效果预览 配上动感的音乐感觉就是不一样啊，要达到上述效果除了核心的Matplotlib绘图外，其他工具和上篇推文 Hans Rosling Charts Matplotlib 绘制 所使用的工具一样啊。...引言 动态曲线图不同于动态气泡图，它可以查看部分指标在一段时间内的变化趋势，本期推文将推出动态曲线图的 Matplotlib 绘制过程，核心过程为 折线图 和 散点图 的绘制，详细过程如下： 02....数据处理 由于需要查某些指标随时间的变化趋势，可将数据处理成如下形式（部分）： ? 图表中的 china、usa、japan 等变量可以结合自己的实际需求进行更改，而 time 列则是时间变化。...下面给出一年份数据绘制的曲线图结果： ?...总结 Matplotlib绘制动态曲线图较动态气泡图而言，绘制过程较为简单，主要就是折线图和散点图的配合使用，其他的就是图表属性的定制化设置了，个人能力有限，发现错误的同学可以留言告知啊，下期我们将继续推出
变量的分类 首先变量可以分为： 1.定性型（分类）变量 分类变量的取值可能是数值型或是非数值型的。...2.定量型变量 定量型变量的取值一定是数值型的。既然是数值型的，那就可以分为： 连续性变量：在某个区间内，取值不断变化的量； 离散型变量：变量的可能取值构成的是一个不相连的数字集合。...实际中，因测量方法的限制，连续和离散的界限有时是模糊的。统计分析时所讲的离散，一般是指定量型变量只能取很少几个值的情况。...制表法 制表法其实就是基于频数分布表的方法，对于定性型变量和定量型变量都有效。 频数，就是该观测值的数量； 相对频数，就是该类别数量占总体数量的比例。...直方图v.s.柱状图 条形图和直方图看起来十分类似，但实际上存在很大的区别，直方图不同的组别之间是没有间隙的，所以适用于连续型变量。
其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。 对于定量数据（Data）来说，均值是总和除以总量（N），中位数是数值大小位于中间（奇偶总量处理不同）的值： ? ...柱状图和饼形图是对定性数据进行频数分析的常用工具，使用前需将每一类的频数计算出来。直方图和累积曲线是对定量数据进行频数分析的常用工具，直方图对应密度函数而累积曲线对应分布函数。...使用Matplotlib对身高这一定量变量绘制直方图的代码如下： ?...使用Matplotlib对身高这一定量变量绘制累积曲线的代码如下： 1 from matplotlib import pyplot 2 3 #绘制累积曲线 4 def drawCumulativeHist...，由于身高变量是属于服从正态分布的，从绘制出来的累积曲线图上也可以直观地看出来： ?
其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。 ...柱状图和饼形图是对定性数据进行频数分析的常用工具，使用前需将每一类的频数计算出来。直方图和累积曲线是对定量数据进行频数分析的常用工具，直方图对应密度函数而累积曲线对应分布函数。...使用Matplotlib对身高这一定量变量绘制直方图的代码如下： 1 from matplotlib import pyplot 2 3 #绘制直方图 4 def drawHist(heights...，由于身高变量是属于服从正态分布的，从绘制出来的直方图上也可以直观地看出来： 使用Matplotlib对身高这一定量变量绘制累积曲线的代码如下： 1 from matplotlib import...，由于身高变量是属于服从正态分布的，从绘制出来的累积曲线图上也可以直观地看出来： 3.3 关系分析（散点图） 在散点图中，分别以自变量和因变量作为横纵坐标。
其上下限范围不固定，随股价的滚动而变化。...当你想说明一些数量是如何随一周中的某一天而变化，或者它是如何随时间变化的时候，最好使用日历图。 11.烛台图 烛台图（也称为日本烛台图）是一种金融图表，用于描述证券、衍生品或货币的价格变动。...散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。...这是基于这样一种观点，即人类相当擅长解释方向上的变化。很容易检测到下降和快速上升。 斜坡图通常用于显示随时间的变化，但也用于比较两组，如男孩和女孩。...47.螺旋图 这种类型的可视化沿着阿基米德螺线绘制基于时间的数据。曲线图从螺旋的中心开始向外延伸。缓和曲线图用途广泛，可以使用沿缓和曲线路径显示的条、线或点。
Python 数据可视化 Matplotlib 上 Matplotlib 下 Seaborn 上 之前 Python 数据分析和基础系列的所有课程链接如下。...单图 关系图 分布图 分类图 回归图 矩阵图 3. 组合图 多图网格 配对网格 联合网格 统计分析就是去理解一个数据集中变量之间的关系，以及这些关系如何受到其他变量的影响。...Seaborn 的主要用处就是可视化这个过程。当数据以恰当的方式展示出来时，读者可以直观地观察到某些趋势并发现变量之间的关系。...在 Seaborn 中绘图函数命名非常讲究，在顶层的 relplot(), displot() 和 catplot() 旨在绘制出关系图、分布图和分类图，而在每个函数中设置参数 kind 来细分具体图的类型...plot) 显示两个定量变量之间的关系 分布图 (distributional plot) 显示定量变量的分布 分类图 (categorical plot) 显示定量变量在分类变量下每个类别的分布 回归图
Matplotlib是一个流行的Python库，可以很容易地用于创建数据可视化。然而，设置数据、参数、图形和绘图在每次执行新项目时都可能变得非常混乱和繁琐。...而且由于应用不同，我们不知道选择哪一个图例，比如直方图，饼状图，曲线图等等。这里有一个很棒的思维导图，可以帮助您为工作选择正确的可视化效果： ?...线图 当你能清楚地看到一个变量与另一个变量之间变化很大时，最好使用线图。让我们看看下面的图来说明。我们可以清楚地看到，所有专业的百分比随时间变化很大。...用散点图来绘制这些图会非常杂乱，很难真正理解和看到发生了什么。直线图非常适合这种情况，因为它基本上可以快速总结两个变量(百分比和时间)的协方差。同样，我们也可以通过颜色编码来使用分组。 ?...它们非常适合分类数据，因为您可以根据条形图的大小;分类也很容易划分和颜色编码。我们将看到三种不同类型的条形图:常规的、分组的和堆叠的： ?
，要达到上述效果除了核心的Matplotlib绘图外，其他工具和上篇推文 Hans Rosling Charts Matplotlib 绘制 所使用的工具一样啊。...引言 动态曲线图不同于动态气泡图，它可以查看部分指标在一段时间内的变化趋势，本期推文将推出动态曲线图的 Matplotlib 绘制过程，核心过程为 折线图 和 散点图 的绘制，详细过程如下： 02....数据处理 由于需要查某些指标随时间的变化趋势，可将数据处理成如下形式（部分）： 图表中的 china、usa、japan 等变量可以结合自己的实际需求进行更改，而 time 列则是时间变化。...这里需要指出的是，一般的绘图过程，固定文本一般都是在图表的刻度、轴等属性设置结束后再进行添加，这点则需要注意，好的绘图习惯可以大大减少绘图时间哦 第 66-71 行则是自定义 y 轴的刻度比例范围，由于...总结 Matplotlib绘制动态曲线图较动态气泡图而言，绘制过程较为简单，主要就是折线图和散点图的配合使用，其他的就是图表属性的定制化设置了，个人能力有限，发现错误的同学可以留言告知哈~~
因此，我在本文中提出的 EDA 包括六个步骤：描述性统计、时间图、季节图、箱形图、时间序列分解、滞后分析。 1. 描述性统计 描述性统计是一种用于定量描述或总结结构化数据集合特征的汇总统计方法。...在 Python 中，我们可以使用 Pandas 和 Matplotlib： import matplotlib.pyplot as plt # Set pyplot style plt.style.use...另外，图表也表明，不同年份的总体消耗量并没有明显的增减趋势。 3.2 季节图--每周消耗量 周曲线图是一种有用的曲线图类型，它展示了每周消耗量的变化情况，并能够揭示一年中每周的消耗量变化趋势。...主要的证据来自季节图包括以下几点： 年度消耗量在不同年份之间的变化不大，这意味着可以利用年度季节性特征，例如滞后变量或外生变量。...周消费量在各月份中的变化规律相似，这表明可以利用周特征，如滞后变量或外生变量。 日常消费与平日和周末有所不同，因此应当使用分类特征来区分平日和非平日。 4.
1.1 引言 多元统计分析(简称多元分析)是运用数理统计的方法来研究多变量(多指标)问题的理论和方法，它是一元统计学的推广.在实际间题中，很多随机现象涉及到的变量不是一个，而经常是多个变量，并且这些变量间又存在一定的联系...(或变量)按相似程度进行分类(或归类).例如聚类分析和判别分析等方法就是解决这类问题的统计方法. 3.变量间的相互联系 （1)相互依赖关系:分析一个或几个变量的变化是否依赖于另一些变量的变化?...如果是，建立变量间的定量关系式，并用于预测或控制一一回归分析....(2)变量间的相互关系:分析两组变量间的相互关系-一典型相关分析. 4.多元数据的统计推断 这是关于参数估计和假设检验的间题.特别是多元正态分布的均值向量及协方差阵的估计和假设检验等问题. 5...三、调和曲线图 ? ? 四、散布图矩阵 ?
seaborn可视化的写法和matplotlib基本相同。...和y的关系，只需要写relplot(x,y,data)，而要用颜色做分类、设置不同数据点形状及大小时，不需要像matplotlib一样先自己对数据做筛选，再调用多个ax.plot(x1,y1)来绘制。...可分为三类：分类散点图、分类变量分布图和分类变量估计图；各种有对应的plot一级接口，例如 .catplot(x,y,data,kind='point') 也可以写 .pointplot(x,y,data...，每个time的取值（一般是分类变量）对应一张图，col参数在relplot的实践中提到过，通过g.map(plt.hist, "tip")应用直方图，效果如下： 结合回归曲线图和直方图： sns.jointplot...，让我们节约在绘图上的时间，更好地探索数据中的信息。
表1 pyplot的基础语法及常用参数 ? 散点图 散点图通常用在回归分析中，描述数据点在直角坐标系平面上的分布。散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。...图2 条形图 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表的列或行中的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...折线图的主要参数及各参数说明如表4所示。 表4 折线图的主要参数及各参数说明 ? 以某广告平台随日期变化的用户请求数为例，我们用折线图来表现其变化趋势，如代码清单3所示，其可视化结果如图3所示。...直方图是数值数据分布的精确图形表示，是对连续变量（定量变量）的概率分布的估计，由卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）首先引入，是一种特殊的条形图。...图9 组合图 利用figure的subplot_adjust方法可以轻易地修改间距，其中wspace和hspace分别用于控制宽度和高度的百分比，可以用作subplot之间的间距。
通过审视不同模型超参数下模型性能随迭代次数（epochs）的变化曲线，我们可以得到一些可能提升模型性能的超参数调整区间或方向。...77.593773, TestRMSE=124.404747 9) TrainRMSE=71.749335, TestRMSE=126.396615 运行结束后，在代码文件所在目录下会保存十次实验中测试集和训练集上的均方根误差随训练批次变化的曲线图...虽然训练集和测试集的误差曲线变得越来越平坦，但总体上还是下降趋势，不过在最糟糕的一条测试曲线中我们观察到了测试误差在随训练批次的增大而增大。...大多数的样例再次以良好（能够满足我们设置的下限）的测试结果结束。 结果汇总 从上面参数的动态调整中我们更好地理解了模型随参数的动态变化，但是我们还没有将结果做客观和严谨的比较。...如何利用模型的性能评估指标以及指标随epochs的变化曲线对模型的行为进行分析。 如何探究和解释epoches，Batch Size和神经元数量对模型的影响。
“ 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。...seaborn 是建构于matplotlib基础上，能满足绝大多数可视化需求。 matplotlib和seabron是静态可视化库，pyecharts有很好的web兼容性，可以进行可视化动态效果。...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...# 比较随性的绘图方法，很灵活 g = sns.FacetGrid(tips, col="time", row="sex") g = g.map(plt.scatter, "total_bill_dollar...()函数，直观绘制曲线图 # 若输出值域是离散值，我们可以将其转换成1/0 # 这里值域是个连续性的，所以我们把sex转换为1和0,探究一下 tips['sex'].replace('Female',0
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。...2.2 散点图 散点图是数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，常用于回归分析中。 绘制2013-2018年随股票收盘价格的变化其成交量的散点图。...我们看到柱状图与直方图的形状很相似，但是实际上的含义及用处并不一样，直方图主要表示频率分布，其x轴为定量数据，而柱状图展示的是大小的比较，其x轴变量是分类数据。...3.面向对象API绘图 以上我们介绍的方法是函数方法做图，即使用基本的Matplotlib命令，接下来我们介绍另一种方法，即面向对象API的方法，此法为创建图的最佳方式。...Matplotlib和Seaborn的设置有很多，可以得到不同的效果，大家需要多加练习，从而掌握美观的绘图方法。
pal = dict(male="#6495ED", female="#F08080") # 生存概率如何随年龄和性别变化 # y_jitter回归噪声,logistic逻辑回归模型 g = sns.lmplot...relplot 这是一个图形级别的函数，它用散点图和线图两种常用的手段来表现统计关系。...violinplot violinplot与boxplot扮演类似的角色，它显示了定量数据在一个（或多个）分类变量的多个层次上的分布，这些分布可以进行比较。...pointplot 点图代表散点图位置的数值变量的中心趋势估计，并使用误差线提供关于该估计的不确定性的一些指示。点图可能比条形图更有用于聚焦一个或多个分类变量的不同级别之间的比较。...他们尤其善于表现交互作用：一个分类变量的层次之间的关系如何在第二个分类变量的层次之间变化。连接来自相同色调等级的每个点的线允许交互作用通过斜率的差异进行判断，这比对几组点或条的高度比较容易。
时间序列分析 概念： 时间序列分析，就是对按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据，找出数据变化发展的规律，从而评估和预测未来的走势。...类型： 时间序列分析有以下几种表现形式，并产生与之相适应的分析方法： (1)长期趋势变化：受某种基本因素的影响，数据依时间变化，表现为一种确定倾向,按某种规则稳步地增长或下降。...输入数据表部分内容展示如下： 回归分析 概念： 回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。...,计算变量之间的距离及类间距离； (4)聚类(或分组)：根据具体问题选择聚类方法，确定分类数量； (5)聚类结果评估：是指对聚类结果进行评估，外部有效性评估、内部有效性评估和相关性测试评估。...k=4的聚类分数最高，该数据集共4个簇，与数据集的分布一致，是最佳聚类数。 总结 Python数据分析可以快速对数据进行处理、分析、建模和可视化，为数据科学工作者提供了强大的支持。
在分类数据的基础上展示定量数据的最简单函数就是 stripplot()。...条形图的特殊情况是当您想要显示每个类别的数量，而不是计算统计量。这有点类似于一个分类而不是定量变量的直方图。...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，因为你的眼睛可以很好地辨别斜率的差异： sns.pointplot(x="sex", y="survived", hue="class", data...为了控制由上述函数制作的图形的大小和形状，你必须使用matplotlib命令自己设置图形。...但是，必须特别注意确保每个图的分类变量的顺序需要被强制，或者是使用具有Categorical数据类型的数据或通过命令和 hue_order。
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。...例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。...带线性回归最佳拟合线的散点图（Scatter plot with linear regression line of best fit） 如果你想了解两个变量如何相互改变，那么最佳拟合线就是常用的方法。...分类图（Categorical Plots） 由 seaborn 库 提供的分类图可用于可视化彼此相关的 2 个或更多分类变量的计数分布。 05 组成（Composition） 31....时间序列图（Time Series Plot） 时间序列图用于显示给定度量随时间变化的方式。在这里，您可以看到 1949 年 至 1969 年间航空客运量的变化情况。 36.
provide a title ax.set_title(title) ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) 线图 当一个变量随另一个变量的变化而变化的幅度很大时...如下图所示，我们可以看到，所有专业课程的相对百分数随年代的变化的幅度都很大。用散点图来画这些数据将变得非常杂乱无章，而难以看清其本质。线图非常适合这种情况，因为它可以快速地总结出两个变量的协方差。...以下是线图的实现代码，和散点图的代码结构很相似，只在变量设置上有少许变化。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示，我们第一个变量会随不同的分组（G1、G2 等）而变化，我们在每一组上比较不同的性别。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。
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