文章目录 前言 一、Plotly图表可视化 1.安装包 2.折线图 3.散点图 4.直方图 5.饼图 ---- 前言 Plotly是一个开源的数据可视化库，可以帮助分析和可视化数据，从而更好地了解其中的趋势和模式...np import plotly.graph_objs as go N = 100 # linspace是Matlab中的均分计算指令，用于产生x1,x2之间的N点行线性的矢量。...其中x1、x2、N分别为起始值、终止值、元素个数。若默认N，默认点数为100。...直方图是一种用来表示数据分布情况的图表，可以帮助我们更清楚地了解数据之间的关系，以及数据的分布情况，从而更好地分析数据。...它可以帮助人们更容易地比较不同分类之间的比例，并轻松地看出最大和最小分类占比。
直方图 直方图是显示频率数据的柱状图。...# 绘制total_bill直方图 import plotly.express as px df = px.data.tips() fig = px.histogram(df, x="total_bill...直方图 自定义分组nbins # 分组，参数nbins import plotly.express as px df = px.data.tips() fig = px.histogram(df, x...自定义分组nbins 离散分类直方图 # 如果对离散或分类特征数据进行直方图绘制，和柱状图差不多 import plotly.express as px df = px.data.tips() fig...离散分类下同柱状图 4. 箱型图 箱型图又称盒须图，用于显示数据到四分位点的分布，突出显示平均值和离群值。箱形可能具有可垂直延长的名为“须线”的线条。
即用一条直线或者更复杂的曲线，将两个属性定义的平面分成区域，每个区域包含一个类的大部分对象，则可能基于这对指定的属性构造精确的分类器，如用于二分类的逻辑回归。...实际点与预测点的比较图 这介绍了比较预测输出与实际输出的最简单方法，即以真实值为x轴，以预测值为y值，绘制二维散点图。从图中看，若理论最优拟合(黑色斜线)附近有大部分的散点则说明模型拟合效果很好。...每一组不同的验证数据都会得出一个准确度，求得五组准确度的平均值，就是某个参数情况下的准确度。 Plotly可以使用Scikit-learn的LassoCV绘制交叉验证结果中各种 惩罚值的结果。...KNN分类可视化 训练一个 K-Nearest Neighbors 分类器，首先模型记录每个训练样本的标签。...与真实标签相比的分数直方图 from sklearn.metrics import roc_curve, auc # 二分类逻辑回归建模 model = LogisticRegression() model.fit
这些条的高度或长度与它们所代表的值成正比。条形可以是垂直的或水平的。垂直条形图有时也称为柱形图。 以下是按年指示加拿大人口的条形图。 条形图适合应用到分类数据对比，横置时也称条形图。...这些点通常按其 x 轴值排序。这些点用直线段连接。折线图用于可视化一段时间内数据的趋势。 以下是折线图中按年计算的加拿大预期寿命的说明。...双峰分布 在这个直方图中，有两组呈正态分布的直方图。它是在数据集中组合两个变量的结果。...它将系列中的每个数据点与表示缺失数据点的粗略近似值的拟合曲线连接起来。 plotly code 在 plotly 中，它是通过将 line_shape 指定为 spline 来实现的。...这些值可用于简单的离群值检测技术,即位于这些 "栅栏"之外的值可被视为离群值。
大多数二维笛卡尔图接受连续或分类数据，并自动处理日期/时间数据。 可以查看我们的图库 (ref-3) 来了解每个图表的例子。 ?...Plotly Express 甚至可以帮助你在悬停框中添加线条公式和R²值！ 它使用 statsmodels 进行普通最小二乘（OLS）回归或局部加权散点图平滑（LOWESS）。...dataframe 中的每一行都是一行。 您可以拖动尺寸以重新排序它们并选择值范围之间的交叉点。 image.png 并行类别是并行坐标的分类模拟：使用它们可视化数据集中多组类别之间的关系。...您可以对大多数函数使用 category_orders 参数来告诉 px 您的分类数据“好”、“更好”、“最佳” 等具有重要的非字母顺序，并且它将用于分类轴、分面绘制 和图例的排序。...您可以使用 color_discrete_map （以及其他 * _map 参数）将特定颜色固定到特定数据值（如果这对您的示例有意义）。
直方图探索分布 直方图是数值数据分布的精确图形表示。直方图通过将可能的值分散到箱中，并显示落入每个箱中到对象数，显示属性值到分布。 对于分类属性，每个值在一个箱中，如果值过多，则使用某种方法将值合并。...饼图探索比例 饼图直接以图形的方式直观形象地显示各个组成部分所占比例。 饼图类似于直方图，但通常用于具有相对较少的值的分类属性。...饼图使用圆但相对面积显示不同值对相对频率，而不是像直方图那样使用条形图对面积或高度。...因为直方图的长度及宽度很适合用来表现数量上的变化，所以较容易解读差异小的数值。 分组数据字段（统计结果）映射到横轴的位置，频数字段（统计结果）映射到矩形的高度，分类数据可以设置颜色增强分类的区分度。...几种可交互图形 plotly二维可交互图 plotly和经典Matplotlib最大的不同是plotly可以生成交互式的数据图表。
也可以通过 facet_col =”continent“ 来轻松划分各大洲，就像着色点一样容易，并且让我们使用 x轴 对数（log_x）以便在我们在图表中看的更清晰： ?...使用直方图（histograms），箱形图（box）或小提琴图（violin plots）可视化单变量分布： 直方图： ? 箱形图： ? 小提琴图： ?...平行坐标允许您同时显示3个以上的连续变量。 dataframe 中的每一行都是一行。 您可以拖动尺寸以重新排序它们并选择值范围之间的交叉点。 ?...并行类别是并行坐标的分类模拟：使用它们可视化数据集中多组类别之间的关系。...您可以对大多数函数使用 category_orders 参数来告诉 px 您的分类数据“好”、“更好”、“最佳” 等具有重要的非字母顺序，并且它将用于分类轴、分面绘制 和图例的排序。
使用直方图（histograms），箱形图（box）或小提琴图（violin plots）可视化单变量分布： 直方图 ? 箱形图 ? 小提琴图 ?...平行坐标允许你同时显示3个以上的连续变量。dataframe 中的每一行都是一行。你可以拖动尺寸以重新排序它们并选择值范围之间的交叉点。 ?...并行类别是并行坐标的分类模拟：使用它们可视化数据集中多组类别之间的关系。...你可以对大多数函数使用 category_orders 参数来告诉 px 你的分类数据“好”、“更好”、“最佳” 等具有重要的非字母顺序，并且它将用于分类轴、分面绘制 和图例的排序。...你可以使用 color_discrete_map （以及其他 * _map 参数）将特定颜色固定到特定数据值（如果这对你的示例有意义）。
使用直方图（histograms），箱形图（box）或小提琴图（violin plots）可视化单变量分布： 直方图： ? 箱形图： ? 小提琴图： ?...Plotly Express 甚至可以帮助你在悬停框中添加线条公式和R²值！ 它使用 statsmodels 进行普通最小二乘（OLS）回归或局部加权散点图平滑（LOWESS）。 ?...平行坐标允许您同时显示3个以上的连续变量。 dataframe 中的每一行都是一行。 您可以拖动尺寸以重新排序它们并选择值范围之间的交叉点。 ?...并行类别是并行坐标的分类模拟：使用它们可视化数据集中多组类别之间的关系。...您可以对大多数函数使用 category_orders 参数来告诉 px 您的分类数据“好”、“更好”、“最佳” 等具有重要的非字母顺序，并且它将用于分类轴、分面绘制 和图例的排序。
联合分布图（散点图+直方图） 上方增加直方图，右方增加细条图 px.scatter(iris,x="sepal_width",y="sepal_length",color="species",...散点图 根据性别的不同进行分类作图 # 根据性别属性进行分类作图 fig = px.scatter(tips,x="total_bill",y="tip",color="size",render_mode...所有列的值，显示在悬停提示内容中，位于x/y值的下方。指定的列与x/y重复时仅显示1条数据； text：指定列名。...默认情况下，在Python 3.6+中，轴，图例和构面中的分类值的顺序取决于在data_frame中首次出现的顺序，而在3.6以下的Python中，默认不保证顺序，该参数即为解决此类问题而设计； labels...使用size参数时，设置最大标记的大小； marginal_x：字符串，取值：rug(细条)、box(箱图)、violin(小提琴图)、histogram(直方图)。
Plotly Express是对 Plotly.py 的高级封装，内置了大量实用、现代的绘图模板，用户只需调用简单的API函数，即可快速生成漂亮的互动图表，可满足90%以上的应用场景。...本文借助Plotly Express提供的几个样例库进行密度图、小提琴图、箱线图、地图、趋势图，还有用于实现数据预探索的各种关系图、直方图等基本图形的实现。...# 鸢尾花类型=1的sepal_width，sepal_length散点图，x轴为密度图，y轴为直方图 fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length...="box", marginal_y="violin") fig.show() df = px.data.iris() # 所有花卉，x轴为箱线图，y轴为小提琴图,颜色以鸢尾花类型分类 fig =...散点图，x轴为密度图，y轴为直方图 fig = px.density_heatmap(df.query('species_id==1'), x="sepal_width
描述数据 数值数据的统计摘要包括数据的均值，最小值和最大值等，可用于了解某些变量的大小以及哪些变量可能是最重要的。 df.describe().T ?...表3 直方图 绘制数据中所有房屋的SalePrice直方图。...表10 分类双变量分析 创建一个列联表，计算由建筑类型和一般分区分类组合定义的每个单元中的房屋数量。 x = pd.crosstab(df.MSZoning, df.BldgType) X ?...这提供了属于每个建筑类型变量的每个分区分类中的房屋比例。 x.apply(lambda z: z/z.sum(), axis=1) ? 表12 也可以在列内标准化。...这提供了每种建筑类型中属于每个分区分类的房屋比例。 x.apply(lambda z: z/z.sum(), axis=0) ?
] 联合分布图（散点图+直方图） 上方增加直方图，右方增加细条图 px.scatter(iris,x="sepal_width",y="sepal_length",color="species",...所有列的值，显示在悬停提示内容中，位于x/y值的下方。指定的列与x/y重复时仅显示1条数据； text：指定列名。...默认情况下，在Python 3.6+中，轴，图例和构面中的分类值的顺序取决于在data_frame中首次出现的顺序，而在3.6以下的Python中，默认不保证顺序，该参数即为解决此类问题而设计； labels...分配符号的顺序：按按category_orders中设置的顺序循环执行； symbol_map：带字符串键和定义plotly.js符号的字符串值的dict，默认值{}。...使用size参数时，设置最大标记的大小； marginal_x：字符串，取值：rug(细条)、box(箱图)、violin(小提琴图)、histogram(直方图)。
Plotly交互式图形Plotly安装与基础概念Plotly是一个用于创建交互式图形的库，适合动态和响应式的数据可视化。...用Seaborn绘制分类数据分布图Seaborn特别擅长绘制分类数据的分布情况。...以下是绘制分类数据分布图的代码：import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt# 加载数据tips = sns.load_dataset("tips...() 创建分类图形（支持条形图、箱线图等） sns.catplot(x="category", y="value", data=df, kind="box") sns.set_style...fig = px.box(df, x="category", y="value") plotly.express.histogram() 绘制直方图
高级可视化神器Plotly_Express快速入门 Plotly_Express是新一代的高级可视化神器，它是plotly.py的高级封装，内置了大量实用、现代的绘图模板。..." # 颜色取值：根据洲的值来取 ) 冒泡散点图 px.scatter(gapminder_2002 # 绘图DataFrame数据集 ,x="gdpPercap..., # 绘图数据 x="sex", # 指定两个数轴 y="tip", histfunc="avg", # 直方图函数：均值 color="smoker", #...", marginal_y="rug", marginal_x="histogram" ) 并行分类图 px.parallel_categories( tips, # 传入数据...： plotly plotly_white plotly_dark px.scatter(gapminder_2002, # 传入的数据集 x="gdpPercap", #
part2: 浅出范例, 本文第三节和第四节，对比性地展示 go和px 的五种绘图范例(柱形图、折线图、散点图、热力图、直方图) part3: 深入实践, 本文第五节，展示一些plotly和机器学习相结合的综合应用范例...Figure对象就像一个透明的嵌套的Python dict 一样，可以通过修改元素值而改变其形态。...以上这种直接对一个Figure对象的属性的值的修改方法多少显得有些粗暴，不够尊重小透明。...详情参考 https://plotly.com/python/ 中的gallery范例。 此处只介绍最基础最常用的5种基础图表类型：柱形图、折线图、散点图、热力图、直方图。...plotly辅助进行catboost二分类建模的一些可视化分析。
高级可视化神器Plotly_Express快速入门 Plotly_Express是新一代的高级可视化神器，它是plotly.py的高级封装，内置了大量实用、现代的绘图模板。...# 纵坐标是平均寿命 color="continent" # 颜色取值：根据洲的值来取 ) ?...直方图 px.histogram( tips, # 绘图数据 x="sex", # 指定两个数轴 y="tip", histfunc="avg", # 直方图函数：...", # 颜色取值：根据洲的值来取 template="plotly" # 分别主题设置为：plotly、plotly_dark ) ?...以后会介绍更多关于plotly_express的使用文章，特别是plotly和dash的结合，更是无比强大。敬请期待！
Plotly(plotly.py)建立在Plotly JavaScript库(plotly.js)的基础上，可用于创建基于Web的数据可视化效果，这些可视化效果可以在Jupyter笔记本或Web应用程序中使用...Plotly提供了40多种独特的图表类型，例如散点图，直方图，折线图，条形图，饼图，误差线，箱形图，多轴，迷你图，树状图，3-D图表等。Plotly还提供了等高线图，其中在其他数据可视化库中并不常见。...Ggplot也与熊猫紧密相连，因此最好将数据保留在DataFrames中。 Altair Altair是Python中的统计数据可视化库。...Altair用最少的编码创建漂亮的图表数据可视化，例如条形图，饼图，直方图，散点图，误差图，功率谱，干图等。...第一级专注于快速创建数据图，第二级控制图的基本构建块，而第三级则提供了完全自动的功能来创建没有预设默认值的图表。
丰富的图表类型：Seaborn内置了许多常见的图表类型，如散点图、线图、柱状图、箱线图、直方图、热力图等，能够帮助用户快速创建漂亮且具有统计意义的图形。...'x variable', y='y variable') # 显示图形 plt.show () 分布图：如直方图和联合分布图。...都提到了Seaborn 1.7版本中对分类数据可视化的增强，尤其是Barplot统计图的使用，使得分类数据的可视化变得更加容易和直观。 然而，具体的新增功能和改进细节在提供的搜索结果中没有详细列出。...与Plotly的比较 优势： 高度交互性：Plotly是一个基于Web的图形库，特别擅长创建交互性和动画效果丰富的图表。 定制化强：Plotly允许用户进行高度定制化，包括图表的样式、布局等。...这包括缺失值处理、异常值检测和数据标准化等步骤。 选择合适的图表类型：根据数据的特性和分析目标，选择最合适的图表类型。例如，条形图适用于分类数据的比较，散点图适用于显示变量之间的关系等。
Plotly Plotly 是一款用来做数据分析和可视化的在线平台，功能非常强大,可以在线绘制很多图形比如条形图、散点图、饼图、直方图等等。...使用Plotly可以画出很多媲美Tableau的高质量图： 图片.png plotly制图我尝试做了折线图、散点图和直方图，首先导入库： from plotly.graph_objs import...直方图 trace0 = go.Bar( x = ['Jan','Feb','Mar','Apr', 'May','Jun', 'Jul','Aug','Sep','Oct',...直方图是我们比较常用的一种图形，plotly绘制直方图的方式跟我们在pandas里面设置的有点类似，他们非常直观的体现了不同月份两个生产力之间的差异。...上面的制图只是plotly的冰山一角，都是一些最基本的用法，它还有很多很酷的用法和图形，尤其是跟pandas结合画的图非常漂亮。
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