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数据可视化干货：使用pandas和seaborn制作炫酷图表（附代码）

导读：我们介绍过用matplotlib制作图表的一些tips，感兴趣的同学可以戳→纯干货：手把手教你用Python做数据可视化（附代码）。matplotlib是一个相当底层的工具。...作者：Wes McKinney 本文摘编自《利用Python进行数据分析》（原书第2版），如需转载请联系我们 01 折线图 Series和DataFrame都有一个plot属性，用于绘制基本的图型。...use_index 使用对象索引刻度标签 rot 刻度标签的旋转(0到360) xticks 用于x轴刻度的值 yticks 用于y轴 xlim x轴范围(例如[0,10]) ylim y轴范围 grid...使用之前的小费数据，我们可以使用Series的plot.hist方法制作小费占总费用百分比的直方图(见图9-21)： In [92]: tips['tip_pct'].plot.hist(bins=50...▲图9-28 根据星期几数值绘制的小费百分比箱型图 你可以使用更通用的seaborn.FacetGrid类创建自己的分面网格图。 具体请查看更多的seaborn文档。

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五分钟入门数据可视化

针对离散变量我们可以使用常见的条形图和饼图完成数据的可视化工作，那么，针对数值型变量，我们也有很多可视化的方法，例如箱线图、直方图、折线图、面积图、散点图等等。...seaborn 如果要修改X和Y轴的参数需要这样写代码 df中的参数名字和lineplot中的参数的一一对应的，同时lineplot中的year就是x轴的名字，money就是y轴的名字 df = pd.DataFrame...seaborn 直方图： 直方图是比较常见的视图，它是把横坐标等分成了一定数量的小区间，这个小区间也叫作“箱子”，然后在每个“箱子”内用矩形条（bars）展示该箱子的箱子数（也就是 y 值），这样就完成了对数据集的直方图分布的可视化...Matplotlib 画直方图 plt.hist(s) plt.show() # 用 Seaborn 画直方图 sns.distplot(s, kde=False) plt.show() sns.distplot...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.bar(x, height) 函数，其中参数 x 代表 x 轴的位置序列，height 是 y 轴的数值序列，也就是柱子的高度。

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    数据可视化Seaborn入门介绍

    它将变量的任意两两组合分布绘制成一个子图，对角线用直方图、而其余子图用相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然，绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。...y和hue均为源于data中的某一列值 x，绘图的x轴变量 y，绘图的y轴变量 hue，区分维度，一般为分类型变量 同时，relplot可通过kind参数选择绘制图表是scatter...相比于两列数据均为数值型数据，可以想象分类数据的散点图将会是多条竖直的散点线。...绘图接口有stripplot和swarmplot两种，常用参数是一致的，主要包括： x，散点图的x轴数据，一般为分类型数据 y，散点图的y轴数据，一般为数值型数据 hue，区分维度，相当于增加了第三个参数...06 小结 最后简要总结seaborn制作可视化图表的几个要点： 绝大多数绘图接口名字均为XXXXplot形式 绘图数据对象主要区分连续型的数值变量和离散型的分类数据 绘图接口中的传参类型以

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    我的Python分析成长之路10

    matplot数据可视化基础 制作提供信息的可视化（有时称作绘图）是数据分析中最重要任务之一。...　　　　plt.xlim：指定当前图形x轴的范围,只能确定一个数值区间,而无法使用字符串标识 　　　　plt.ylim:指定当前图形y轴的范围，只能确定一个数值区间,而无法使用字符串标识 　　　　plt...("x") #设置x轴类标 11 plt.ylabel("y") #设置y轴类标 12 plt.xlim([0,1]) #设置x范围 13 plt.ylim([0,1]) #设置y范围 14...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。 　　　　　　　　...label：饼图的标签 　　　　　　　　autupct:指定数值的显示方式 　　　　6.箱型图 　　　　　　　　箱型图也称箱须图，其绘制需要常用的统计量，能提供有关数据位置和分散情况的关键信息，尤其在比较不同特征时

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    python数据科学系列：seaborn入门详细教程

    它将变量的任意两两组合分布绘制成一个子图，对角线用直方图、而其余子图用相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然，绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。 ?...y和hue均为源于data中的某一列值 x，绘图的x轴变量 y，绘图的y轴变量 hue，区分维度，一般为分类型变量 同时，relplot可通过kind参数选择绘制图表是scatter还是line类型。...相比于两列数据均为数值型数据，可以想象分类数据的散点图将会是多条竖直的散点线。...绘图接口有stripplot和swarmplot两种，常用参数是一致的，主要包括： x，散点图的x轴数据，一般为分类型数据 y，散点图的y轴数据，一般为数值型数据 hue，区分维度，相当于增加了第三个参数...06 小结 最后简要总结seaborn制作可视化图表的几个要点： 绝大多数绘图接口名字均为XXXXplot形式 绘图数据对象主要区分连续型的数值变量和离散型的分类数据 绘图接口中的传参类型以pandas.dataframe

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    5种方法教你用Python玩转histogram直方图

    本篇博主将要总结一下使用Python绘制直方图的所有方法，大致可分为三大类（详细划分是五类，参照文末总结）： 纯Python实现直方图，不使用任何第三方库 使用Numpy来创建直方图总结数据 使用matplotlib...实际上，这个功能可以用一个Python的标准库 collection.Counter 类来完成，它兼容Pyhont 字典并覆盖了字典的 .update() 方法。...，数值出现次数用 (+) 符号表示。...之前我们的做法是，在x轴上定义了分箱边界，y轴是相对应的频数，不难发现我们都是手动定义了分箱的数目。...在Pandas中的其它工具 除了绘图工具外，pandas也提供了一个方便的.value_counts() 方法，用来计算一个非空值的直方图，并将之转变成一个pandas的series结构，示例如下： >

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    我用Python的Seaborn库，绘制了15个超好看图表！

    同时也保持着与Python生态系统的高度兼容性，可以轻松集成到Python数据分析以及机器学习的工作流程中。 今天，小F就给大家介绍如何使用Seaborn制作15种不同类型的可视化图表。...柱状图 柱状图通常被用于表示分类变量，它只显示平均值(或其他参数值)。 为了使用这个图，为x轴选择一个分类列(物种)，为y轴选择一个数值列(花瓣长度)。...使用x轴表示花瓣长度，y轴表示数据集的萼片长度，制作散点图。...直方图 直方图通常用于可视化单个变量的分布，不过也可用于比较两个或更多变量的分布。 除了直方图之外，KDE参数还可以用来显示核密度估计(KDE)。 这里使用鸢尾花数据集的萼片长度来制作直方图。...创建了一个坐标轴网格，将所有数值数据点将在彼此之间创建一个图，在x轴上具有单列，y轴上具有单行。 对角线图是单变量分布图，它绘制了每列数据的边际分布。

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    论文画图神器！9种统计学图形的matplotlib画法|收藏收藏！

    、|、-、+、x、o、O matplotlib坐标轴若显示中文，需要修改默认属性，rcParams将字体改为中文字体。这里的sans-serif表示非衬线字体将其值设为SimHei(中文黑体)。...plt.hist(x,bins,color,alpha) x：数据集，直方图会对该数据集的大小按区间进行归类 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。...=0.7) plt.colorbar() # 用于显示颜色柱 plt.title('气泡图') plt.show() 参数说明：绘制气泡图：plt.scatter(a,b,c,s,cmap) a：x轴上的离散数值...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。

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    5种方法教你用Python玩转histogram直方图

    本篇博主将要总结一下使用Python绘制直方图的所有方法，大致可分为三大类（详细划分是五类，参照文末总结）： 纯Python实现直方图，不使用任何第三方库 使用Numpy来创建直方图总结数据 使用matplotlib...实际上，这个功能可以用一个Python的标准库 collection.Counter 类来完成，它兼容Pyhont 字典并覆盖了字典的 .update() 方法。...，数值出现次数用 (+) 符号表示。...之前我们的做法是，在x轴上定义了分箱边界，y轴是相对应的频数，不难发现我们都是手动定义了分箱的数目。...在Pandas中的其它工具 除了绘图工具外，pandas也提供了一个方便的.value_counts() 方法，用来计算一个非空值的直方图，并将之转变成一个pandas的series结构，示例如下： >

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    【直播回顾】轻松入门数据可视化

    Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。...类别比较型 类别比较型图表的数据一般包含数值型和类别型两种数据类型（见图1-8-2），比如在柱形图中，X轴为类别型数据，Y轴为数值型数据，采用位置+长度两种视觉元素。...数据分布型 数据分布型图表主要显示数据集中的数值及其出现的频率或者分布规律，包括统计直方图、核密度曲线图、箱形图、小提琴图等。...其中，统计直方图最为简单与常见，又称质量分布图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。...时间序列型 时间序列型图表强调数据随时间的变化规律或者趋势，X轴一般为时序数据，Y轴为数值型数据，包括折线图、面积图、雷达图、日历图、柱形图等。

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    利用Python绘图和可视化（长文慎入）

    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。 ?...其使用方式有以下两种： 调用时不带参数，则返回当前的参数值。例如，plt.xlim()返回当前的X轴绘图范围。 调用时带参数，则设置参数值。...该Series对象的索引会被传给matplotlib，并用以绘制X轴。可以通过use_index=False禁用该功能。...X轴的刻度和界限可以通过xticks和xlim选项进行调节，Y轴就用yticks和ylim。plot参数的完整列表如下所示： ? ?...相比之下，非Web式的图形化开发工作在近几年中减慢了许多。Python以及其他数据分析和统计计算环境（如R）都是如此。

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    Matplotlib数据分布型图表（3

    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。 5 增强箱型图 增强箱型图是从箱型图基础上发展而来。...基础语法： seaborn.boxenplot(x,y,hue,data,order,hue_order,orient,ax,**kwargs) x：x轴的数值列名（本实例中为season） y：y轴的数值列名...，X-Y轴数据为数值型。...基本语法（根据笔者的实际经验列举）： plt.hist2d(x,y,bins,cmap,norm,**kwargs) plt.hexbin(x,y,bins,cmap,**kwargs) x：x轴坐标数值...highlight=hist2d#matplotlib.axes.Axes.hist2d 现有一组数据（df），记录了2015年pm2.5浓度（共98万条数据），用二维统计直方图表示，代码如下： from

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    数据分析入门系列教程-常用图表

    当然也有三维散点图，不过使用的并不是很多 折线图 折线图可以很好的呈现数据随着时间迁移的变化趋势 直方图 直方图把横坐标等分成一定数量的区间，然后再每个区间内用矩形条展示该区间内的数值，可以很好的查看数据的分布情况...饼图 饼图可以很好的呈现每类数据所占总数据的比例情况 热力图 热力图是把数据用矩阵表示的形式，不同数据颜色不同，可以通过颜色直观的判断某个位置上的数值情况 雷达图 可以很好的显示一对多的关系，比如王者荣耀中的对局信息...直方图 matplotlib 实现直方图 matplotlib.pyplot.hist(x, bins=None) x：要输入的一维数组 bins：是直方图中区域的数量 seaborn 实现直方图 seaborn.distplot...条形图 matplotlib 实现条形图 matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8) x：x 轴的坐标值 height：y 轴的坐标值 width：条形的宽度...seaborn 实现条形图 seaborn.barplot(x=None, y=None, hue=None, data=None) x，y，hue：分别是两个坐标轴的名称和图例名称 data：传入的数据

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    大数据应用导论 Chapter05 | 数据可视化

    条形图(bar chart) 纵轴通常代表数量 直方图(histogram) 纵轴通常代表频率 ? 箱纸图(box plot) 用来展示一个连续数值特征地分布。 ?...气泡图(bubble chart) 展示第三个连续型数值的特征，气泡大小反应特征的大小。 ? 饼图(pie chart) 饼图是条形图的变种，能很好展示各个分量占总体数的比例。...数据可视化工具： 1、Matplotlib(Python)：一个2D绘图库，可以绘制许多高质量的图形 2、Seaborn(Python)：Matplotlib基础上的高级绘图库，运用简单的操作就能够画出较为复杂的图形...5. ylabel()：Y轴命名 6. xticks()：X轴刻度 7. yticks()：Y轴刻度 8. savefig()：保存图片 2.1、正弦图像 1、简单的正弦图像 ## 忽略警告信息...连续渐变颜色可用于数值型数据：数据值越大，颜色越深 ? 还有用于区别不同类别数据的颜色 ?

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    收藏起来！比 matplotlib 效率高十倍的数据可视化神器！

    在开始前，我们需要使用 pip install cufflinks plotly 在 Python 环境中安装这两个包，然后在 jupyter notebook 中导入这两个包： 单变量分布：直方图和箱线图...直方图是绘制单变量分布的首选方式。...在这里，我使用的数据来源是我个人在 medium 网站上所写过文章的统计信息，让我们先来制作一个关于文章点赞次数的交互式直方图（df 是一个标准的 Pandas 数据结构）。...我们在一行代码里完成了很多不同的事情: - 自动获得了格式友好的时间序列作为x轴 - 添加一个次坐标轴（第二y轴），因为上图中的两个变量的值范围不同。...相关系数热力图 为了将数值型变量的相关性可视化，我们可以先计算相关系数，接着就可以创建一个带注释的热力图: ? ? 我们还可以绘制非常酷炫的3D表面图和3D气泡图： ? ?

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    Python数据可视化，被Altair圈粉了

    这幅图是用Python的可视化库Altair绘制的，Altair可以使用强大而简洁的可视化语法快速开发各种统计可视化图表。...用户只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如x轴，y轴，颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。 事实上，Altair能做的还有很多，大家可以去官网example gallery观赏 ?...位置通道：定义位置相关属性： x: x轴数值 y: y轴数值 row: 按行分列图片 column: 按列分列图片 通道描述： color: 标记点颜色 opacity: 标记点的透明度 shape:...标记点的形状 size: 标记点的大小 通道域信息：text：文本标记 label：标签 数据类型： quantitative：缩写Q 连续型数据 ordinal：缩写O 离散型 nominal：缩写N...Altair还为创建交互式图像提供了一个selection的API，在选择功能上，我们能做出一些更酷炫的高级功能，例如本文开头处展示的GIF，对选中的数据点进行统计，生成实时的直方图。

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    正态性检验

    01.描述统计方法 描述统计就是用描述的数字或图表来判断数据是否符合正态分布。常用的方法有Q-Q图、P-P图、直方图、茎叶图。...我们先来想一下正态分布的特征，正态分布的x轴为样本值，从左到右x是逐渐增大的，y轴是每个样本值对应的出现的概率。概率值先上升后下降，且在中间位置达到最高。...可以把Q-Q图中的y轴理解成正态分布中的x轴，如果拟合出来的直线是45度，可以保证中位数两边的数值分布是一样的，即正态分布中基于中位数左右对称。...在Python中我们可以使用如下代码来绘制频数分布直方图： import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(x,bins = 10) ?...在Python中可以用如下代码： from scipy.stats import anderson anderson(x, dist='norm') x为待检验的样本集，dist用来指明已知分布的类型。

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    不使用直方图的6个原因以及应该使用哪个图替代

    一般来说，我们想知道一个数值变量是连续的还是离散的。根据直方图，这几乎是不可能的。 让我们以变量“年龄”为例。...如果你在Excel、R或Python中拥有所有数据，那么制作直方图很容易:在Excel中，你只需单击直方图图标，在R中执行命令hist(x)，而在Python中则是plt.hist(x)。...你不想下载所有的数据只是为了制作一个直方图，对吧?基本上，你所需要的只是一个包含每个容器的极端间隔和观测计数的表。...换句话说，CDP上的每个点显示: x轴:变量的原始值(正如直方图所示); y轴:有多少个是与观察值相同或少于观察值的数量。 让我们来看一个常见变量的例子:最大心率。 ?...然后，你只需要画出这两列，注意把变量的值放在x轴上。

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