文章目录 Python中可以通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图。Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形，也可以用于绘制和可视化结果。...本文用python对一批运动员数据进行操作，读取数据、数据预处理、matplotlib数据可视化，熟悉用python进行数据分析和可视化的基本方法，并绘制箱形图、散点图和直方图。...绘制箱形图 箱线图，又称箱形图 (boxplot) 或盒式图，不同于一般的折线图、柱状图或饼图等传统图表，只是数据大小、占比、趋势等等的呈现，其包含一些统计学的均值、分位数、极值等等统计量，因此，该图信息量较大...，不仅能够分析不同类别数据平均水平差异（需在箱线图中加入均值点），还能揭示数据间离散程度、异常值、分布差异等等。..., color='blue', edgecolor='k', label='直方图') # 为直方图呈现标签 plt.xticks(range(20, 50, 5)) # 设置x轴刻度 #
参考链接： Python Matplotlib数据可视化 plot折线图 介绍 使用Python进行数据分析，数据的可视化是数据分析结果最好的展示方式，这里从Analytic Vidhya...强烈推荐：Analytic Vidhya Python数据可视化库 Matplotlib:其能够支持所有的2D作图和部分3D作图。能通过交互环境做出印刷质量的图像。...Seaborn：基于Matplotlib，seaborn提供许多功能，比如：内置主题、颜色调色板、函数和提供可视化单变量、双变量、线性回归的工具。其能帮助我们构建复杂的可视化。 ...import numpy as np # 0、导入数据集 df = pd.read_excel('first.xlsx', 'Sheet1') # 1、直方图 fig = plt.figure()...Age'], bins=7) plt.title('Age distribution') plt.xlabel('Age') plt.ylabel('Employee') plt.show() # 2、箱线图
今天是读《pyhton数据分析基础》的第14天，今天读书笔记的内容为使用matplotlib模块绘制常用的统计图。...模块概括 matplotlib 是最基础的绘图模块，pandas和seaborn的绘图功能的使用依赖于matplotlib。...柱形图.png 直方图 #绘制直方图 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np #设置数据:两组正态分布的数据 mu1, mu2...直方图.png 折线图 #绘制折线图 from matplotlib import pyplot as plt #设置绘图数据 x=[1,2,3,4,5] y=[10.2,13.0,15.1,15.2,16.2...散点图.png 箱线图 #绘制箱线图 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np #准备绘图数据 normal = np.random.normal
，比如饼图； 分布：关注单个变量，或者多个变量的分布情况，比如直方图。...针对离散变量我们可以使用常见的条形图和饼图完成数据的可视化工作，那么，针对数值型变量，我们也有很多可视化的方法，例如箱线图、直方图、折线图、面积图、散点图等等。...Matplotlib seaborn: ? seaborn 箱型图： 它可以帮我们分析出数据的差异性、离散程度和异常值等。...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.boxplot(x, labels=None) 函数，其中参数 x 代表要绘制箱线图的数据，labels 是缺省值，可以为箱线图添加标签。...这里我设置了 lables 数组，分别代表高中、本科、硕士、博士和其他几种学历的分类标签。nums 代表这些学历对应的人数。
例如，水平和累积直方图可以通过orientation='horizontal'和cumulative=True绘制。...例如，可以通过vert=False和positions关键字绘制水平和自定义定位箱线图。...建议指定颜色(color)和标签(label)关键字以区分每个组。...df_flow_mark[['湿度','体感温度']].plot.pie(subplots=True, figsize=(8, 4)); 可以使用标签和颜色关键字指定每个按钮的标签和颜色。...大多数Pandas图都使用标签和颜色参数（注意这些参数上没有“s”）。与matplotlib.pyplot一致。pie（）必须使用标签和颜色。 如果要隐藏楔体标签，指定labels=None。
文章目录 前言 可视化视图分为 4 类， 散点图 折线图 直方图 条形图 箱线图 饼图 热力图 蜘蛛图 二元变量分布 成对关系 总结 前言 如果你想要用 Python 进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析...，比如饼图； 分布：关注单个变量，或者多个变量的分布情况，比如直方图。...可视化的视图可以说是分门别类，多种多样， 常用的 10 种视图，这些视图包括： 散点图、折线图、直方图、条形图、箱线图、饼图、热力图、蜘蛛图、二元变量分布和成对关系。...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.boxplot(x, labels=None) 函数，其中参数 x 代表要绘制箱线图的数据，labels 是缺省值，可以为箱线图添加标签。...这里我设置了 lables 数组，分别代表高中、本科、硕士、博士和其他几种学历的分类标签。nums 代表这些学历对应的人数。
导读：绘图是数据分析工作中的重要一环，是探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一，本文主要介绍数据可视化分析工具：Matplotlib。...Matplotlib提供了丰富的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形，例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱形图等。...(短线加点)； label：数据标签内容：label=‘数据一’,数据标签展示位置需另说明plt.legend(loc=1)数字为标签位置 以某广告平台随日期变化的用户请求数为例，我们用折线图来表现其变化趋势...▲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
直方图又称为质量分布图，主要用于描述数据在不同区间内的分布情况，描述的数据量一般比较大。...横向展示 # 可以通过orientation='horizontal'和 cumulative=True 绘制横向和累积直方图 df["a"].plot.hist(orientation="horizontal...", cumulative=True) 多子图展示 # 绘制多子图 df.hist(color="k", alpha=0.5, bins=50) 单个直方图（自定义分箱+透明度） # 以下2种方式效果一致...箱线图又称盒须图、箱型图等，用于显示一组数据分布情况的统计图。...其他图表类型 在常见图表中，有密度图和六边形箱型图 绘制过程报错，暂时没有解决（本机环境：pandas1.3.1） 本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等，更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/
，比如饼图； 分布：关注单个变量，或者多个变量的分布情况，比如直方图。...可视化的视图可以说是分门别类，多种多样，今天我主要介绍常用的 10 种视图，这些视图包括了散点图、折线图、直方图、条形图、箱线图、饼图、热力图、蜘蛛图、二元变量分布和成对关系。 ?...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.boxplot(x, labels=None) 函数，其中参数 x 代表要绘制箱线图的数据，labels 是缺省值，可以为箱线图添加标签。...) sns.boxplot(data=df) plt.show() 这段代码中，我生成 0-1 之间的 10*4 维度数据，然后分别用 Matplotlib 和 Seaborn 进行箱线图的展示，结果如下...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.pie(x, labels=None) 函数，其中参数 x 代表要绘制饼图的数据，labels 是缺省值，可以为饼图添加标签。
直方图 直方图又称为质量分布图，主要用于描述数据在不同区间内的分布情况，描述的数据量一般比较大。...横向展示 # 可以通过orientation='horizontal'和 cumulative=True 绘制横向和累积直方图 df["a"].plot.hist(orientation="horizontal...单个直方图（自定义分箱+透明度） # 以下2种方式效果一致 df.hist('a', bins = 20, alpha=0.5) # df.a.hist(bins = 20, alpha=0.5) ?...箱线图 箱线图又称盒须图、箱型图等，用于显示一组数据分布情况的统计图。...其他图表类型 在常见图表中，有密度图和六边形箱型图 绘制过程报错，暂时没有解决（本机环境：pandas1.3.1） 本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等，更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/
另外，如果没有适当的标题和轴标签，则绘图是不完整的，因此也添加了它们。...直方图 直方图是显示连续数据点并查看其分布方式的有效方法。可以看到，大多数值位于较低端，较高端或均匀分布。 dist在seaborn情节既产生的直方图，以及基于所述数据图的密度线。...热图 相关矩阵可帮助了解所有功能和标签如何相互关联以及相关程度。该pandas数据框中有一个调用的函数corr()生成相关矩阵，当把它输入到seaborn热图，得到了一个美丽的热图。...带群图的箱形图 箱形图将信息显示在单独的四分位数和中位数中。与swarm图重叠时，数据点会分布在其位置上，因此根本不会重叠。...数据点揭示了数据如何分布。 对图 该对图会在每对特征和标签之间产生大量的图集。对于特征/标签的每种组合，此图均显示一个散点图，对于其自身的每种组合，均显示一个直方图。
as plt import matplotlib.cm as cm def histeq(image_array,image_bins=256): # 将图像矩阵转化成直方图数据...range=(4, 8.5)) # 设置直方图边界 plt.xlabel(df.feature_names[0]) # x标签 plt.ylabel("频数密度") # y标签 plt.title...edgecolor="black") # 直方图矩形边框颜色 plt.xlabel("") # x标签 plt.ylabel("频数密度") # y标签 plt.title("...箱线图1 # 箱线图1 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import os os.chdir...1", fontsize=10) plt.show() 箱线图2-带数据点的盒须图 # 箱线图2 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot
直方图 3.1 生成数据 3.2 透明度/刻度/堆叠直方图 3.3 拆分子图 4....箱线图 5.1 生成数据 5.2 箱线图/颜色/标记 6. 面积图 6.1 生成数据 6.2 绘制面积图 7.其它图 7.1 密度曲线图 7.2 绘图主题 8....折线图 1.1 导入数据 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...直方图 3.1 生成数据 生成数据 # 直方图｜默认 # 重新生成数据 df3 ，并制作直方图 df3 = pd.DataFrame( { "a": np.random.randn...# 如果数据太密集而无法单独绘制每个点，可使用六边形箱型图。
Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一，本文主要介绍数据可视化分析工具：Matplotlib。...Matplotlib提供了丰富的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形，例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱形图等。...代码清单4 绘制饼图 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 labels...图4 饼图 直方图 直方图，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型，用纵轴表示分布情况。...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。
本文内容：Python Matplotlib库：统计图补充 ---- Python Matplotlib库：统计图补充 1.引言 2.直方图 3.箱线图 4.误差条图 5.小提琴图 6.尖峰栅格图...7.二维直方图/散点密度图 8.Hexbin散点图 9.扇形图 ---- 1.引言 上两期我们讲了 Matplotlib 库的基本语法和基本绘图展示。...（参见：Python 数据可视化：Matplotlib库的使用和Python Matplotlib库：基本绘图补充） 这期我们来说说如何用 Matplotlib 库绘制常用统计图。...showcaps 是否显示箱线图顶端和末端的两条线，默认显示。 showbox 是否显示箱线图的箱体，默认显示。 showfliers 是否显示异常值，默认显示。...capprops 设置箱线图顶端和末端线条的属性，如颜色、粗细等。 whiskerprops 设置须的属性，如颜色、粗细、线的类型等。
)绘制阶梯图 7.直方图 7.1 应用场景--定量数据的分布展示 7.2 绘制原理 7.3 直方图和柱状图的关系 7.4 堆积直方图 7.5 直方图的不同形状 8.饼图 8.1 应用场景--定性数据的比例展示...利用直方图我们可以直观地分析出数据的集中趋势和波动情况。 7.1 应用场景–定量数据的分布展示 直方图主要是应用在定量数据的可视化场景中，或者是用来进行连续型数据的可视化展示。...一方面，直方图和柱状图在展现效果上是非常类似的，只是直方图描述的是连续型数据的分布，柱状图描述的事离散型数据的分布，也可以讲：一个是描述定量数据；另一个是描述定性数据。...9.3 延伸阅读–箱体、箱须、离群值的含义和计算方法 关于箱线图的组成部分有：箱体、箱须和离群值，其中，箱体主要由第一四分位数、中位数和第三四分位数组成，箱须又分为上箱须和下箱须。...上箱须和下箱须长度的确定方法是在绘制箱线图的原始数据集data中分别寻找不大于Q3+whisxIQR的最大值valuemax和不小于Q1-whisxIQR的最小值valuemin，其中Q1和Q3分别是第一四分位数和第三四分位数
本篇介绍增强箱型图、小提琴图和二维统计直方图绘制方法。其中增强箱型图和小提琴图用到了seaborn库，二维统计直方图用到了matplotlib库。 5 增强箱型图 增强箱型图是从箱型图基础上发展而来。...一般箱型图中包含了下四分位数、中位数、上四分位数、上下界和异常值组成。对于大数据而言，内部可能存在多种的数据分布情况，因此增强箱型图是用于大数据量下的绘制方法，它包括了更多的分位数显示数据的分布。...它不仅表示了数据的范围、异常值，还表示了在不同数值段的数据分布情况。 6 小提琴图 小提琴图用于显示数据分布及其概率密度。这种图表结合了箱型图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布形状。...二维统计直方图主要针对二维数据的统计分析，X-Y轴数据为数值型。...highlight=hist2d#matplotlib.axes.Axes.hist2d 现有一组数据（df），记录了2015年pm2.5浓度（共98万条数据），用二维统计直方图表示，代码如下： from
title='Claps Distribution') 这和大家之前使用“matplotlib”模块十分的想类似，我们只好需要用“iplot”而不是“plot”即可，最后显示的直方图在交互性上面、以及美观程度有着显著的提升...上面的可视化结果是对单个变量的走势的，当然要是我们觉得直方图中图形的颜色、线条的粗细不是很满意的时候，我们也可以通过其中的几个参数来进行调整 df['claps'].iplot(kind='hist',...03 箱型图 除了直方图之外，箱型图在统计分析的过程中也被经常地使用，透过箱型图，我们能够直观地识别出数据中的异常值，以及直观地判断数据离散分布情况，了解数据分布状态，它的代码如下 df[df['read_time...箱型图出来的结果我们可以看到其中的异常值、中位数、以及上四分位数和下四分位数，十分地直观明了。对于交互性的可视化绘制结果来说，我们能够放大看到数据集中的一部分数据，更加清楚地看到里面的分布。...正如直方图中，可以针对两个变量来进行可视化，折线图也亦是如此，我们来看一下“fans”和“claps”这两列在时间的不断推进过程中，走势是如何发生变化的，代码如下,几乎和上面的单个变量的可视化代码十分地类似
Matplotlib 是一个很流行的 Python 库，可以帮助你快速方便地构建数据可视化图表。然而，每次启动一个新项目时都需要重新设置数据、参数、图形和绘图方式是非常枯燥无聊的。...本文将介绍 5 种数据可视化方法，并用 Python 和 Matplotlib 写一些快速易用的可视化函数。下图展示了选择正确可视化方法的导向图。 ? 选择正确可视化方法的导向图。...我们还可以设置点半径、点颜色和 alpha 透明度，甚至将 y 轴设置为对数尺寸，最后为图指定标题和坐标轴标签。...直方图案例 下面展示了 Matplotlib 中绘制直方图的代码。这里有两个步骤需要注意，首先，n_bins 参数控制直方图的箱体数量或离散化程度。...由于箱线图是对单个变量的可视化，其设置很简单。x_data 是变量的列表。
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