Plotly 的 update_layout（） 方法以及legend_font_color和legend_font_size参数可用于手动添加图例颜色和字体大小。下面提供了语法的插图 -
课程地址：https://www.kaggle.com/learn/data-visualization-from-non-coder-to-coder
如何快速创建强大的可视化探索性数据分析，这对于现在的商业社会来说，变得至关重要。今天我们就来，谈一谈如何使用python来进行数据的可视化！
聚类分析，即聚类，是一项无监督的机器学习任务。它包括自动发现数据中的自然分组。与监督学习（类似预测建模）不同，聚类算法只解释输入数据，并在特征空间中找到自然组或群集。
选自TowardsDataScience 作者：William Koehrsen 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路 本文介绍了如何在 Python 中利用散点图矩阵（Pairs Plots）进行数据可视化。 如何快速构建强大的探索性数据分析可视化 当你得到一个很不错的干净数据集时，下一步就是探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）。EDA 可以帮助发现数据想告诉我们什么，可用于寻找模式、关系或者异常来指导我们后续的分析。尽管在 EDA 中有很多种可以
在日常生活中，可视化技术常常是优先选择的方法。尽管在大多数技术学科（包括数据挖掘）中通常强调算法或数学方法，但是可视化技术也能在数据分析方面起到关键性作用。
Seaborn是构建在matplotlib之上的数据可视化库，与Python中的pandas数据结构紧密集成。可视化是Seaborn的核心部分，可以帮助探索和理解数据。
之前咱们介绍过Pandas可视化图表的绘制《『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表》，不过它是依托于matplotlib，因此无法进行交互。但其实，在Pandas的0.25.0版本之后，提供了一些其他绘图后端，其中就有我们今天要演示的主角基于Bokeh！
这个并不是书籍里的章节，因为书籍中的 pandas 节奏太快了，基本都是涉及很多中高级的操作，好容易把小伙伴给劝退。我这里先出几期入门的教程，然后再回到书籍里的教程。这几章节作为入门，书籍作为进阶。
一般我们做数据挖掘或者是数据分析，再或者是大数据开发提取数据库里面的数据时候，难免只能拿着表格数据左看右看，内心总是希望能够根据自己所想立马生成一张数据可视化的图表来更直观的呈现数据。而当我们想要进行数据可视化的时候，往往需要调用很多的库与函数，还需要数据转换以及大量的代码处理编写。这都是十分繁琐的工作，确实只为了数据可视化我们不需要实现数据可视化的工程编程，这都是数据分析师以及拥有专业的报表工具来做的事情，日常分析的话我们根据自己的需求直接进行快速出图即可，而Pandas正好就带有这个功能，当然还是依赖matplotlib库的，只不过将代码压缩更容易实现。下面就让我们来了解一下如何快速出图。
测试数据集是一个微型的手工数据集，你可以用它来测试机器学习算法或者工具。
Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。 受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ：只需一次导入，您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图，包括分面绘图（faceting）、地图、动画和趋势线。 它带有数据集、颜色面板和主题，就像 Plotly.py 一样。Plotly Express 完全免费：凭借其宽松的开源 MIT 许可证，您可以随意使用它（是的，甚至在商业产品中！）。 最重要的是，Plotly Express 与 Plotly 生态系统的其他部分完全兼容：在您的 Dash 应用程序中使用它，使用 Orca 将您的数据导出为几乎任何文件格式，或使用JupyterLab 图表编辑器在 GUI 中编辑它们！
内容来源：和鲸社区 有效图表的重要特征： 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单，您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。 01 关联 （Correlation） 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系。也就是说，一个变量如何相对于另一个变化。 1、散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。在 matplotlib 中，您可以使用 plt.scatte
Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。
这篇推文还是python-matplotlib 散点图的绘制过程，涉及到的内容主要包括matplotlib ax.scatter()、hlines()、vlines()、text()、添加小图片和定制化散点图图例样式等。前期的数据处理部分还是pandas、numpy库的灵活 应用(这里主要涉及可视化的设置，数据处理、分析部分后期会专门开设专辑进行教程讲解。当然大家有不理解地方可以后台和我交流)
🌊 作者主页：海拥 🌊 作者简介：🏆CSDN全栈领域优质创作者、🥇HDZ核心组成员、🥈蝉联C站周榜前十 🌊 粉丝福利：粉丝群 每周送四本书，每月送各种小礼品(搪瓷杯、抱枕、鼠标垫、马克杯等) 上一篇文章我们介绍了 Matplotlib，接下来让我们继续我们列表的第二个库——Seaborn。Seaborn 是一个建立在 Matplotlib 之上的高级接口。 它提供了漂亮的设计风格和调色板来制作更具吸引力的图形。 安装 要安装 seaborn，请在终端中输入以下命令。 pip install seaborn
用过 Excel 的数据分析师，对 Excel 的『条件选择』与『格式呈现』功能大都印象深刻。下方动图演示了 Excel『数据选择&底色填充高亮』功能。如果我们需要『选择大于100的所有产品取值并对单元格填充红色』，直接如下图所示，在『条件格式』中选择『突出显示单元格规则』即可进行设置。
今天给大家分享一篇可视化干货，介绍的是功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly，教你如何用超简单的（甚至只要一行！）代码，绘制出更棒的图表。
在中土大地上，有一位名为"数据剑客"的江湖人士，他手持一柄闪烁着银光的利剑，剑法犀利，能够破解数据的种种奥秘。传言他曾在一场数据风暴中横扫八方，击溃了无数数据乱象，以无情的数据剑法征服了各路数据恶徒。
数据可视化对于通过将数据转换为视觉效果来揭示数据中隐藏的趋势和模式非常重要。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。基于详细的数据分析，我们可以决定如何最好地利用手头的数据，帮助我们做出明智的决定。
使用matplotlib可以绘制各种各样的统计图，Pandas对matplotlib中的绘图方法进行了更高层的封装，使用起来更简单方便。
为了从机器学习算法中获取最佳结果，你就必须要了解你的数据。
再次开启机器学习之路，这次选择鸢尾花案例，这个案例数据挺好玩的，可以验证无监督学习和有监督学习，有监督学习可以采用各种分类算法、决策树算法，无监督学习可以采用各种聚类，并基于目标结果进行验证准确性。
这篇博客将介绍使用 mplot3d 工具包进行三维绘图，支持简单的 3D 图形，包括曲面、线框、散点图和条形图。
导读：Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。
https://towarddatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
原文：https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
ofo是国内共享单车模式的开创者，引航者。在18年之前的单车风口上一时风头无两，曾花费一千万购买行星命名权，可见其财大气粗。后来潮水褪去，ofo疯狂烧钱挤占市场倾轧对手的策略最终搁浅，风光不再，连退押金都成了问题。
Altair库作为Python中的一款强大工具，为用户提供了丰富的图表绘制功能。让我们从一个个例子入手，看看它能做到什么程度的图表。
转载原文：https://www.springboard.com/blog/data-mining-python-tutorial/（全英）
原文链接：https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。
在数据科学和分析的世界里，将数据可视化是至关重要的一步，它能帮助我们更好地理解数据，发现潜在的模式和关系。Python 提供了多种可视化工具，HvPlot 是其中一个出色的库，专为简单且高效的交互式可视化设计。
每一个学习Excel图表的用户，想必都接触过一款插件，XY Chart Labeler，用于对XY散点图的数据标签的绘制，因为微软散点图原生的功能缺陷，催生了这一款经典的插件小功能经久不衰。
数据预处理是数据科学管道的重要组成部分，需要找出数据中的各种不规则性，操作您的特征等。Pandas 是我们经常使用的一种工具，用于处理数据，还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。PandasGUI 是一个库，通过提供可用于制作
https://www.cnblogs.com/liulinghua90/p/9935642.html
本文中测验需要的文件夹下载链接: https://pan.baidu.com/s/1OqFM2TNY75iOST6fBlm6jw 密码: rmbt 下载压缩包后解压如下图所示：
散点图可以了解数据之间的各种相关性，如正比、反比、无相关、线性、指数级、 U形等，而且也可以通过数据点的密度（辅助拟合趋势线）来确定相关性的强度。另外，也可以探索出异常值（在远超出一般聚集区域的数据点称）。
plot()的参数设置subplots=True即可自动对dataframe数据生成子图的可视化图形。
上一篇文章讲了最小二乘算法的原理。这篇文章通过一个简单的例子来看如何通过Python实现最小乘法的线性回归模型的参数估计。
数据分析的结果不仅仅只是你来看的，更多的时候是给需求方或者老板来看的，为了更直观地看出结果，数据可视化是必不可少的一个环节。这里带大家来看下一些常用的图形的画法。
前期，分别对python数据分析三剑客进行了逐一详细入门介绍，今天推出系列第4篇教程：seaborn。这是一个基于matplotlib进行高级封装的可视化库，相比之下，绘制图表更为集成化、绘图风格具有更高的定制性。
编译 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文是机器学习实战项目演连系列第一篇，主要介绍了数据清洗与EDA两个部分。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是，实际情况往往是，学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“（机器学习技术），你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中。如果你也遇见过同样的问题，那么这篇文章应该是你想要的。本系列文章将
数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要一环，是数据预处理的前提，也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础，没有可信的数据，数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。
https://www.cnblogs.com/chenqionghe/p/12355018.html
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