信息可视化(也叫绘图)是数据分析中最重要的工作之一。它可能是探索过程的一部分,例如,帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的idea等。另外,做一个可交互的数据可视化也许是工作的最终目标。Python有许多库进行静态或动态的数据可视化,但我这里重要关注于matplotlib(http://matplotlib.org/)和基于它的库。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面)。该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MA
该函数类似于stripplot(),但该函数可以对点进行一些调整,使得数据点不重叠。
数据集中的数据类型有很多种,除了连续的特征变量之外,最常见的就是类目型的数据类型了,常见的比如人的性别,学历,爱好等。这些数据类型都不能用连续的变量来表示,而是用分类的数据来表示。
本文总结了 Matplotlib 以及 Seaborn 用的最多的50个图形,掌握这些图形的绘制,对于数据分析的可视化有莫大的作用,强烈推荐大家阅读后续内容。 如果觉得内容不错,欢迎分享到您的朋友圈。 Tips: (1)本文原文部分代码有不准确的地方,已进行修改; (2)所有正确的源代码,我已整合到 jupyter notebook 文件中,可以在公众号『Python数据之道』后台回复 “matplotlib”,可获得本文源代码; (3)运行本文代码,除了安装 matplotlib 和 seaborn 可视化库外,还需要安装其他的一些辅助可视化库,已在代码部分作标注,具体内容请查看下面文章内容。
在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。 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。
在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。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。
导读:本文总结了 Matplotlib 以及 Seaborn 用的最多的50个图形,掌握这些图形的绘制,对于数据分析的可视化有莫大的作用,强烈推荐大家阅读后收藏。
50 种可视化图原地址:https://www.machinelearningplus.com/plots/top-50-matplotlib-visualizations-the-master-plots-python
如果曾经在Python中使用过线图,条形图等图形,那么一定已经遇到了名为matplotlib的库。
Seaborn就是让困难的东西更加简单。它是针对统计绘图的,一般来说,能满足数据分析90%的绘图需求。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图,应该把Seaborn视为matplotlib的补充,而不是替代物。
50个Matplotlib图的汇编,在数据分析和可视化中最有用。此列表允许您使用Python的Matplotlib和Seaborn库选择要显示的可视化对象。
课程地址:https://www.kaggle.com/learn/data-visualization-from-non-coder-to-coder
一个精心设计的可视化程序有一些特别之处。颜色突出,层次很好地融合在一起,整个轮廓流动,整个程序不仅有一个很好的美学质量,它也为我们提供了有意义的技术洞察力。
作者 | Walker 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文详细介绍了两个数据可视化工具库并附python演练。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 我们本篇文章讲的数据可视化是面向开发人员的,是利用python中一些可视化库如:matplotlib或是seaborn通过对数据可视化,来分析数据表格中各维度间的关系或是数据分布的特性,从而有助于我们更好的理解数据,帮助我们进行下一步数据分析或是为数据建模提供方向。本篇文章的方法并非是面向用户做数据展示或面向企业做数据
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