这种图表中一个数据集的值作为其他数据集的x值。...例如，这种图标类型可用于绘制一个金融时间序列的收益和另一个时间序列收益的对比。下面例子中，将使用二维数据集和其他一些数据。 ? ? 直方图 另一种图表类型直方图也常常用于金融收益中。...和直方图类似，它可以简洁概述数据集的特性，很容易比较多个数据集。通过下面的例子我们绘制出了这类图表。 ? ? 特殊金融图表 matplotlib还提供了少数精选的特殊金融图表。...这些图表（如柱状图）主要用于可视化历史股价数据或者类似的金融时间序列数据，可以在matplotlib.finance子库中找到： ?...作为一个方便的函数，且该子库可以简单地从雅虎财经网站（http://finance.yahoo.com）读取历史股价数据。只需要起始和结束日期，以及对应的股票代码。
但是，在图表上方添加度量标准的值，用户可以从图表本身获取精确信息。 ? 16. 棒棒糖图（Lollipop Chart） 棒棒糖图表以一种视觉上令人愉悦的方式提供与有序条形图类似的目的。 ? 17....多个时间序列（Multiple Time Series） 您可以绘制多个时间序列，在同一图表上测量相同的值，如下所示。 ? 41....则可以在右侧的辅助 Y 轴上再绘制第二个系列。...带有误差带的时间序列（Time Series with Error Bands） 如果您有一个时间序列数据集，每个时间点（日期/时间戳）有多个观测值，则可以构建带有误差带的时间序列。...您可以在下面看到一些基于每天不同时间订单的示例。另一个关于 45 天持续到达的订单数量的例子。 在该方法中，订单数量的平均值由白线表示。并且计算 95% 置信区间并围绕均值绘制。 ? ? 43.
受其启发，本贴讲解用Excel制作基于中国地图的迁徙地图/流向地图的方法。下图是最后的目标样式。 ? 作图思路 迁徙射线可用散点图绘制，迁徙数量可用气泡图绘制。...目标是绘制从当前所选省份到其他各省的射线。 在射线图工作表中，C、D 列为各省xy坐标数据，组织K、L列的xy数据，间隔重复所选省份和各省的xy坐标，这是关键点之一。...最后，为了在切换省份时能统一气泡大小比例，增加一个隐藏的最大序列，以固定气泡大小标准。 在气泡图工作表中，先以（x,y,z1）做气泡图，为迁入序列，虚线圆圈。...切换省份和指标，检查确认数据引用、图表绘制的正确性，完成模型。 5、夜视风格。 还可格式化出如下图的黑底发光夜视效果，具有科技感，接近百度迁徙地图的风格。如果你有兴趣，可以格式化到更炫更逼真。...其他变化 各省上可标具体数字，替换气泡，然后有以下格式化方法， 数字可根据数值大小设置不同字号。射线还可带上箭头（不过只有迁出时比较好，迁入时箭头都重叠了看不清）。
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