你好，我是郭震 今天介绍脊线图的绘制。 脊线图（Ridgeline Plot）介绍 脊线图，又称为Joy Plot，是一种用于展示和比较多个组数据分布的可视化工具。...这种图形以层叠和重叠的方式展示每个组的密度估计或频率分布，使得不同组之间的比较直观且具有艺术美感。 脊线图特别适合展示数据如何随时间或条件变化，常用于金融、气象、社会科学等领域。...绘制脊线图的步骤解释 以下是基于Python中joypy库来绘制脊线图的详细步骤解释： # 导入必要的库 import pandas as pd import joypy from matplotlib...将数据字典转换为数据框。...设置月份为有序分类：将Month列转换为有序的分类数据类型，确保在图形显示时月份能按正确的顺序排列。
加载数据 首先将文件中的CSV数据作为数据框加载到内存中。因为我们知道数据集提供的数据的名称，所以我们将在从文件加载数据时设置这些名称。...print(data.describe()) 这将显示我们数据框中9个属性的各个属性详细分布信息表。...import matplotlib.pyplot as plt pd.options.display.mpl_style = 'default' data.boxplot() 这段代码将绘制图形的样式（...您可以生成每个属性的直方图矩阵和每个类值的直方图矩阵，如下所示： data.groupby('class').hist() 数据按类属性（两组）分组，然后为每个组中的属性创建直方图矩阵。...您可以更好地比较同一图表上每个类的属性值： data.groupby('class').plas.hist(alpha=0.4) 通过绘制只包含plas一个属性的直方图，将数据按类别分组，其中红色的分类值为
在这个例子中，你从数据框中获取记录，并用下面代码中描述的 encircle() 来使边界显示出来。...np.r_是按列连接两个矩阵，就是把两矩阵上下相加，要求列数相等，类似于pandas中的concat()。...np.c_是按行连接两个矩阵，就是把两矩阵左右相加，要求行数相等，类似于pandas中的merge()。...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。...在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。颜色名称存储在下面代码中的all_colors中。
的数据框； Figure：代表我们上面看到的可绘制图形，比如bar、box、histogram等等； iplot：代表绘制方法，其中有很多参数可以进行配置，调节符合你自己风格的可视化图形； cufflinks...figure定义为lines形式，数据为(1,500)； 3）然后再用ta_plot绘制这一组时间序列，参数设置SMA展现三个不同周期的时序分析。...如果我们只生成随机数，它是这样子的，默认生成100行的随机分布的数据，列数由自己选定。...当然了，除了随机数据，任何的其它dataframe数据框都可以，包括我们自己导入的数据。...那么cufflinks将会根据iplot中的kind种类自动识别并绘制图形。参数设置为堆叠模式。
对其拼装和定量准确性做了评估，拼装确实不如StringTie，但定量的稳定性结果还是可以的（起码在测试数据中）。不过现在作者也都放弃了，自然也很少会有人继续使用了。...DataFrame：代表pandas的数据框； Figure：代表我们上面看到的可绘制图形，比如bar、box、histogram等等； iplot：代表绘制方法，其中有很多参数可以进行配置，调节符合你自己风格的可视化图形...figure定义为lines形式，数据为(1,500)； 3）然后再用ta_plot绘制这一组时间序列，参数设置SMA展现三个不同周期的时序分析。...当然了，除了随机数据，任何的其它dataframe数据框都可以，包括我们自己导入的数据。...上面我们生成了一个(10,4)的dataframe数据框，名称分别是a,b,c,d。那么cufflinks将会根据iplot中的kind种类自动识别并绘制图形。参数设置为堆叠模式。
数据分析 数据分析即是从您的数据中发掘并解决问题。 作为一名机器学习从业者，也许您并没有真正理解您所从事的领域，那么您需要一个这方面的专家随时在身边，但通常来说这不太可能。...加载数据 首先将CSV文件中的数据作为DataFrame（pandas所生成的数据结构）加载到内存中，并且在加载时设置每一列的名称： import pandas as pd names = ['preg...您可以生成属性的直方图矩阵和按class分类后每一类值的直方图矩阵，如下所示： data.groupby('class').hist() 数据按class属性分组，然后为每个组中的属性创建直方图矩阵，结果是两个图像...您可以更好地比较同一图表上每个类的属性值 data.groupby('class').plas.hist(alpha=0.4) 这个数据按class属性分组，并且仅绘制了plas属性的直方图，其中红色的分类值为...总结 在这篇文章中我们已经涵盖了使用pandas进行数据分析的很多地方。 首先，我们着眼于如何快速而简便地载入CSV格式的数据，并使用汇总统计来描述它。
使用matplotlib可以绘制各种各样的统计图，Pandas对matplotlib中的绘图方法进行了更高层的封装，使用起来更简单方便。...本文使用的数据来源于网易财经，具体下载方法可以参考：Pandas知识点-DataFrame数据结构介绍 一、数据准备 数据文件是600519.csv，将此文件放到代码同级目录下，从文件中读取出数据。...需要注意的是，在Pandas中，scatter不支持Series对象，只支持DataFrame对象，所以不能用Series对象绘制散点图。...在Pandas中，绘制图形除了在plot()中指定kind参数外，还可以通过plot链式调用对应的方法，如plot.scatter()表示绘制散点图，后面绘制柱状图、直方图、饼图等也可以用链式调用的方式...绘制直方图前，要根据数据的分布设置好适合的组距，然后根据组距计算出组数。 bins: bins参数用于设置直方图的组数，传入计算的组数。
DataFrame：代表pandas的数据框； Figure：代表我们上面看到的可绘制图形，比如bar、box、histogram等等； iplot：代表绘制方法，其中有很多参数可以进行配置，调节符合你自己风格的可视化图形...figure定义为lines形式，数据为(1,500)； 3）然后再用ta_plot绘制这一组时间序列，参数设置SMA展现三个不同周期的时序分析。...当然了，除了随机数据，任何的其它dataframe数据框都可以，包括我们自己导入的数据。...上面我们生成了一个(10,4)的dataframe数据框，名称分别是a,b,c,d。那么cufflinks将会根据iplot中的kind种类自动识别并绘制图形。参数设置为堆叠模式。...如果对iplot中的参数不熟练，直接输入以下代码即可查询。 help(df.iplot) 总结 怎么样，是不是非常快捷方便？以上介绍是一般的可绘制类型，当然你可以根据自己的需求做出更多的可视化图形。
3.2.3、统计量分析 用统计指标对定量数据进行统计描述，常从集中趋势和离中趋势两个方面进行分析。...为了消除少数极端值的影响， 可以使用截断均值或者中位数来度量数据的集中趋势。截断均值是去掉高、低极端值之后的平均数。 （2）中位数 中位数是将一组观察值按从小到大的顺序排列，位于中间的那个数。...表3-8 Pandas主要统计特征函数 方法名 函数功能 所属库 sum() 计算数据样本的总和(按列计算) Pandas mean() 计算数据样本的算术平均数 Pandas var() 计算数据样本的方差...() 计算数据样本的总和（按列计算） Pandas rolling_mean() 数据样本的算术平均数 Pandas rolling_var() 计算数据样本的方差 Pandas rolling_std...hist() 绘制二维条形直方图，可显示数据的分配情形 Matplotlib/Pandas boxplot() 绘制样本数据的箱形图 Pandas plot(logy = True) 绘制y轴的对数图形
的数据框； Figure：代表我们上面看到的可绘制图形，比如bar、box、histogram等等； iplot：代表绘制方法，其中有很多参数可以进行配置，调节符合你自己风格的可视化图形。...figure定义为lines形式，数据为(1,500)； 然后再用ta_plot绘制这一组时间序列，参数设置SMA展现三个不同周期的时序分析。...如果我们只生成随机数，它是这样子的，默认生成100行的随机分布的数据，列数由自己选定。...当然了，除了随机数据，任何的其它dataframe数据框都可以，包括我们自己导入的数据。...那么cufflinks将会根据iplot中的kind种类自动识别并绘制图形。参数设置为堆叠模式。
DataFrame：代表pandas的数据框； Figure：代表我们上面看到的可绘制图形，比如bar、box、histogram等等； iplot：代表绘制方法，其中有很多参数可以进行配置，调节符合你自己风格的可视化图形...figure定义为lines形式，数据为(1,500)； 3）然后再用ta_plot绘制这一组时间序列，参数设置SMA展现三个不同周期的时序分析。...如果我们只生成随机数，它是这样子的，默认生成100行的随机分布的数据，列数由自己选定。 ?...当然了，除了随机数据，任何的其它dataframe数据框都可以，包括我们自己导入的数据。...上面我们生成了一个(10,4)的dataframe数据框，名称分别是a,b,c,d。那么cufflinks将会根据iplot中的kind种类自动识别并绘制图形。参数设置为堆叠模式。
Highcharts-3-绘制柱状图 本文介绍的是如何利用python-highcharts绘制柱状图 水平/垂直柱状图 蝴蝶柱状图 堆叠柱状图 带有负值柱状图 水平/垂直柱状图 图形 首先我们直接看看最终的效果...(width=750, height=600) # 设置图形的大小 # 4组数据：代表的是4个年份 data1 = [107, 31, 235, 203, 24] # 每个洲有一个数据 data2...H 使用pandas模拟数据 使用pandas来模拟生成上面的数据 # 使用DataFrame数据框 import pandas as pd data = pd.DataFrame({ "...Highchart # 导入库 H = Highchart(width=750, height=600) # 设置图形的大小 # 4组数据，代表4个年份 # 每组5个数据代表的是5个洲 data1...H.add_data_set(data2,'bar','Jane') H.add_data_set(data3,'bar','Joe') H 带有负值的柱状图-column with negative values 如何绘制带有负值的柱状图
二者之间主要区别是： 从数据结构上看： numpy的核心数据结构是ndarray，支持任意维数的数组，但要求单个数组内所有数据是同质的，即类型必须相同；而pandas的核心数据结构是series和dataframe...，仅支持一维和二维数据，但数据内部可以是异构数据，仅要求同列数据类型一致即可 numpy的数据结构仅支持数字索引，而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引 从功能定位上看： numpy虽然也支持字符串等其他数据类型...get，由于series和dataframe均可以看做是类字典结构，所以也可使用字典中的get()方法，主要适用于不确定数据结构中是否包含该标签时，与字典的get方法完全一致 ?...07 数据可视化 ? pandas集成了matplotlib中的常用可视化图形接口，可通过series和dataframe两种数据结构面向对象的接口方式简单调用。...两种数据结构作图，区别仅在于series是绘制单个图形，而dataframe则是绘制一组图形，且在dataframe绘图结果中以列名为标签自动添加legend。
object at 0x7fc04f3b9cd0> """ 以上代码来自pandas的doc文档 在上面的代码块中，当使用每月“M”频率的Grouper方法时，请注意结果dataframe是如何为给定的数据范围生成每月行的...运行中的go.Scatter（）图，但未达到预期。点的连接顺序错误。下面图形是按日期对值进行排序后的相同数据。...这个小问题可能会令人沮丧，因为使用px，图形可以按您期望的方式运行，而无需进行任何调整，但go并非如此。要解决该问题，只需确保按日期对数组进行排序，以使其按某种逻辑顺序绘制和连接点。...因此，我们可以将它们作为图形对象在循环中绘制出来。 注意，我们使用Graph Objects将两类数据绘制到一个图中，但使用Plotly Express为每个类别的趋势生成数据点。...因为我们在for循环中传递了分组的dataframe，所以我们可以迭代地访问组名和数据帧的元素。在这段代码的最终版本中，请注意散点对象中的line和name参数，以指定虚线。
本次案例通过生成深圳市疫情个案数据集中所有患者的年龄参数直方图。 分别使用Matplotlib、Pandas、Seaborn模块可视化Histogram。...time df=pd.read_excel(r"szdata.xls") df.head(5) Matplotlib模块 ##注意原始数据集不能存在缺失值,绘制前必须对缺失数据删除或替换,否则无法绘制成功...#范围 labels=["少年","青年组","中青年组","中年组","中老年组"] groups=pd.cut(ages,bins=bins,labels=labels) data=groups.value_counts...# 上面表达了所有患者的年龄分布，如果按性别分组， # 研究不同性别下年龄分布的差异，该如何实现叻？...6）、fit：指定一个随机分布对象，需调用scipy模块中随机分布函数，用于绘制随机分布概率密度曲线。 7）、hist_kws：以字典形式传递直方图的其他修饰属性，如填充色、边框色、宽度等。
一般来说，Seaborn 分类绘图功能试图从数据中推断类别的顺序。 如果您的数据有一个 pandas 分类数据类型，那么类别的默认顺序可以在那里设置。...您可以使用 orient 关键字强制定向，但通常可以从传递给 x 和 / 或 y 的变量的数据类型推断绘图方向： ?...在 Seaborn 中，使用 countplot() 函数很容易绘制： 备注：函数将默认使用 count 参数作为 x/y 中未传的一组维度 ?...绘制“宽格式”数据 虽然使用 “长格式” 或“整洁”数据是优选的，但是这些功能也可以应用于各种格式的 “宽格式” 数据，包括 pandas DataFrame 或二维 numpy 数组阵列。...这些对象应该直接传递给数据参数： ? 此外，这些函数接受 Pandas 或 numpy 对象的向量，而不是 DataFrame 中的变量。 ?
你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。 在pandas中，我们可能有多个数据列，并且带有行和列的标签。...pandas自身有很多内建方法可以简化从DataFrame和Series对象生成可视化的过程。另一个是seaborn，它是由Michael Waskom创建的统计图形库。...在DataFrame中，柱状图将每一行中的值分组到并排的柱子中的一组。...▲图9-19 用错误栏按天显示小费百分比 seaborn中的绘图函数使用一个data参数，这个参数可以是pandas的DataFrame。其他的参数则与列名有关。...▲图9-24 seaborn回归/散点图 在探索性数据分析中，能够查看一组变量中的所有散点图是有帮助的; 这被称为成对图或散点图矩阵。
其次它还可以结合pandas的dataframe随意灵活地画图。可以把它形容为"pandas like visualization"。...datagen生成随机数； 2）figure定义为lines形式，数据为(1,500)； 3）然后再用ta_plot绘制这一组时间序列，参数设置SMA展现三个不同周期的时序分析。...如果我们只生成随机数，它是这样子的，默认生成100行的随机分布的数据，列数由自己选定。...我喜欢粉色,就放个粉色的看看 histogram直方图 histogram条形图 上面我们生成了一个(10,4)的dataframe数据框，名称分别是a,b,c,d。...那么cufflinks将会根据iplot中的kind种类自动识别并绘制图形。参数设置为堆叠模式。
对定量数据的分布分析按照如下步骤进行： 1、求极差 2、决定组距与组数 3、决定分点 4、绘制频率分布图 对定性的数据分布分析： 根据变量的分类类型来确定分组，然后使用图形对信息进行显示。...03 统计分析 理论介绍：对一组数据用统计指标定量的分析数据，一般从集中趋势和离中趋势两个方面来衡量数据。...数据的集中趋势：指一组数据向某一中心靠拢的倾向，核心在于寻找数据的代表值或中心值 ，所以需要找到数据的统计平均数来衡量。统计平均数可分为，①算术平均数、加权算术平均数②位置平均数。...对某一组数据分析其离中趋势结果： 你要比较A、B数据的分散程度，可求得其分位差和其他指标。你可以绘制箱型图对比。 ?...总结：本文对数据特征的一些常用分析方法进行了系统介绍，并利用Python里面的科学计算库Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib实现了每一种分析方法的分析结果，并且将结果图形化显示出来
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