作者：Anmol Anmol翻译：王闯（Chuck）校对：赵茹萱本文约2000字，建议阅读5分钟本文主要介绍Python中用来替代Matplotlib和Seaborn的可视化工具plotly，并结合实例讲解了...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。...我们会在pandas dataframe上进行数据选择和操作，如果你还不熟悉 pandas，那么建议可以先学习“用python进行数据分析。...the data and looking at the 1st five rows using head()df = px.data.gapminder()df.head() 从上表可以看出，数据包含了不同国家不同年份的预期寿命...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.
可视化数据的重要性不仅仅是简化数据的解释。可视化数据有很多好处，比如: 显示数据随时间的变化。 确定相关事件发生的频率。 指出不同事件之间的相关性。 分析不同机会的价值和风险。...在本文中，我们将介绍一个Python库，它可以帮助我们创建引人注目的、令人惊叹的、交互式的可视化。...它就是Pygal 2 Pygal介绍 当使用Python可视化数据时，大多数数据科学家使用臭名昭著的Matplotlib、Seaborn或Bokeh。然而，一个经常被忽视的库是Pygal。...如果我们想要绘制不同类型的图表，我们将遵循相同的步骤。您可能已经注意到，用于将数据链接到图表的主要方法是add方法。 现在，让我们开始基于实际数据构建一些东西。...应用 接下来，我将使用美国COVID-19病例数据集来解释Pygal的不同方面。 首先，为了确保一切顺利进行，我们需要确保两件事: Pandas和Pygal都装上了。
大多数情况下，这些工具的使用是不需要pandas的，但我觉得混用pandas和可视化工具比较常见，也是很好的起点。 Matplotlib是什么？ python可视化工具包起源于Matplotlib。...我相信大家在阅读时，也会想到更好的使用这些工具的方法。我的目标，不是在每个示例中去创建完全一致的图表，而是关注，在每个例子中以大致相同的方式对数据进行可视化，以及大致相同的时间的研究方案。...Seaborn Seaborn是一个可视化库，基于matplotlib。它会使用数据看起来更具有吸引力，还可以很简单地创建更复杂的图表，也可以和pandas集成。...ggplot ggplot与seaborn相似，也是基于matplotlib，用于简化matplotlib可视化，并改善可视化效果。与seaborn不同的是，它是R语言ggplot2的移值。...这个地方，与pandas的集成不是很紧密，但我发现它能很好的处理数据量小的情况。对于大数据量的情况，性能可能会是个问题。
生活阶梯（幸福指数）与人均GDP（金钱）正相关的正则图 本文将探讨三种用Python可视化数据的不同方法。...目录 · 我使用Python进行绘图的经历 · 分布的重要性 · 加载数据和包导入 · 迅速：使用Pandas进行基本绘图 · 美观：使用Seaborn进行高级绘图...以编程的方式创建这些图表是非常奇妙的，例如，一次生成50个不同变量的图表，结果令人印象深刻。然而，其中涉及大量的工作，需要记住一大堆无用的指令。 Seaborn 学习Seaborn能够节省很多精力。...用Pandas绘图时，有五个主要参数： · kind：Pandas必须知道需要创建什么样的图，可选的有以下几种：直方图（hist），条形图（bar），水平条图（barh），散点图（scatter...y轴代表生活阶梯，x轴代表年份。网格的列代表大洲，网格的行代表不同水平的人均GDP。
Matplotlib、Seaborn 和 Pandas 把这三个包放在一起有几个原因：首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的，当你在用 Seaborn 或 Pandas...在我看过的所有材料中，它的一切都和 ggplot2 很像，但这个包的好处是它依赖于 Pandas Python 包。...也就是说，如果你一定要在 Python 中用 ggplot，那你就必须要安装 0.19.2 版的 Pandas，但我建议你最好不要为了使用较低级的绘图包而降低 Pandas 的版本。...这一问题的答案。9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题，以及为条形图添加颜色和边框。...在制作美观且表现力强的图片时，我更倾向于使用 Bokeh——它已经帮我们完成了大量美化工作。 用 Pandas 表示相同的数据 蓝色的图是上面的第 17 行代码。这两个直方图的值是一样的，但目的不同。
Python探索性数据分析教程 介绍 每个数据科学家都必须掌握的最重要的技能之一是正确研究数据的能力。...本教程使用的示例是对历史上 SAT 和 ACT 数据的探索性分析，以比较不同州 SAT 和 ACT 考试的参与度和表现。在本教程的最后，我们将获得关于美国标准化测试的潜在问题的数据驱动洞察力。...3)可视化数据分布：条形图，直方图，箱型图等。 4)计算并可视化展示变量之间的相关性(关系)：热图 (heatmap)。...我们这份数据的第一个问题是 ACT 2017 和 ACT 2018 数据集的维度不一致。让我们使用（ .head() ）来更好地查看数据，通过 Pandas 库展示了每一列的前五行，前五个标签值。...在预览了其他数据的前五行之后，我们推断可能存在一个问题，即各个州的数据集是如何存入的。由于美国有 51 个州，ACT 2017 和 ACT 2018 的“州”栏中很可能有错误或重复的值。
摘要：不同方法读取excel中的多个不同sheet表格性能比较 # 方法1 def read_excel(path): df=pd.read_excel(path,None) print(df.keys...结论：若读取多个sheet表格时，方法2和方法3相对于方法1的效率较高。 需要解决的问题： ? 方法1的解析结果 ? 方法2的解析结果 ? 方法3的解析结果 ?...以上这篇解决python pandas读取excel中多个不同sheet表格存在的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
简介 在Python的世界里，可视化你的数据有多种选择。由于这种多样性，决定何时使用哪一个确实是种挑战。这篇文章包含由更受欢迎的包中的一部分制作的示例，并说明如何使用它们创建一个简单的条形图。...另一个需要考虑的问题是，条形图可能是简单类型的图表。这些工具允许你用数据绘制更多不同的类型。我的例子更多侧重于设计的方便性，而不是新颖的可视化案例。...Pandas 我使用pandas的DataFrame作为所有不同例子的开始。幸运的是，pandas支持一个作为matplotlib上一层的内建绘图功能。我将用它作为基线。...Plot.ly Plot.ly的不同之处在于它是一个分析和可视化的在线工具。它有一些稳定的API，其中包括Python的。浏览它的网站，你将看见很多丰富的交互图形。...Ployly与pandas无缝整合，我也会高声说他们对我的电子邮件问题积极回应，我很感激他们及时的答复。
用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题：你是想初步了解数据的分布情况？想展示时给人们留下深刻印象？...00.Matplotlib、Seaborn 和 Pandas 把这三个包放在一起有几个原因：首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的，当你在用 Seaborn 或...用 Bokeh 表示调查结果 红色的条形图表示 538 个人关于「你认为自己有男子汉气概吗？」这一问题的答案。...在制作美观且表现力强的图片时，我更倾向于使用 Bokeh——它已经帮我们完成了大量美化工作。 ? 用 Pandas 表示相同的数据 蓝色的图是上面的第 17 行代码。...这两个直方图的值是一样的，但目的不同。在探索性设置中，用 Pandas 写一行代码查看数据很方便，但 Bokeh 的美化功能非常强大。
掌握两个库的使用可以满足我们在不同情况下的需求。 散点图 散点图（scatter plot），它将两组数据（或者变量）的值显示在二维坐标中，适合展示两个变量之间的关系。...在Seaborn中，数据格式需要转换一下，采用科学计算库Pandas中的数据格式DataFrame；对DataFrame的概念我们了解即可，下期DataScience也会推出科学计算库Numpy和Pandas...折线图 折线图能够显示数据的变化趋势，在matplotlib使用plot函数绘制，而在seaborn使用 lineplot(x,y,data=None)函数；data是传入的数据，一般是pandas中的...条形图 通过直方图可以看到变量的数值分布，那么条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。...饼图 饼图（Pie Chart）可以显示每个部分大小与总和之间的比例。在Python数据可视化中，主要用Matplotlib的pie函数来绘制。
用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题：你是想初步了解数据的分布情况？想展示时给人们留下深刻印象？...Matplotlib、Seaborn 和 Pandas 把这三个包放在一起有几个原因：首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的，当你在用 Seaborn 或 Pandas...用 Bokeh 表示调查结果 红色的条形图表示 538 个人关于「你认为自己有男子汉气概吗？」这一问题的答案。...在制作美观且表现力强的图片时，我更倾向于使用 Bokeh——它已经帮我们完成了大量美化工作。 ? 用 Pandas 表示相同的数据 蓝色的图是上面的第 17 行代码。...这两个直方图的值是一样的，但目的不同。在探索性设置中，用 Pandas 写一行代码查看数据很方便，但 Bokeh 的美化功能非常强大。
今日锦囊 常用的统计图在Python里怎么画? 这里的话我们介绍几种很简单但也很实用的统计图绘制方法，分别有条形图、饼图、箱体图、直方图以及散点图，关于这几种图形的含义这边就不多做解释了。...代码集合 # 导入一些常用包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn...as sns %matplotlib inline plt.style.use('fivethirtyeight') #解决中文显示问题，Mac %matplotlib inline from matplotlib.font_manager...GlobalLandTemperaturesByCity.csv') # 移除缺失值 climate.dropna(axis=0, inplace=True) # 只看中国 # 日期转换, 将dt 转换为日期，取年份...plt.rcParams['figure.dpi'] = 100 #分辨率 plt.rcParams['font.family'] = ['Arial Unicode MS'] #正常显示中文 # 绘制条形图
01-03 Matplotlib、Seaborn 和 Pandas 把这三个包放在一起有几个原因：首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的，当你在用 Seaborn...▲用 Bokeh 表示调查结果 红色的条形图表示 538 个人关于「你认为自己有男子汉气概吗？」这一问题的答案。...在制作美观且表现力强的图片时，我更倾向于使用 Bokeh——它已经帮我们完成了大量美化工作。 ? ▲用 Pandas 表示相同的数据 蓝色的图是上面的第 17 行代码。...这两个直方图的值是一样的，但目的不同。在探索性设置中，用 Pandas 写一行代码查看数据很方便，但 Bokeh 的美化功能非常强大。...▲表示不同 NBA 球队每分钟平均失误数的条形图 ? ▲表示薪水和在 NBA 的打球时间之间关系的散点图 总体来说，开箱即用的美化工具看起来很好，但我多次尝试逐字复制文档和修改坐标轴标签时却失败了。
比较（一）利用python绘制条形图 条形图（Barplot）简介 条形图主要用来比较不同类别间的数据差异，一条轴表示类别，另一条则表示对应的数值度量。...通过seaborn绘制多样化的条形图 seaborn主要利用barplot绘制条形图，可以通过seaborn.barplot[1]了解更多用法 修改参数 import seaborn as sns import...绘制多样化的条形图 seaborn主要利用barh绘制条形图，可以通过matplotlib.pyplot.barh[2]了解更多用法 修改参数 import matplotlib as mpl import...绘制多样化的条形图 pandas主要利用barh绘制条形图，可以通过pandas.DataFrame.plot.barh[3]了解更多用法 修改参数 import matplotlib as mpl import...的barplot、matplotlib的bar和pandas的bar快速绘制条形图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的条形图来适应相关使用场景。
转载于机器之心 参与：李诗萌、王淑婷 用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题：你是想初步了解数据的分布情况？...Matplotlib、Seaborn 和 Pandas 把这三个包放在一起有几个原因：首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的，当你在用 Seaborn 或 Pandas...用 Bokeh 表示调查结果 红色的条形图表示 538 个人关于「你认为自己有男子汉气概吗？」这一问题的答案。...在制作美观且表现力强的图片时，我更倾向于使用 Bokeh——它已经帮我们完成了大量美化工作。 ? 用 Pandas 表示相同的数据 蓝色的图是上面的第 17 行代码。...这两个直方图的值是一样的，但目的不同。在探索性设置中，用 Pandas 写一行代码查看数据很方便，但 Bokeh 的美化功能非常强大。
不过有些小伙伴也会遇到不少问题，比如选择何种图表，以及如何制作，代码如何编写，这些都是问题！ 今天给大家介绍一个Python图表大全，40个种类，总计约400个示例图表。...条形图 条形图表示多个明确的变量的数值关系。每个变量都为一个条形。条形的大小代表其数值。...平行座标图 一个平行座标图，能够比较不同系列相同属性的数值情况。 Pandas可能是绘制平行坐标图的最佳方式。...维恩图 维恩图，显示不同组之间所有可能的关系。...气泡地图 气泡地图，使用不同尺寸的圆来表示该地理坐标的数值。
Cutecharts 与常规的 Matplotlib 和 Seaborn 库完全不同，它可以查看手工制作的图表，并在将鼠标悬停在图表上时向我们显示值。...该包可用于生成以下类型的图表。目前，该库支持五种不同的图表——条形图、饼图、雷达图、散点图和折线图。...Vote Average投票平均： 电影收到的平均评分。 日期时间 Release Date上映日期： 电影上映的日期。 Release Year发行年份： 电影发行的年份。...这里我们通过导入 faker 库为不同的条使用颜色。...#00529B']) chart.add_series('Geners',list(df_genre_movies['Count'][:7])) chart.render_notebook() 不同颜色条形图
毫无疑问，他们都是用于数据分析的两个最常用的强大的开源 Python 数据可视化库。...这个库被称为Altair，这是一个为统计数据可视化而构建的开源 Python 库。...导入基本库和数据集 与往常一样，我们导入 Pandas 和 NumPy 库来处理数据集、Matplotlib 和 Seaborn，以及用于构建可视化的新安装库 Altair。...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。...我们可以通过调整 bin 大小在 Seaborn 中获得相同的图。
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