pandas库是Python数据分析的核心库 它不仅可以加载和转换数据，还可以做更多的事情：它还可以可视化 pandas绘图API简单易用，是pandas流行的重要原因之一 Pandas 单变量可视化...单变量可视化， 包括条形图、折线图、直方图、饼图等 数据使用葡萄酒评论数据集，来自葡萄酒爱好者杂志，包含10个字段，150929行，每一行代表一款葡萄酒 加载数据 条形图是最简单最常用的可视化图表 在下面的案例中...，将所有的葡萄酒品牌按照产区分类，看看哪个产区的葡萄酒品种多： 先将plot需要的参数打包成一个字典，然后在使用**解包（防止传进去的成为一个参数） 上面的图表说明加利福尼亚生产的葡萄酒比其他省都多...也可以用来展示《葡萄酒杂志》（Wine Magazine）给出的评分数量的分布情况： 如果要绘制的数据不是类别值，而是连续值比较适合使用折线图 : 柱状图和折线图区别 柱状图：简单直观，很容易根据柱子的长短看出值的大小... 直方图看起来很像条形图， 直方图是一种特殊的条形图，它可以将数据分成均匀的间隔，并用条形图显示每个间隔中有多少行， 直方图柱子的宽度代表了分组的间距，柱状图柱子宽度没有意义 直方图缺点：将数据分成均匀的间隔区间
当然是服务器啦，所以就要解析这个域名对应的是哪台服务器，IP地址是什么，因为IP地址不好记，所以才有了对应的域名，便于我们人类记忆。...但是一台服务器存不下这么多，所以一般都是DNS服务器大接力来寻找这个ip地址，图如下 ?...，表示连接操作 FIN: 表示断开操作 窗口大小（16位）： 接收方告知发送方窗口大小（即无需等待确认可一起发送的数据） 校验和（16位）： 用来检查是否出现错误 紧急指针（16位）： 表示应急处理的数据位置...用于检查错误，现在已经不在使用 发送方IP地址（32比特）： 网络包发送方的IP地址 接收方IP地址（32比特）： 网络包接收方的IP地址 可选字段（可变长度）： 除了上面的固定头部字段外，还可以添加可选字段...因为在以太网的世界中，TCP/IP这个思路是行不通的。
前言 最近研究了一下antv/g2的组合图例，并尝试做了一个不算太难的组合图，下面介绍一下整个图里的实现过程。...最终效果图 先来看一下最终的效果图 该图表有两部分组成，一部分是柱状图，准确说是堆叠的柱状图，一个柱体有多部分组成，没部分占据一定的高度。这样可以看出每部分在整体的大致比例。...第二个图表是在堆叠的柱状图上有一个折线图，折线图与柱状图共用X轴，与Y轴。 X轴上每个具体的类目，Y轴是0-100的数值。...首先要实现一个多图层图表，就要使用Mix这个类。 在该类里，配置多个图表，有一些公用的配置被提取出来啦。如tooltip,legend,annotations。...多图层的配置api 文档 https://g2plot.antv.antgroup.com/api/advanced-plots/mix 在配置参数中， plots是一个很重要的配置参数，它是一个数组，
[Univariate-Histograms.png] 密度图 使用密度图是另一种快速了解每个特征分布的方法。这些图像看起来就像是把一幅抽象出来的直方图的每一列顶点用一条平滑曲线链接起来一样。...[Univariate-Density-Plots.png] 箱线图 使用箱线图(Box and Whisker Plots)或箱形图是另一种获取特征分布情况的好用的方法。...箱线图中和了每个特征的分布，在中值（中间值）画了一条线，并且在第25%和75%之间（中间的50％的数据）绘制了方框。...散点图对于发现变量之间的结构关系非常有用，例如两个变量之间是否呈线性关系。具有结构化关系的特征可能是相关的，也可能是将要从数据集中删除的候选者。...具体来说，也就是如何绘制你的数据图： 直方图 密度图 箱线图 相关矩阵图 散点图矩阵
Python Pandas 高级教程：数据可视化 Pandas 提供了强大的数据可视化工具，可以帮助你更好地理解数据、发现模式和进行探索性数据分析。...本篇博客将深入介绍 Pandas 中的数据可视化功能，并通过实例演示如何创建各种图表和图形。 1....折线图 使用 Pandas 绘制折线图： # 折线图 df.plot(x='Date', y='Value', kind='line', title='Line Chart') plt.show() 5...总结 通过学习以上 Pandas 中的数据可视化技术，你可以更好地展现数据的特征、趋势和分布。这些图形可以用于报告撰写、数据分析和决策支持等场景。...希望这篇博客能够帮助你更深入地掌握 Pandas 中高级的数据可视化方法。
易于使用和富有表现力的pandas绘图API是pandas流行的重要组成部分。 在本节中，我们将学习基本的“pandas”绘图工具，从最简单的可视化类型开始：单变量或“单变量”可视化。...这包括条形图和折线图等基本工具。通过这些，我们将了解pandas绘制库结构，并花一些时间检查数据类型。 数据分类： Norminal Data 定类变量：变量的不同取值仅仅代表了不同类的事物。...但是，折线图有一个重要的缺点：与条形图不同，它们不适合名义分类数据。虽然条形图区分了点线图的每个“类型”，但它们将它们组合在一起。因此，折线图断言水平轴上的值的顺序，并且对于某些数据，顺序将没有意义。...折线图也使得区分单个值变得更加困难[连线]。 通常，如果你的数据可以放入条形图中，只需使用条形图！ 面积图Area charts 面积图就是底部有阴影的折线图。...直方图看起来很简单，就像一个条形图。它基本上是！实际上，直方图是一种特殊的条形图，它将您的数据拆分为均匀间隔，并显示每个条形区域中有多少行。
您必须了解您的数据才能从机器学习算法中获得最佳结果。 更了解您的数据的最快方法是使用数据可视化。 在这篇文章中，您将会发现如何使用Pandas在Python中可视化您的机器学习数据。...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。...箱线图(Box和Whisker Plots 或 Boxplots) 查看每个属性分布的另一个有用的方法是使用箱线图。...一些像年龄，测试和皮肤似乎相当倾向于较小的值。 多变量图 本部分显示多个变量之间交互的图表示例。 相关矩阵图 相关性表明两个变量之间的变化是如何相关的。
数据经过NumPy和Pandas的计算，最终得到了我们想要的数据结论，但是这些数据结论并不直观，所以想要把数据分析的结论做到可视化，让任何其他人看起来毫无压力，那么Matplotlib将派上用场。...通过 Matplotlib，我们可以仅需要写几行代码，就可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等，方便数据展示。...Matplotlib的官网地址为https://matplotlib.org/，这里有权威的官网资料，同样与numpy和pandas一样，文档是英文的表达，对读者有一定的能力要求。...: 横坐标（序列） height：纵坐标（系列） width：条形图的宽度，默认是0.8，可以根据实际大小设置，以更加美观 bottom：用于绘制堆叠条形图，默认值为None align：x轴刻度标签的对齐方式...，包括：'center'，'edge'，默认是'center' 饼图 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams
引言 FiveThirtyEight网站，也称作538，是一个专注于民意调查分析，政治，经济与体育的博客。...作为可视化练习教程，我们关注的是其优秀的可视化作品。今天的推文就是对其中一副可视化作品进行仿制。...绘制面积图(area)可以直接使用pandas内置绘图方法plot.area()或者plot(type=’area’)，但该方法定制行比较差，对于上面的图表将很难进行仿制，这里采用matplotlib的...： 1、采用plot()+fill_between()完成了Matplotlib绘制面积图定制化的需求； 2、通过设置ax.text()中的backgroundcolor属性以及采用多空格完成签名栏的制作...总之，要想完善自己的可视化技巧，你需要做的就是、多吸收、多模仿、多总结，将优秀的可视化设计理念用到自己的可视化作品中。
折线图看趋势 折线图在股市中地位是不可撼动的，折线图即股票走势图也就是K线图，是股民们分析股市历史数据即走势的重要图形，通常分为，日、周、月、季、年K线图。...小提琴图 小提琴图是箱线图与核密度图的结合，箱线图展示了分位数的位置，核密度图则展示了任意位置的密度，通过小提琴图可以知道哪些位置的数据点聚集的较多，因其形似小提琴而得名。...其外围的曲线宽度代表数据点分布的密度，中间的箱线图则和普通箱线图表征的意义是一样的，代表着中位数、上下分位数、极差等。细线代表 置信区间。...PairGrid 成对关系子图 子图网格，用于在数据集中绘制成对关系。 此类将数据集中的每个变量映射到多轴网格中的列和行。...自相关图 自相关图通常用于检查时间序列中的随机性。通过在变化的时滞中计算数据值的自相关来完成此操作。如果时间序列是随机的，则对于任何和所有时滞间隔，此类自相关应接近零。
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。...读取的原始数据如上图，本文基于这些数据来绘制统计图。 二、绘制折线图 Pandas中直接用Series对象或DataFrame对象调用plot()方法既可以绘制统计图。...需要注意的是，在Pandas中，scatter不支持Series对象，只支持DataFrame对象，所以不能用Series对象绘制散点图。...设置bottom参数后，柱状图会沿y轴方向上移，如设置为200，则柱状图上移200，从y坐标为200的地方开始绘制，柱状图的长度不发生改变。例子中的0.5相对于2000多的数值差距太大，看不出来。...color: color参数用于设置柱状图的颜色，前面折线图和散点图是用c参数，有一点差异。当柱状图中有多组数据时，最好传入一个数组，使不同组的柱状图颜色不一样，方便区分。
文章目录 前言 可视化视图分为 4 类， 散点图 折线图 直方图 条形图 箱线图 饼图 热力图 蜘蛛图 二元变量分布 成对关系 总结 前言 如果你想要用 Python 进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析...可视化的视图可以说是分门别类，多种多样， 常用的 10 种视图，这些视图包括： 散点图、折线图、直方图、条形图、箱线图、饼图、热力图、蜘蛛图、二元变量分布和成对关系。...在 Python 数据可视化中，它用的不算多。我们主要采用 Matplotlib 的 pie 函数实现它。...蜘蛛图是一种显示一对多关系的方法。...最后我们可以得到下面的蜘蛛图，看起来是不是很酷？ 二元变量分布 如果我们想要看两个变量之间的关系，就需要用到二元变量分布。
为了更直观查看数据统计结果，我们调用 Pandas 内置的绘图函数 plot ，并且指定绘图类型为“横向条状图”（barh）。...好了，我们来绘制一下抢劫犯罪数量变化趋势折线图。 Pandas 的 plot 函数，默认状态下，就是绘制折线图。因此我们不需要加入参数。...Pandas 中数据填充的函数是 fillna。...Pandas 的 plot 函数有一个非常方便的参数，叫做 subplots ，可以帮助我们轻松达成目标。 每张图，我们依然采用柱状图的方式。因为默认方式绘制的图像，尺寸可能不符合我们的预期。...中的 plot 函数做折线图、柱状图，以及分面图（facet plot）。
1.折线图 折线图显示了两个变量之间的关系。其中之一通常是时间。因此，我们可以看到变量是如何随时间变化的，例如股票价格，每日温度。 下面是如何用Altair创建一个简单的折线图。...为了使上面的折线图看起来更好，我们可以使用“scale”特性调整y轴的值范围。...4.箱线图 箱线图提供了变量分布的概述。它显示了值是如何通过四分位数和离群值展开的。 我们可以使用Altair的mark_boxplot函数创建一个箱线图，如下所示。...A中的值范围小于其他两个类别。框内的白线表示中值。 5.条形图 条形图可用于可视化离散变量。每个类别都用一个大小与该类别的值成比例的条表示。...例如，我们可以使用条形图来可视化按week分组的“val3”列。我们先用pandas库计算。
Index 数据集引入 折线图 饼图 散点图 面积图 直方图 条形图 关于用matplotlib画图，先前的锦囊里有提及到，不过那些图都是比较简陋的（《特征锦囊：常用的统计图在Python里怎么画?》）...（具体数据集可以后台回复 plot获取） # 导入一些常用包 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns %matplotlib...折线图 折线图是比较简单的图表了，也没有什么好优化的，颜色看起来顺眼就好了。...，多条折线图也是可以画的，只需要多增加几列。...饼图 接下来是画饼图，我们可以优化的点多了一些，比如说从饼块的分离程度，我们先画一个“低配版”的饼图。
常见的数据可视化库有： matplotlib 是最常见的2维库，可以算作可视化的必备技能库，由于matplotlib是比较底层的库，api很多，代码学起来不太容易。...seaborn 是建构于matplotlib基础上，能满足绝大多数可视化需求。更特殊的需求还是需要学习matplotlib。...横坐标轴参数x传入的是df中的列名Month 纵坐标轴参数y传入的是df中的列名Tmax 折线图 上面的图就是折线图，折线图语法有三种 df.plot(x='Month', y='Tmax') df.plot...多图并存 df.plot(kind='line', y=['Tmax', 'Tmin', 'Rain', 'Sun'], #4个变量可视化 subplots=True...legend 是否显示图例 style 图的风格 查看plot参数可以使用help import pandas as pd help(pd.DataFrame.plot) ?
绘制简单的柱状图 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style=('ticks')#设置风格 x=[1,2,3,4,5...] y=[90,54,34,5,45] sns.barplot(x=x,y=y) #绘制图形 #注意sns.barplot的固定传参方式x=x,y=y #显示图形 plt.show() 图片 折线图...import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd sns.set_style=('ticks')#设置样式...显示图形 plt.show() 图片 多折线图 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd sns.set_style...df1 用于将 df1 列表作为输入数据 plt.show() 图片 绘制直方图 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas
图1 Pandas和Python的关系 Python简介 Python是一门强大的编程语言，它简单易学，提供众多高级数据结构，让我们可以面向对象编程。...如图8所示，可以使用plot()快速绘制折线图。 df['Q1'].plot() # Q1成绩的折线分布 ? 图8 利用plot()快速绘制折线图 如图9所示，可以先选择要展示的数据，再绘图。...df.loc['Ben','Q1':'Q4'].plot() # ben四个季度的成绩变化 ? 图9 选择部分数据绘制折线图 如图10所示，可以使用plot.bar绘制柱状图。...图11 利用barh绘制的横向柱状图 对数据聚合计算后，可以绘制成多条折线图，如图12所示。...图12 多条折线图 也可以用pie绘制饼图，如图13所示。 # 各组人数对比 df.groupby('team').count().Q1.plot.pie() ?
为了可视化任何形式的数据，我们都可能在某个时间点使用过数据透视表和图表，如条形图、直方图、饼图、散点图、折线图、基于地图的图表等。这些很容易理解并帮助我们传达准确的信息。...两个图的语法相似，可以自定义以显示值。 折线图 现在，我们绘制"horsepower"和"mpg"属性的折线图。线图的语法对两者都非常简单。...同样，这两个图都很好地提供了相同的信息并且看起来同样出色。 条形图和计数图 在下一组可视化中，我们将绘制一个基本的条形图和计数图。这一次，我们还将添加一个图表标题。...从语法的角度来看，这些库需要数据源的输入 x、y 来绘制。两个库的输出看起来还挺不错的。 接下来尝试更多的图并进行比较。 直方图 在这组可视化中，我们将绘制基本的直方图。...写在最后 我们绘制了不少 Seaborn 和 Altair 的各种类型的图。数据可视化库——Seaborn 和 Altair 看起来同样强大。
今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作，Pandas其实提供了一个绘图方法plot()，可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1....plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plot方法默认是折线图，而它还支持以下几类图表类型： ‘line’ : 折线图 (default) ‘bar...数据源选择 这里是指坐标轴的x、y轴数据，对于Series类型数据来说其索引就是x轴，y轴则是具体的值；对于Dataframe类型数据来说，其索引同样是x轴的值，y轴默认为全部，不过可以进行指定选择。...箱线图又称盒须图、箱型图等，用于显示一组数据分布情况的统计图。...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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