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7 款 Python 数据图表工具的比较

我们将会深入几个有趣的权值因子，比如分析航空公司和航线。 那么在此之前我们需要做一些数据清洗的工作。 ? 这一行命令就确保了我们在 airline_id 这一列只含有数值型数据。...然后我们就使用 %matplotlib inline 来设置 matplotlib 在 ipython 的 notebook 中描点，最终我们就利用 plt.hist(route_lengths， bins...用 output_notebook 创建背景虚化，在 iPython 的 notebook 里画出图。然后，使用数据帧和特定序列制作条形图。最后，显示功能会显示出该图。...然后我们可以在 Pygal 的水平条形图里把每一个都绘成条形图： ? 首先，我们创建一个空图。然后，我们添加元素，包括标题和条形图。每个条形图通过百分比值（最大值是100）显示出该类路由的使用频率。...在上面的代码中，首先用 mercator projection 画一个世界地图。墨卡托投影是将整个世界的绘图投射到二位曲面。然后，在地图上用红点点画机场。

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超火动态排序图：代码不到40行，手把手教你！

大家可以基于私募基金数据做出更多有趣的可视化来！也欢迎大家踊跃投稿哦！ 择日不如撞日，今天公众号手把手教你！ 我们使用最流行的Python语言，基于Matplotlib来实现上面的动态效果。...我们只需要4列数据：'name'、'group'、'year'、'value'。一个名称映射到一个组，每年有一个值。 原始数据集： ? ? ? 数据转换 使用pandas进行转换，得到前10个值。...基础图 让我们画一个基本的柱状图。首先创建一个图形和一个坐标轴。然后使用ax.barh (x,y)绘制水平条形图。 ? ? 颜色、标签 接下来，让我们根据组添加值、组标签和颜色。...要对上图进行动画处理，我们将使用 matplotlib.animation 中的 FuncAnimation。 ? Functionatio 通过反复调用函数（在画布上绘制）来创建动画。...在本例中，该函数将是 draw_barchart。 我们使用 frames，这个参数接受你想运行的 draw_barchart 的值——我们将从1968年运行到2018年。 ? ? ?

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超震撼动态排序图：代码不到40行，手把手教你学会！

大家可以基于私募基金数据做出更多有趣的可视化来！也欢迎大家踊跃投稿哦！ 择日不如撞日，今天公众号手把手教你！ 我们使用最流行的Python语言，基于Matplotlib来实现上面的动态效果。...我们只需要4列数据：'name'、'group'、'year'、'value'。一个名称映射到一个组，每年有一个值。 原始数据集： ? ? ? 数据转换 使用pandas进行转换，得到前10个值。...基础图 让我们画一个基本的柱状图。首先创建一个图形和一个坐标轴。然后使用ax.barh (x,y)绘制水平条形图。 ? ? 颜色、标签 接下来，让我们根据组添加值、组标签和颜色。...要对上图进行动画处理，我们将使用 matplotlib.animation 中的 FuncAnimation。 ? Functionatio 通过反复调用函数（在画布上绘制）来创建动画。...在本例中，该函数将是 draw_barchart。 我们使用 frames，这个参数接受你想运行的 draw_barchart 的值——我们将从1968年运行到2018年。 ? ? ?

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数据导入与预处理-拓展-pandas可视化

条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3. 直方图 3.1 生成数据 3.2 透明度/刻度/堆叠直方图 3.3 拆分子图 4....1.3 绘制多列折线图 df 的四列分别放在四个子图上 # 折线图｜子图 # 将 df 的四列分别放在四个子图上 df.plot(subplots=True) plt.show() 输出为：...df 的四列分别放在一个图上 # 折线图｜绘制 df 全部列的折线图 # 同时指定 画布大小 标题 显示网格线 x轴标签 y轴标签 轴字体大小 df.plot(figsize=(10, 6), #...条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 单行垂直/水平条形图 生成数据： # 生成数据 df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "...总结 关于pandas的可视化的用法还有很多，这里不再拓展，但还是建议使用matplotlib，seaborn等库完成绘图。

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使用Matplotlib的数据可视化初学者指南

由此看到数据集是根据国家在幸福评分方面的总体排名来排序的。“得分”之后的其余列，包括此处未显示的“剩余”，总结得到一个国家的总幸福得分。...那么期望每个列中的较高值通常表示一个国家的总体幸福得分较高是有意义的。 线图 线图可能是使用Matplotlib可以创建的最简单的图形。创建一个图表来查看一个国家的排名和幸福分数之间的关系。...就像线图一样，在Matplotlib中创建散点图只需要几行代码，如下所示。...这告诉还有其他因素会影响一个国家的幸福分数，也应该对它们进行调查。 散点图有助于识别数据中存在的线性关系。但是没有一种简单的方法可以在Matplotlib中的散点图上添加回归线。...条形图 在Matplotlib中构建条形图比想象的要困难一些。它可以在几行代码中完成，但了解这段代码的作用非常重要。

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掌握这7种Python数据图表的区别，你就是大牛数据分析师！

= "\\N"] 这一行命令就确保了我们在 airline_id 这一列只含有数值型数据。 制作柱状图 现在我们理解了数据的结构，我们可以进一步地开始描点来继续探索这个问题。...首先，我们将要使用 matplotlib 这个工具，matplotlib 是一个相对底层的 Python 栈中的描点库，所以它比其他的工具库要多敲一些命令来做出一个好看的曲线。...然后我们就使用 %matplotlib inline 来设置 matplotlib 在 ipython 的 notebook 中描点，最终我们就利用 plt.hist(route_lengths, bins...然后，使用数据帧和特定序列制作条形图。最后，显示功能会显示出该图。 这个图实际上不是一个图像－－它是一个 JavaScript 插件。因此，我们在下面展示的是一幅屏幕截图，而不是真实的表格。...墨卡托投影是将整个世界的绘图投射到二位曲面。然后，在地图上用红点点画机场。 上面地图的问题是找到每个机场在哪是困难的-他们就是在机场密度高的区域合并城一团红色斑点。

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python 数据分析基础 day14－matplotlib模块概括条形图直方图折线图散点图箱线图

今天是读《pyhton数据分析基础》的第14天，今天读书笔记的内容为使用matplotlib模块绘制常用的统计图。...条形图 #绘制柱形图 from matplotlib import pyplot as plt #绘图数据 x=["a","c","d","e","b"] y=[11.5,18.6,17.5,14.3,10.8...] #创建基础图 fig=plt.figure() #在基础图上仅绘制一个图，括号中的三个参数代表基础图中的统计图布局，参数一次代表：图的行数量、图的列数量、第几个图。...本例中，为1行1列，第一个图 bar1=fig.add_subplot(1,1,1) #绘制柱形图,align表示条形与标签中间对齐。...柱形图.png 直方图 #绘制直方图 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np #设置数据:两组正态分布的数据 mu1, mu2

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（七）Python绘图基础：Matplotlib绘图

目录 Matplotlib绘图 折线图 绘制一组数据 绘制多组数据 散点图（scatter） 条形图（竖） 条形图（横） 饼图 Matplotlib属性 保存图片 色彩和样式 文字 其他属性 绘制子图...7, 6, 3, 7, 9],"c:") plt.show() 运行结果如下所示： 文字         可以在图上加标题、横坐标的标签和纵坐标的标签，还可以将数轴上的数字用文字来表示。...,可以设为'best',会自动放到最合适的地方 plt.savefig('E:\截图\绘图\huitu1.jpg') plt.show() 运行结果如下所示： 绘制子图 在Matplotlib中绘图在当前图形...（figure）和当前坐标系（axes）中进行，默认在一个编号为1的figure中绘图，可以在一个图的多个区域分别绘图 使用subplot()/subplots()函数和axes()函数 子图-subplot...as plt x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 300) fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(2, 1) # 指定子图是2行1列的,函数的第一个返回值是图对象本身

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Python 数据可视化之山脊线图 Ridgeline Plots

在行为差异、特征工程和预测建模等场景中，了解不同组之间的变量分布差异非常有用。在这些情况下，许多数据科学家更喜欢在单一坐标轴上绘制组级分布图，例如直方图或密度图。...它以清晰的方式展示不同变量或变量类别的分布差异，帮助我们更好地理解数据中的群体特征，从而获得更深入的洞察和启发。...常用 pandas 的 DataFrame。 ax : matplotlib axes 对象，默认为 None。 column：字符串或序列。如果传入参数，将用于将数据限制为列的子集。...通过将多个组的分布放置在同一张山脊线图上，并使用不同的颜色或线型进行标识，我们可以轻松比较它们之间的相似性和差异性。...平滑展示数据分布：与传统的条形图或直方图相比，山脊线图提供了一种更平滑、更直观的方式来展示数据的分布情况。 比较能力：山脊线图非常适合比较多个分布的形状和大小，清晰地展示不同组之间的变化和趋势。

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原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

数据可视化是捕捉趋势和分享从数据中获得的见解的非常有效的方式，流行的可视化工具有很多，它们各具特色，但是在今天的文章中，我们将学习使用 Pandas 进行绘图。...%matplotlib 内联魔法命令也被添加到代码中，以确保绘制的数字正确显示在笔记本单元格中： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...，开始吧 折线图 plot 默认图就是折线图，它在 x 轴上绘制索引，在 y 轴上绘制 DataFrame 中的其他数字列。...: 正如我们在图中看到的，title 参数为绘图添加了一个标题，而 ylabel 为绘图的 y 轴设置了一个标签。...字符串值分配给 kind 参数来创建水平条形图： df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠的垂直或水平条形图上绘制数据

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独家 | 别在Python中用Matplotlib和Seaborn作图了，亲，试试这个

然而Python 在这方面显得有点落后，因为 matplotlib 并不是一个很好的可视化包。 Seaborn 是在 python 中创建静态绘图的一个很好的选择，但不具备交互能力。...数据参数设置为一个列表，其中包含印度和中国的条形图函数 (go.Bar)。在 bar 函数中，我们将 x 轴设置为年份列，将 y 轴设置为人口列，将标记国家-颜色设置为印度-红色，中国-蓝色。 2....color：一个分类变量的列，它代表气泡的颜色。在我们的示例中，默认为每个大陆分配一种颜色。 log_x ：将 X 轴（人均 GDP）设置为对数刻度。 size_max：设置气泡的最大尺寸。...animation_frame：用于标记动画帧的dataframe列的值。在我们的示例中，参数设置为年份列。...animation_group：匹配“animation_group”的行将被作为在每一帧中描述相同的对象。我们想看看每个国家多年来的进展情况，因此将其设置为国家列。

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Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字，而是想要设置标签。我们还可以将x轴标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。

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Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...数据帧中一些列的名称比较冗长，可以重命名使其更加简洁： df.rename(columns={“Country (region)”: “Country”, “Log of GDP\nper capita...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字，而是想要设置标签。我们还可以将x轴标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。

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Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字，而是想要设置标签。我们还可以将x轴标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。

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Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

导读：数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字，而是想要设置标签。我们还可以将x轴标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。

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Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。可视化有助于更好地分析数据并增强用户的决策能力。...假设在环境变量中设置了Python的路径，则只需使用pip命令安装matplotlib软件包即可上手。 使用以下命令： $ pip安装matplotlib ? 在我的系统中，该软件包已经安装。...0.2表示将在图形的点0.2处绘制该线，0和1分别是ymin和ymax，标记行属性之一。legend（）是实现绘图的MATLAB函数，可在图上启用标签。...matplotlib.pyplot.subplot（nrows，ncols，index，** kwargs） 在参数中，我们需要指定三个整数，分别是行和列中的绘图数，然后制定图的索引位置。...首先是定义plot的位置。在第一个子图中，1,2,1表示我们有1行2列，当前图将在索引1处绘制。类似地，1,2,2告诉我们有1行2列，但是这将图的时间定为索引2。 下一步是创建数组以在图中绘制整数点。

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Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...数据帧中一些列的名称比较冗长，可以重命名使其更加简洁： df.rename(columns={“Country (region)”: “Country”, “Log of GDPper capita”:...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字，而是想要设置标签。我们还可以将x轴标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。

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Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...数据帧中一些列的名称比较冗长，可以重命名使其更加简洁： df.rename(columns={“Country (region)”: “Country”, “Log of GDPper capita”:...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字，而是想要设置标签。我们还可以将x轴标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。

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Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

这些有两种类型： 威尔金森点图 在这个点图中，局部位移用于防止图上的点重叠。 克利夫兰点图 这是一个类似散点图的图表，在一个维度中垂直显示数据。...简单气泡图 它是气泡图的基本类型，相当于普通气泡图。 带标签的气泡图 此气泡图上的气泡已标记，以便于识别。这是为了处理不同的数据组。 多变量气泡图 此图表有四个数据集变量。...它由从中心点绘制的几个半径组成。 带标记的雷达图 在这些中，蜘蛛图上的每个数据点都被标记。 填充雷达图 在填充的雷达图中，线条和蜘蛛网中心之间的空间是彩色的。...数据的并排比较在图标的列或行中完成。这是为了将每个类别相互比较。 plotly code 在 plotly 中，标记符号可以与 graph_objs Scatter 一起使用。...code 在 matplotlib 的 figure 方法中可以使用图标属性。

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