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Seaborn 的五彩气泡图（上：先讲重点）

根据某个度量字段控制散点大小，进而做成气泡图 如果以上一条有任意一条你还不会的，就给我耐心看完（凶巴巴） 如果你都会了，那就分享给你的朋友好吗（可可爱爱） 环境说明 熊猫本次用的是 Anaconda...(figsize=(8,4)) #绘制散点图 #c为颜色参数，传入 y 标签，根据 y 标签的数量自动分发不同颜色 plt.scatter(X[:,0],X[:,1],s=5,c=y,label =...colors = ["green","black"] #确定标签名称列表 labels = ["Zero","One"] #代码思路： #在上一份代码的基础上加上控制气泡大小的 s 参数。...并且将 z 传入。...【核心】散点图>气泡图 散点图可以清晰的呈现总体样本的分布情况。 如果进阶成气泡图，便可以在此基础上增加一个维度特征。

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    ​再见 Seaborn！Altair 数据可视化已超神

    使用 Altair，我们可以通过类似于 Seaborn 图的条形图、直方图、散点图和气泡图、网格图和误差图等创建交互式数据可视化。...散点图和气泡图 我们将从简单的散点图和气泡图开始。我们将使用'mpg'和'horsepower'变量。...可以使用另一个属性 "origin" 为图例条目着色，并使用两个库的附加变量 "displacement" 控制点的大小。...要将 Seaborn 中的散点图转换为气泡图，只需为"sizes"传递一个值，该值表示图表中气泡的最小和最大尺寸。对于 Altair，我们只需通过 (filled=True) 来生成气泡图。...绘制网格、主题和自定义绘图大小 这两个库还允许在生成多个绘图、操纵纵横比或图形大小方面自定义绘图，并支持为颜色和背景设置不同的主题以修改图表的外观。

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    Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

    可以将 shadow 属性设置为 True 以在 seaborn / matplotlib 中执行此操作。...它显示为点的集合。它们在水平轴上的位置决定了一个变量的值。垂直轴上的位置决定了另一个变量的值。当一个变量可以控制而另一个变量依赖于它时，可以使用散点图。当两个连续变量独立时也可以使用它。...散点图可以具有高或低的负相关。 无相关性 如果在散点图上显示的两组数据之间没有明显的相关性，则认为它们不相关。 气泡图 气泡图显示数据的三个属性。它们由 x 位置、y 位置和气泡的大小表示。...气泡图是一种多变量图表，是散点图的变体，也可以认为是散点图和百分比区域图的组合。 适用： 适用于分类数据对比，相关性分析。 注意事项： 气泡图的数据大小容量有限，气泡太多会使图表难以阅读。...它显示为三个或更多定量变量的二维图表。这些变量显示在从同一点开始的轴上。

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    探索数据之美：Seaborn 实现高级统计图表的艺术

    Seaborn 不仅可以绘制常见的统计图表，还支持许多高级功能，如分布图、热图、聚类图等。本文将介绍如何利用 Seaborn 实现一些高级统计图表，并附上代码实例。...聚类图聚类图是一种将数据点按照它们的相似性分组的图表类型。Seaborn 中的 clustermap 函数可以帮助我们创建聚类图。...点图点图用于显示一个分类变量对另一个连续变量的影响，通常用于比较不同组之间的差异。Seaborn 中的 pointplot 函数可以帮助我们绘制点图。...气泡图气泡图是一种用于显示三维数据的图表类型，通常用于展示两个变量之间的关系，并以第三个变量的大小来表示数值大小。...(50), 'Size': np.random.rand(50) * 1000 # 设置气泡大小})# 绘制气泡图sns.scatterplot(data=data, x='X', y='Y',

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    可视化神器Plotly绘制气泡图

    气泡图是也是一种散点图。这种散点图和普通散点图的不同之处在于：它会引入第三方维度，即标记markers的大小来进行展示。在Plotly中散点的大小是通过size参数来设置 ?...df.query("year==2007"), # 选择绘图数据 x="gdpPercap", # x轴 y="lifeExp", # y轴 size="pop", # 点的大小...气泡大小缩放Scaling the Size of Bubble Charts 有时候数据之间的大小差异较大，造成某些气泡过大，图形非常难看，需要对气泡的大小进行尺度缩放，Plotly官方有建议的公式和参数...sizeref value: sizeref = 2. * max(array of size values) / (desired maximum marker size ** 2) 通过一个实际的例子来看看什么叫气泡的大小缩放...2、进行大小尺度的缩放 # 标准化过程 import plotly.graph_objects as go size = [20, 40, 60, 80, 100] fig = go.Figure(

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    大数据应用导论 Chapter05 | 数据可视化

    图形多样:条形图、饼图、箱线图、气泡图、直方图… 绘图工具也多种多样：Matplotlib、Seaborn、Tableau、Echarts等 条形图与直方图能最快地展示数据分布是否均匀。...散点图(scatter plot) 散点图是一种图形表达形式，具有描述两个连续型地特征，具有检测离群值地功能。 ?...气泡图(bubble chart) 展示第三个连续型数值的特征，气泡大小反应特征的大小。 ? 饼图(pie chart) 饼图是条形图的变种，能很好展示各个分量占总体数的比例。...4、实线变虚线 通过各种函数和参数控制形状、粗细、颜色；坐标轴范围、缩放、平移等。...4、饼图 #x为计数，y为标签 x = tips['day'].value_counts().tolist() y = tips['day'].value_counts().index.tolist()

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    《数据可视化基础》第11章：两个或多个连续性变量相关可视化(一)

    如果我们想一次显示两个以上的变量，我们可以选择气泡图、散点矩阵或相关图。最后，对于非常高维的数据集，执行降维可能是有用的，例如以主成分分析的形式。...我们认为这些变量之间是有关系的。例如，长喙的鸟应该有更大的头骨尺寸，高体重的鸟应该比低体重的鸟有更大的喙和头骨。 为了探究这种关系，我们从头部的长度和身体的质量来开始。...那就需要另外一个来映射头骨大小，这里我们选择使用点的大小代表头骨的大小。因此就出现了?这个图。类似这种我们把一个变量映射到点的大小上形成的图，我们称之为 气泡图。 ?...11.2 散点图矩阵 气泡图的好处，是我们可以把多个变量放到一个二维的图形上面进行展示。但是对于气泡的大小和其他变量的关系，我们在感官上并不能很明显的表现出来。...因此作为气泡图的一个替代方法，我们可以对所有变量绘制散点图矩阵。在这个矩阵上。 在下图的下图的散点图矩阵上，我们可以看到三个变量(身体长度，头骨大小以及身体质量)互相为XY变量下绘制出的散点图。

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    seaborn的介绍

    我们应用默认的默认seaborn主题，缩放和调色板。 这使用了matplotlib rcParam系统，并且会影响所有matplotlib图的外观，即使你没有用seaborn制作它们。...此特定图显示了提示数据集中五个变量之间的关系。三个是数字，两个是绝对的。两个数值变量（total_bill和tip）确定轴上每个点的位置，第三个（size）确定每个点的大小。...一个分类变量将数据集拆分为两个不同的轴（面），另一个确定每个点的颜色和形状。 所有这一切都是通过单次调用seaborn函数完成的relplot()。...这些表示在其底层数据的表示中提供不同级别的粒度。在最精细的级别，您可能希望通过绘制散点图来查看每个观察，该散点图调整沿分类轴的点的位置，以使它们不重叠： ?...例如，时间序列数据有时与每个时间点一起存储为同一观察单元的一部分并出现在列中。

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    独家 | 别在Python中用Matplotlib和Seaborn作图了，亲，试试这个

    气泡图、密度图等。 生物信息类等其它图表。 以上解释了为什么你应该使用 plotly 而不是 matplotlib 或 seaborn 进行绘图。 接下来，让我们来点实际的！...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....世界发展随时间的变化：动画展示 利用气泡图，我们可以在 2D 图上展示 3 个维度（x 轴、y 轴和气泡大小）。...： size：一个数值类变量的列，它代表气泡的大小。...color：一个分类变量的列，它代表气泡的颜色。在我们的示例中，默认为每个大陆分配一种颜色。 log_x ：将 X 轴（人均 GDP）设置为对数刻度。 size_max：设置气泡的最大尺寸。

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    Python数据分析 | 数据可视化原则与方法

    2.2 条形图(Bar Chart) 条形图用来反映分类项目之间的比较，适合应用于跨类别比较数据。在我们需要比较项类的大小、高低时适合使用条形图。...（Scatter Chart） 散点图的数据为三维数据，使用两组数据构成多个坐标点，分析坐标点的分布情况，判断两个变量之间的关联或分布趋势。...[3ed91eead23352cbca7c9d5d9c3ecaf4.png] 2.9 气泡图（Bubble chart） 气泡图是散点图的一种衍生，通过每个点的面积大小来衡量第三维度，适合三维数据的对比...例如多个时间点上构成的比较等。...本系列教程涉及的速查表可以在以下地址下载获取： Pandas速查表 NumPy速查表 Matplotlib速查表 Seaborn速查表 拓展参考资料 Pandas可视化教程 Seaborn官方教程 ShowMeAI

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    从1维到6维，一文读懂多维数据可视化策略

    通过引入尺寸大小的概念来可视化 3 维数值数据 因此，你可以看到上面的图表不是一个传统的散点图，而是点（气泡）大小基于不同残糖量的的气泡图。...我们确实看到了与前面图表中观察到的相似模式，白葡萄酒气泡尺寸更大表征了白葡萄酒的残糖值更高。 如果我们有多于两个分类属性表征，可在常规的散点图描述数值数据的基础上利用色调和分面来描述这些属性。...其它两维仍为常规轴。因为我们还会用到大小这个概念，并借此画出一个三维气泡图。...利用气泡图和色调、深度、大小的概念来可视化 5 维数据 气泡图灵感来源与上文所述一致。但是，我们还可以看到以二氧化硫总量为指标的点数，发现白葡萄酒的二氧化硫含量高于红葡萄酒。...我们将利用深度、色调、大小和形状及两个常规轴来描述所有 6 个数据维度。 我们将利用散点图和色调、深度、形状、大小的概念来可视化 6 维数据。

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    从1维到6维，一文读懂多维数据可视化策略

    通过引入尺寸大小的概念来可视化 3 维数值数据 因此，你可以看到上面的图表不是一个传统的散点图，而是点（气泡）大小基于不同残糖量的的气泡图。...我们确实看到了与前面图表中观察到的相似模式，白葡萄酒气泡尺寸更大表征了白葡萄酒的残糖值更高。 如果我们有多于两个分类属性表征，可在常规的散点图描述数值数据的基础上利用色调和分面来描述这些属性。...其它两维仍为常规轴。因为我们还会用到大小这个概念，并借此画出一个三维气泡图。...利用气泡图和色调、深度、大小的概念来可视化 5 维数据。 气泡图灵感来源与上文所述一致。但是，我们还可以看到以二氧化硫总量为指标的点数，发现白葡萄酒的二氧化硫含量高于红葡萄酒。...我们将利用深度、色调、大小和形状及两个常规轴来描述所有 6 个数据维度。 我们将利用散点图和色调、深度、形状、大小的概念来可视化 6 维数据。

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    Python多维数据可视化详解

    ，点被表征为连接的线段。...3 维数值数据 因此，你可以看到上面的图表不是一个传统的散点图，而是点（气泡）大小基于不同残糖量的的气泡图。...我们确实看到了与前面图表中观察到的相似模式，白葡萄酒气泡尺寸更大表征了白葡萄酒的残糖值更高。 如果我们有多于两个分类属性表征，可在常规的散点图描述数值数据的基础上利用色调和分面来描述这些属性。...我们使用深度、色调、大小来表征其中的三个维度。其它两维仍为常规轴。因为我们还会用到大小这个概念，并借此画出一个三维气泡图。...我们将利用深度、色调、大小和形状及两个常规轴来描述所有 6 个数据维度。 我们将利用散点图和色调、深度、形状、大小的概念来可视化 6 维数据。

    1.2K20

    可视化神器Seaborn的超全介绍

    许多任务只能通过seaborn函数来完成，但是进一步的定制可能需要直接使用matplotlib。下面将更详细地解释这一点。...我们应用默认的默认seaborn主题、缩放和调色板。...其中三个是数值型的，两个是分类型的。两个数值变量(total_bill和tip)确定轴上每个点的位置，第三个变量(size)确定每个点的大小。...一个分类变量将数据集分割成两个不同的轴(facet)，另一个分类变量确定每个点的颜色和形状。 所有这些都是通过对seaborn函数relplot()的单个调用完成的。...请注意大小和样式参数是如何在散点和线图中共享的，但是它们对这两种可视化的影响是不同的(改变标记区域和符号与线宽和虚线)。我们不需要记住这些细节，让我们专注于情节的整体结构和我们想要传达的信息。

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    6个令人称赞的Python可视化库

    多变量关系：Seaborn 提供了多种方法来探索数据集中的多变量关系，比如散点图矩阵（pairplot）和小提琴图（violinplot）。...跨浏览器兼容：Plotly 的图表在大多数现代浏览器中都能良好工作，无需任何插件。导出功能：Plotly 提供了将图表导出为不同格式的功能，包括图片、PDF 和 HTML。...plotly.express as px# 使用内置iris数据集df = px.data.iris()fig = px.scatter( df, x='sepal_width', # 指定x-y轴、颜色、散点大小...交互式：Altair 支持交互式可视化，可以轻松添加交互式元素，例如工具提示、缩放和选择。基于 Vega-Lite：Altair 核心思想是将数据可视化视为数据集到图形的映射，而不是一个步骤序列。...以下是 Pygal 的一些关键特性：SVG 格式：Pygal 基于 SVG（可扩展矢量图）格式，这意味着创建的图表可以无损地缩放到任何大小，而不会失真。

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    看看程序员大佬都推荐的几大Python库…

    它可以用于使用各种GUI工具箱(例如Tkinter，GTK +，wxPython，Qt等)将绘图嵌入到应用程序中。...它是一个高级界面，用于创建美观和信息丰富的统计图形，这些图形对于探索和理解数据必不可少。Seaborn数据图形可以包括条形图，饼图，直方图，散点图，误差图等。...Seaborn还具有各种工具来选择可以显示数据中图案的调色板。 GGplot Ggplot是一个Python数据可视化库，它基于为编程语言R创建的ggplot2的实现为基础。...Bokeh Bokeh是一个数据可视化库，它为详细的图形提供了跨各种数据集(无论大小)的高交互性。...Geoplotlib Geoplotlib为创建地图或使用地理数据提供支持，安装之前需要NumPy和pyglet，它可以使用许多不同类型的地图，例如点密度图，区域索引，符号图等。

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