本文选自 | 《案例上手 Python 数据可视化》 走在大街上，满眼都是广告（说明市场经济发达，这是好事情），再观察一下广告，多是以各种样式的图形呈现，而不是简简单单地把数字呈现出来，即使是数字，也会想办法把数字搞得像图一样...显然，如果用条形图、柱形图来实现可视化，效果都不是太好，因为数据量有点大了。 ? 注：因为数据量比较多，所以显示部分。 对这份数据实现可视化，比较好的选择是绘制折线图。 ?...图 7 我国理念 GDP 增长 从图示结果中，可以看出 GDP 的发展变化趋势。 折线图最典型的应用应该算是在股票方面了，范围大一点可以说是“金融数据分析”方面。...图 10 箱线图 通过箱形图，可以观察到如下信息： 数据的统计值为中位数、最大值、最小值等 数据集中是否存在异常值，以及异常值的具体数值 数据是否是对称的 数据的分布是否密集、集中 数据是否有偏向性 还要提到股票...为了便于检索，把一些图形的名称列在下面，供参考： 柱形图 堆积柱形图 条形图 气泡图 直方图 箱形图 热力图 散点图 雷达图 环形图 饼图 折线图 K 线图 仪表盘 词云 对数据进行可视化的时候，要根据数据特征
本文选自 | 《案例上手 Python 数据可视化》 作者 | 齐伟 责编 | haru haru 走在大街上，满眼都是广告（说明市场经济发达，这是好事情），再观察一下广告，多是以各种样式的图形呈现，而不是简简单单地把数字呈现出来...显然，如果用条形图、柱形图来实现可视化，效果都不是太好，因为数据量有点大了。 ? 注：因为数据量比较多，所以显示部分。 对这份数据实现可视化，比较好的选择是绘制折线图。 ?...图 7 我国理念 GDP 增长 从图示结果中，可以看出 GDP 的发展变化趋势。 折线图最典型的应用应该算是在股票方面了，范围大一点可以说是“金融数据分析”方面。...图 10 箱线图 通过箱形图，可以观察到如下信息： 数据的统计值为中位数、最大值、最小值等 数据集中是否存在异常值，以及异常值的具体数值 数据是否是对称的 数据的分布是否密集、集中 数据是否有偏向性 还要提到股票...为了便于检索，把一些图形的名称列在下面，供参考： 柱形图 堆积柱形图 条形图 气泡图 直方图 箱形图 热力图 散点图 雷达图 环形图 饼图 折线图 K 线图 仪表盘 词云 对数据进行可视化的时候，要根据数据特征
参数freq=FALSE表示根据概率密度而不是频数绘制图形。参数breaks用于控制组的数量。在定义直方图中的单元时，默认将生成等距切分。...箱线图能够显示出可能为离群点（范围±1.5*IQR以外的值，IQR表示四分位距，即上 四分位数与下四分位数的差值）的观测。...6.5.1使用并列箱线图进行跨组比较 箱线图可以展示单个变量或分组变量。...箱线图灵活多变，通过添加notch=TRUE，可以得到含凹槽的箱线图。...你可以使用dotchart()函数创建点图，格式为：dotchart(x,labels=)其中的x是一个数值向量，而labels则是由每个点的标签组成的向量。
它也可以用于Python、IPython shell、Jupyter笔记本和Web应用程序服务器中。...散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。在广告数据分析中，我们通常会根据散点图来分析两个变量之间的数据分布关系。散点图的主要参数及其说明如下。...▲图2 条形图 03 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表的列或行中的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...▲图5 直方图 06 箱形图 箱形图又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用于显示一组数据分散情况的统计图，因形状如箱子而得名。它主要用于反映原始数据分布的特征，也可以进行多组数据分布特征的比较。...x：指定要绘制箱线图的数据 showcaps：是否显示箱线图顶端和末端的两条线 notch：是否是凹口的形式展现箱线图 showbox：是否显示箱线图的箱体 sym：指定异常点的形状 showfliers
并列箱线图进行跨组比较： 箱线图可以展示单个变量或分组变量，使用格式； boxplot（formula，data=dataframe） 其中formula是公式，dataframe是代表数据的数据框，...参数horizontal=TRUE可以反转坐标轴的方向，使用并列箱线图研究四缸、六缸、八缸发动机对每加仑汽油行驶的英里数的影响： ? 图中可以看到不同组间的油耗区别非常明显 。...可以使用dotchart()函数创建点图，格式为: dotchart(x,laberls=) 其中的x是一个数值向量，而labels是由每个点的标签组成的向量。...根据每加仑英里数( 最低到最高) 数据 mtcars进行排序，结果保存为数据框 x。数 向量cyl被 转换为一个因子。...一个字符型向量(color)被添加到到了数据框 x中，根据cyl的值，它所含的值为"red"、"blue"或"darkgreen“，此外，各数据点的标签取自数据框的行名（车辆型号），数据点根据气缸数量进行分组
而数据分析师分析数据的过程也有点相似，我们需要望：看看数据长什么样;闻：仔细分析数据是否合理;问：针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流;切：结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。...“望”的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程，而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的。R语言提供了多种图表对数据分布进行描述，本文接下来将逐一讲解。...绘制基本箱线图 本例选用如下测试集： ? 箱线图是一种常用数据分布图，下图表示了这种图中各元素的意义： ? 绘制方法是在基函数中将变量分组绑定到横轴，变量本身绑定到纵轴。...此外，为了美观也可以将分组绑定到fill变量并设置调色板。R语言示例代码如下： ? 运行结果： ? 往箱线图添加槽口和均值 在上一节绘制的基本箱线图之上，还能进一步绘制以展示更多信息。...通过stat_summary()函数，还可以在箱线图中标记均值点。R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 绘制2D等高线 本例选用如下测试集： ?
而数据分析师分析数据的过程也有点相似，我们需要望：看看数据长什么样;闻：仔细分析数据是否合理;问：针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流;切：结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。..."望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程，而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的。R语言提供了多种图表对数据分布进行描述，本文接下来将逐一讲解。...05 绘制基本箱线图 本例选用如下测试集： ? 箱线图是一种常用数据分布图，下图表示了这种图中各元素的意义： ? 绘制方法是在基函数中将变量分组绑定到横轴，变量本身绑定到纵轴。...此外，为了美观也可以将分组绑定到fill变量并设置调色板。R语言示例代码如下： ? 运行结果： ? 06 往箱线图添加槽口和均值 在上一节绘制的基本箱线图之上，还能进一步绘制以展示更多信息。...通过stat_summary()函数，还可以在箱线图中标记均值点。R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 07 绘制2D等高线 本例选用如下测试集： ?
而数据分析师分析数据的过程也有点相似，我们需要望：看看数据长什么样;闻：仔细分析数据是否合理;问：针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流;切：结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。..."望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程，而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的。R语言提供了多种图表对数据分布进行描述，本文接下来将逐一讲解。...5.绘制基本箱线图 本例选用如下测试集： ? 箱线图是一种常用数据分布图，下图表示了这种图中各元素的意义： ? 绘制方法是在基函数中将变量分组绑定到横轴，变量本身绑定到纵轴。...此外，为了美观也可以将分组绑定到fill变量并设置调色板。R语言示例代码如下： ? 运行结果： ? 6.往箱线图添加槽口和均值 在上一节绘制的基本箱线图之上，还能进一步绘制以展示更多信息。...通过stat_summary()函数，还可以在箱线图中标记均值点。R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 7.绘制2D等高线 本例选用如下测试集： ?
而数据分析师分析数据的过程也有点相似，我们需要望：看看数据长什么样；闻：仔细分析数据是否合理；问：针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流；切：结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。..."望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程，而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的。R语言提供了多种图表对数据分布进行描述，本文接下来将逐一讲解。...05 绘制基本箱线图 本例选用如下测试集： ? 箱线图是一种常用数据分布图，下图表示了这种图中各元素的意义： ? 绘制方法是在基函数中将变量分组绑定到横轴，变量本身绑定到纵轴。...此外，为了美观也可以将分组绑定到fill变量并设置调色板。R语言示例代码如下： ? 运行结果： ? 06 往箱线图添加槽口和均值 在上一节绘制的基本箱线图之上，还能进一步绘制以展示更多信息。...通过stat_summary()函数，还可以在箱线图中标记均值点。R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 07 绘制2D等高线 本例选用如下测试集： ?
我们还可以使用geom_smooth（）在点上添加平滑的趋势线图层。...我们还可以将points geom图层与line geom图层或任何其他类型的geom图层组合在一起。 线图适用于绘制时间序列，因此下面我们使用点和线图层绘制平均预期寿命。...在这里，你可以通过总结每年的预期寿命并将结果输入ggplot而不必定义任何中间变量来对dplyr操作与ggplot2进行一些巧妙的组合。...对于上面的线图示例，我们绘制了每个大陆的平均预期寿命时间线，而不是指定“group”参数，您可以将colour参数指定为continent。 这将由continent自动分组和着色。...箱图 要为箱形图着色，请使用fill参数而不是col（或color /colour）参数。
treatment_bar_plot.png 棘状图 棘状图（spinogram）：对堆砌条形图进行了重缩放，这样每个条形的高度均为1,每一段的高度即表示比例。...参数freq=FALSE表示根据概率密度而不是频数绘制图形。参数breaks用于控制组的数量。默认等距切分。...使用并列箱线图进行跨组比较 使用格式： boxplot(formula, data=dataframe) 第一个参数是公式，第二个是数据框或者列表。...car_mileage_data_plot.png 凹槽图 箱线图灵活多变，可以添加notch=TRUE，得到含凹槽的箱线图。若两个箱的凹槽互不重叠，则表明它们的中位数有显著性差异。...你可以使用dotchart()函数创建点图，格式为： dotchart(x, labels=) 其中x是一个数值向量，而labels则是由每个点的标签组成的向量。
分布密度散点图-swarmplot（） 这个函数类似于stripplot()，但是对点进行了调整(只沿着分类轴)，这样它们就不会重叠。这更好地表示了值的分布，但它不能很好地扩展到大量的观测。...第一个是我们熟悉的箱线图()。这种图显示了分布的三个四分位值和极值。“胡须”延伸到位于上下四分位数1.5 IQRs范围内的点，然后在此范围之外的观测结果将独立显示。...each individual observation instead of the summary boxplot values: 最后，在小提琴内部绘制的图有几个选项，包括显示每个单独的观察结果而不是总结箱线图值的方法...这类似于分类变量的直方图，而不是定量变量。...该函数还在另一个轴上对高度的估计值进行编码，但它不是显示完整的条，而是绘制点估计值和置信区间。此外，pointplot()连接来自相同色调类别的点。
这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。 这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。...通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 22. 密度图（Density Plot） 密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。...通过“响应”变量对它们进行分组，您可以检查 X 和 Y 之间的关系。以下情况用于表示目的，以描述城市里程的分布如何随着汽缸数的变化而变化。 23....直方密度线图（Density Curves with Histogram） 带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。 24....分布式包点图（Distributed Dot Plot） 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 26.
因此，在后续进行可视化分析的时候着重定位优质房源。 3. 自用房屋比例的箱线图 由于数据字段基本信息统计中字段AGE的数值相对较为异常，因此可以通过箱线图进一步验证该字段数据的合理性。...从此箱线图中可以看出字段AGE的最大值、最小值以及四分位数。由于图中并没有显示异常点，因此可以确认字段AGE所录入的数据均合理。 4....由于高于箱线图中最大值的异常点存在多个，后续应将该点的信息统一筛选出来，对于平均房价异常高的点进行进一步分析，目的是分析平均房价异常高的房屋的影响因素。 6....筛选平均房价为异常值的数据 通过箱线图查看异常点之后，发现平均房价异常高的数据较多，所以接下来需要筛选出平均房价较高的异常值的数据，并进行探索性分析。...河流边界房屋情况的条形图 最后，为了探究房屋均价是否和该房屋是否是河流边界房屋之间存在相关性，先对波士顿房屋的河流边界情况进行绘制条形图。
除了条形图之外，我们还可以使用点图来进行可视化。这个点图是把点放到数量相对应的位置上来进行展示的。 ? 如果对于有多组类别的计数。我们可以使用分组或者堆叠的条形图来进行展示。...堆叠的条形图对于每一部分的比较不是很容易区分，但是在比较多组比例的时候很有用。 ? 如果要进行多组比较的时候，这个时候饼图的空间往往就不够了。这个时候如果分组比较少的话，分组的条形图可以使用的。...对于大量的点，常规的散点图可能会由于点过多，就容易看不清趋势。在这种情况下，轮廓线，2D箱或六角箱可提供替代方案。...另一方面，当我们要可视化两个以上的变量时，我们可以选择以相关图而不是基础原始数据的形式绘制相关系数。 ? 当x轴表示时间或严格增加的变量（例如治疗剂量）时，我们通常绘制线图。...地图可以获取地球上的坐标并将其投影到平坦的表面上，这样地球上的形状和距离就可以用2D表示中的形状和距离来近似表示。此外，我们可以根据数据为地图中的区域着色，从而显示不同区域中的数据值。
这些图表列表可以使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。 这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。...通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 22. 密度图（Density Plot） 密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。...通过“响应”变量对它们进行分组，您可以检查 X 和 Y 之间的关系。 以下情况用于表示目的，以描述城市里程的分布如何随着汽缸数的变化而变化。 23....直方密度线图（Density Curves with Histogram） 带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。 24....分布式包点图（Distributed Dot Plot） 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 26.
这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。 这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。...通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 ? 22. 密度图（Density Plot） 密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。...通过“响应”变量对它们进行分组，您可以检查 X 和 Y 之间的关系。以下情况用于表示目的，以描述城市里程的分布如何随着汽缸数的变化而变化。 ? 23....直方密度线图（Density Curves with Histogram） 带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。 ? 24....分布式包点图（Distributed Dot Plot） 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 ?
折线图是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中。...折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。...箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。...因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理。它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比 较。...觉得文章对你有帮助、让你有所收获的话，期待你的点赞呀，不足之处，也可以在评论区多多指正。 [6zo8f4nr9u.png?
箱线图 箱线图可以提供数据位置及其分散情况的关键信息，主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较。 ?...我们还可以用箱线图来观察不同类型的宝可梦对其防御数值的影响，结果显而易见，钢铁类型的宝可梦拥有最为卓越的防御属性。...另外我们还可以在boxplot中添加参数hue，分门别类地进行箱线图绘制，这里根据是否为神兽来做区分，显然神兽的防御属性远超非神兽。 ?...小提琴图中宽度较厚的部分表示具有较高密度点的区域，而较薄的部分则表示低密度点的区域。...可以看到特殊攻击、攻击和特殊防御的数值与是否为神兽的相关性较高，而代目与其他数据的相关性较低。
它也可以用于Python、IPython shell、Jupyter笔记本和Web应用程序服务器中。...散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。在广告数据分析中，我们通常会根据散点图来分析两个变量之间的数据分布关系。散点图的主要参数及其说明如表2所示。...图2 条形图 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表的列或行中的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...图3 折线图 饼图 饼图常用于统计学模块中。用于显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例。饼图中的数据点显示为整个饼图的百分比，饼图的主要参数及其说明如表5所示。...图5 直方图 箱形图 箱形图又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用于显示一组数据分散情况的统计图，因形状如箱子而得名。它主要用于反映原始数据分布的特征，也可以进行多组数据分布特征的比较。
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