Pandas模块 #注意直方图上添加核密度图,必须将直方图频数更改为频率,即normed参数设置成True #直方图 df.年龄.plot(kind="hist",bins=20,color="steelblue...7）、bottom：可以为直方图的每个条形添加基准线，默认为0. 8）、histtype：指定直方图的类型，默认bar，其他八日stacked、step和stepfilled。...7）、hist_kws：以字典形式传递直方图的其他修饰属性，如填充色、边框色、宽度等。 8）、kde_kws：以字典形式传递核密度图的其他修饰属性，如线的颜色、线的类型等。...9）、rug_kws：以字典形式传递须图的其他修饰属性，如线的颜色、线的宽度等。 10）、fit_kws：以字典形式传递须图的其他修饰属性，如线的颜色、线的宽度等。...11）、color：指定图颜色，除了随机分布曲线的颜色。 12）、vertical：是否将图形垂直显示，默认True。 13）、norm_hist：是否将频数更改为频率，默认False。
之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现，下面的B图是折线图加柱形图，相对比较容易实现，上面的A图稍微有点复杂，我想到的办法是拼图，图A可以看成三个热图，然后加一个堆积柱形图，最后将四个图组合到一起...最初的想法是左侧的颜色条用堆积柱形图来实现，又看了一遍Y叔公众号关于aplot这个包的推文，发现他是用geom_tile()函数实现的，仔细想想还是geom_tile()函数实现起来比较方便。...首先解决昨天的遗留问题：ggplot2画图添加文字内容的时候如何添加下划线 非常感谢下面这位的留言 文本添加下划线的小例子 df<-data.frame(A=1:10, B...首先是准备热图的数据 如何画这个热图昨天的推文已经介绍过了，点击下方蓝色字可以直达昨天的推文 R语言ggplot2画带有空白格的热图简单小例子 接下来是准备分组颜色条的数据 下面是画这个颜色条...legend.title = element_blank())+ scale_fill_manual(values = c("green","blue","red")) 将分组颜色条和热图拼接到一起
本文介绍Pandas中最基本的几种统计图的绘制方法，都非常常用。...kind: 使用kind参数指定图形的种类，line表示折线图，scatter表示散点图，bar表示柱状图，barh表示水平柱状图，hist表示直方图，pie表示饼图。...在Pandas中，绘制图形除了在plot()中指定kind参数外，还可以通过plot链式调用对应的方法，如plot.scatter()表示绘制散点图，后面绘制柱状图、直方图、饼图等也可以用链式调用的方式...当然，在设置x轴刻度值，y轴刻度值，数值标签等时要注意方向的转换。 六、绘制直方图 使用plot链式调用hist()方法，或在plot()中设置kind为hist，都可以绘制直方图。...colors: colors参数用于设置每个扇形的颜色，与数据分类一一对应，传入一个长度与数据分类数相等的列表。
引导图 拉德维兹图 绘图也可以用错误条或表格进行装饰。...现有接口DataFrame.hist，但仍然可以使用hist绘制直方图 plt.figure() df_flow_mark['风级'].hist() DataFrame.hist()可以在多个子地块上绘制列的直方图...默认情况下，面积图是堆叠的。要生成堆叠面积图，每列必须全部为正值或全部为负值。 当输入数据包含NaN时，它将自动由0填充。...，为每个点提供颜色：df.plot.scatter(x="a", y="b", c="c", s=50); df.plot.scatter(x="a", y="b", c="c", s=50); 如果将分类列传递给...大多数Pandas图都使用标签和颜色参数（注意这些参数上没有“s”）。与matplotlib.pyplot一致。pie（）必须使用标签和颜色。 如果要隐藏楔体标签，指定labels=None。
3、直方图 直方图中，条形的长为对应组的频数与组距的比 直方图能够清楚显示各组频数分布情况 易于显示各组之间频数的差别 1、使用distplot()函数绘制直方图 distplot()结合了...2、使用参数rug添加地毯图 rug用于观察数据的密度分布 sns.distplot(tips["total_bill"], rug=True, hist=False) ?...3、使用直方图和最大似然高斯分布拟合展示变量分布 kde用于指定是否在图上添加高斯核密度估计 kde=False from scipy.stats import norm sns.distplot...4、设置vertical参数和color参数，改变直方图的方向和颜色 sns.distplot(tips["total_bill"], vertical=True,color='y') ?...2、使用pandas库，也可以绘制点对图，不过比这个难些 pd.scatter_matrix(iris, diagonal='hist', color = 'b',alpha=0.3, figsize=
(x, y * 2) plt.show() 设置标题 在当前图形中添加标题，可以指定标题的名称、位置、颜色、字体大小等 plt.plot(x, y) plt.plot(x, y * 2) plt.title...loc 关键字控制，其取值范围为 0-10，每个数字代表图表中的一处位置 添加注释 有时候我们需要对特定的点进行标注，我们可以使用 plt.annotate 函数来实现 这里我们要标注的点是...有时候我们需要不同大小的子图。比如将上面第一 张子图完全放置在第一行，其他的子图都放在第二行。...这些包括 - bar或barh为条形 hist为直方图 boxplot为盒型图 area为“面积” scatter为散点图 条形图 现在通过创建一个条形图来看看条形图是什么。...df.plot.barh(stacked=True) 直方图 可以使用plot.hist()方法绘制直方图。
图片来自知乎 上图展示了箱型图与小提琴图的关系，小提琴图也展示了最小值、最大值、中位数、四分位数和离群值，并在此基础上添加了密度曲线。...二维统计直方图主要针对二维数据的统计分析，X-Y轴数据为数值型。...将区间分为若干子区间，并计算每个子区间的频数，并用颜色填充。我们也称这样的统计图为二维二位频数分布直方图。 本实例中利用了matplotlib库的hist2d和hexbin方法绘制。...（数组或列表） y：y轴坐标数值（数组或列表） bins：在hist2d中，为区间数；在hexbin中为区间的划分方法，一般取'log' norm：颜色正则化方法 具体可参考： https://matplotlib.org...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
Seaborn的离散函数允许创建3种不同类型的分布区，分别是: 柱状图 Kde(核密度估计)图 Ecdf图 我们只需要调整kind参数来选择plot的类型。 示例1 第一个例子是创建一个基本直方图。...这个图为我们提供了2条信息: 每个类别的大小与房屋的数量有关。h类是最大的一类。 每类房屋的价格分布。 示例5 另一个检查每个类别分布的选项是创建单独的子图。...给定列中的每个类别都有一个子图。...因此，我们可以为每个列传递不同的比例。 例子7 Kde图还可以用于可视化变量的分布。它们和直方图很相似。然而，kde图使用连续的概率密度曲线来表示分布，而不是使用离散的箱。...kind参数设置为“kde”，以生成kde图。
基于“统计数据频数”的绘图思想在一些带颜色映射的图绘制中较为常用。...因此可以绘制一条以区间个数为参数的曲线。如果两个分布相似，则该 Q-Q 图趋近于落在 y = x 线上。如果两个分布线性相关，则点在 Q-Q 图上趋近于落在一条直线上。...而想要使用 Q-Q 图对某一样本数据进行正态分布的鉴别时，只需观察 Q-Q 图上的点是否近似在一条直线附近，且该条直线的斜率为标准差，截距为均值。...import numpy as np import pandas as pd hist_data = pd.read_excel(r"柱形图绘制数.xlsx") #(a) Matplotlib绘制的直方图...（a）中的a. 为图形序号，可根据实际情况添加。除使用上述方式绘制直方图以外，我们还可以使用 Seaborn 中的 histplot () 函数绘制，该函数在使用上更加灵活。
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。...大部分pandas的绘图方法，接收可选的ax参数，该参数可以是一个matplotlib子图对象。这使你可以更为灵活的在网格布局中放置子图。...▲图9-15 水平柱状图和垂直柱状图 选项color='k'和alpha=0.7将柱子的颜色设置为黑色，并将图像的填充色设置为部分透明。...▲图9-21 小费百分比的直方图 密度图是一种与直方图相关的图表类型，它通过计算可能产生观测数据的连续概率分布估计而产生。通常的做法是将这种分布近似为“内核”的混合，也就是像正态分布那样简单的分布。...▲图9-26 按星期几数值/时间/是否吸烟划分的小费百分比 除了根据'time'在一个面内将不同的柱分组为不同的颜色，我们还可以通过每个时间值添加一行来扩展分面网格(见图9-27)： In [109]:
') 目前这个绘图方式支持的可视化图表有以下几类： 折线图 柱状图（条形图） 散点图 点图 阶梯图 饼图 直方图 面积图 地图 1....y 标签 logx / logy : 在 x/y 轴上设置对数刻度 xticks / yticks : 设置轴上的刻度 color：为绘图定义颜色 colormap：可用于指定要绘制的多种颜色 hovertool...： weights：DataFrame 的一列，用作 histogramm 聚合的权重（另请参见numpy.histogram） normed：如果为 True，则直方图值被归一化为 1（直方图值之和...也可以传递一个整数，例如normed=100将导致带有百分比 y 轴的直方图（直方图值的总和 = 100），默认值：False cumulative：如果为 True，则显示累积直方图，默认值：False...show_average：如果为 True，则还显示直方图的平均值，默认值：False p_hist = df_hist.plot_bokeh.hist( y=["a", "b"],
: 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。...默认情况下显示图例的图例，但是我们可以将 legend 参数设置为 false 来隐藏图例。 条形图 条形图是一种基本的可视化图表，用于比较数据组之间的值并用矩形条表示分类数据。...如果在同一个图中显示了多个面积图，则不同的颜色可以区分不同的面积图： df.plot(kind='area', figsize=(9,6)) Output: Pandas plot() 方法默认创建堆积面积图...如果我们想将多个饼图中所有列的数据表示为子图，我们可以将 True 分配给 subplots 参数，如下所示： df_3Months.plot(kind='pie', legend=False, autopct...此外，每个 hexbin 的颜色定义了该范围内数据点的密度。
ax2 = fig.add_subplot(,,) #通过fig添加子图，参数：行数，列数，第几个。 print(fig,ax1,ax2) #方法2：一次性创建窗口和多个子图。...（空白不绘制） fig,axarr = plt.subplots(,) #开一个新窗口，并添加4个子图，返回子图数组 ax1 = axarr[] #通过子图数组获取一个子图 print(fig,...0 6 直方图 fig,(ax0,ax1) = plt.subplots(nrows=,figsize=(,)) #在窗口上添加2个子图 sigma = #标准差 mean = #...yellowgreen',alpha=0.75) #normed是否归一化，histtype直方图类型，facecolor颜色，alpha透明度 ax1.hist(x,bins=,normed=,histtype...#看图说话：热力图可用来显示两变量之间的相关性，在这里两变量间对应的矩形框的颜色越浅，代表两者之间越具有相关性 0 11 核密度估计图 #kde plot图 sns.kdeplot(tips['total_bill
‘barh’ : 条形图 ‘hist’ : 直方图 ‘box’ : 箱型图 ‘kde’ : 密度图 ‘density’ : 同密度图 ‘area’ : 面积图 ‘pie’ : 饼图 ‘scatter’...(figsize=(6,8)) 堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) 直方图 直方图又称为质量分布图，主要用于描述数据在不同区间内的分布情况，描述的数据量一般比较大...(alpha=0.5) # alpha设置透明度 单直方图 # 单直方图 df.a.plot.hist() 堆叠并指定分箱数（默认为 10） # 堆叠并指定分箱数（默认为 10） df.plot.hist...单个直方图（自定义分箱+透明度） # 以下2种方式效果一致 df.hist('a', bins = 20, alpha=0.5) # df.a.hist(bins = 20, alpha=0.5)...=[1, 4, 5, 6, 8]) 面积图 面积图又称区域图，是将折线图与坐标轴之间的区域使用颜色填充，填充颜色可以很好地突出趋势信息，一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间的重叠关系。
数据可视化第二版-03部分-08章-分布 总结 本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第8章，分布可视化的案例相关。...cmap=cm.gray) plt.axis("off") plt.show() pika1.jpg 输出为： 直方图案例1 # 直方图 df = datasets.load_iris...="r", # 直方图矩形填充颜色 edgecolor="black", # 直方图矩形边框颜色 range=(4, 8.5)) # 设置直方图边界 plt.xlabel...# 设置分组数量 alpha=0.5, # 颜色透明度 color="blue", # 直方图矩形填充颜色 edgecolor="black...") # 直方图矩形边框颜色 plt.xlabel("") # x标签 plt.ylabel("频数密度") # y标签 plt.title("直方图示例") plt.show() 直方图与趋势线
数据分布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、箱型图、小提琴图等。...1 统计直方图 统计直方图类似柱状图，但是与柱状图相比有不同含义。...，设置20个分组，线框颜色为黑色，与ax5共享x轴，设置x轴刻度为空 ax1 = fig.add_subplot(321, sharex = ax5) ax1.hist(x, bins = 20, edgecolor...cumulative=True, alpha = 0.5) ax5.plot(bins2[:-1], n2, linestyle = '--', lw = 3, color = 'r') #适当调整子图的横纵间距...核密度估计图比统计直方图优胜的地方在，它不受使用分组数量的影响，所以能更好的界定分布形状。
7.个性化颜色条 图例可以将离散的点标示为离散的标签。对于建立在不同颜色之上的连续的值（点线面）来说，标注了的颜色条是非常方便的工具。...我们下面来讨论如何个性化颜色条以及在不同的场合高效的使用它们。 自定义颜色条 颜色条可以通过cmap参数指定使用的色谱系统（或叫色图）： plt.imshow(I, cmap='gray'); ?...颜色条也有着一些有趣的自定义行为：例如，我们可以缩小颜色的范围并且通过设置extend参数将超出范围之外的数值展示为顶部和底部的三角箭头形状。...每个 Matplotlib 对象也被设计为其子对象的一个容器：例如figure对象中可以包含一个或多个axes对象，每个axes对象都依次包含着其他用来展示图表的内容对象。 刻度也不例外。...表面图类似框线图，区别在于每个框线构成的多边形都使用颜色进行了填充。
区分直方图与条形图： 条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少，其宽度（表示类别）则是固定的； 直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义...由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列。...as plt #概率分布直方图 #高斯分布 #均值为0 mean = 0 #标准差为1，反应数据集中还是分散的值 sigma = 1 x=mean+sigma*np.random.randn(10000...,n/(len(x)`dbin) 这个参数指定密度,也就是每个条状图的占比例比,默认为1 color : color or array_like of colors or None, optional...这个指定条状图的颜色 facecolor: 直方图颜色 edgecolor: 直方图边框颜色 alpha: 透明度 histtype: 直方图类型，‘bar’, ‘barstacked
‘barh’ : 条形图 ‘hist’ : 直方图 ‘box’ : 箱型图 ‘kde’ : 密度图 ‘density’ : 同密度图 ‘area’ : 面积图 ‘pie’ : 饼图 ‘scatter’...堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) ? 直方图 直方图又称为质量分布图，主要用于描述数据在不同区间内的分布情况，描述的数据量一般比较大。...df.plot.hist(alpha=0.5) # alpha设置透明度 ? 单直方图 # 单直方图 df.a.plot.hist() ?...单个直方图（自定义分箱+透明度） # 以下2种方式效果一致 df.hist('a', bins = 20, alpha=0.5) # df.a.hist(bins = 20, alpha=0.5) ?...面积图 面积图又称区域图，是将折线图与坐标轴之间的区域使用颜色填充，填充颜色可以很好地突出趋势信息，一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间的重叠关系。
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