今天和大家一起学习一种可视化技术:构建树状热力图treemap。树形图易于可视化,且易于被人理解。树状图通过展示不同大小的矩形,以传达不同大小的数据量,一般认为,较大的矩形意味着占总体的一大部分,而较小的矩形意味着整体的一小部分。在本文中,云朵君将和大家一起学习如何使用Squarify库在 Python 中构建树形图。
上一篇文章如何选用最合适的图形表达数据?我的一个思路,我们探讨了数值型变量如何选图的一些技巧,今天讨论分类型变量选图策略。
Python最大的好处就是开源的package,你总能找到各种方案,不过换句话说,每种方案都也都有其优劣势,不是可视化呈现不美观,就是可视化对数据组织的要求不同,再不然就是缺胳膊少腿的,感觉像拼凑一样,其实已经找到了N种方案,准备改写其中的一个,奈何时间原因,只好找一个最简单的凑数了。
树地图(tree map)是一种适用于显示大量分层结构的数据,它是饼状图的一种高维度替代者,可以用面积直观显示各个部分的占比。
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本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第07章-局部与整体可视化的案例相关。
这学期(2018学年春季学期)我教授了一门关于数据可视化的数据科学硕士课程。我们的数据科学硕士项目是一个为期15个月的强化项目,这个项目已经成功地培养了许多优秀的数据科学家。
我教授了一门关于数据可视化的数据科学硕士课程。我们的数据科学硕士项目是一个为期15个月的强化项目,这个项目已经成功地培养了许多优秀的数据科学家。
在数据可视化领域,Seaborn 是 Python 中一个备受欢迎的库。它建立在 Matplotlib 之上,提供了一种更简单的方式来创建漂亮的统计图表。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。
总第111篇 前言 上一篇文章发出后,大家反响还不错,文章的阅读量也是我公众号历史阅读量最高的一篇(截至目前阅读已经1124啦),在其他平台发布以后阅读量已经超过5w了,果真还是平台的影响力大。 上一篇文章中之所以没带代码主要是因为我只想写一篇数据分析报告,咱们平常给领导看数据分析报告,肯定也不会把Sql代码、Python代码放在PPT中,给老板讲述每一行Sql代码是什么意思,所以就没有放代码。 但是大家都很爱学习,都想要代码学习学习,所以今天就专门来一篇讲讲代码。 在开始具体的代码讲解之前,我需要说明一下
今天给大家介绍一个Python语言中不常用但非常好用的统计分析可视化包-grplot,它可以快速帮助使用者构建出好看的统计插图,基于 numpy、scipy、matplotlib、seaborn、squarify以及pandas等拓展库,只需一行代码,就能绘制出完整、美观的统计图。
数据本身是比较完美的,没有涉及到太多的数据预处理的工作,主要是学习到了多种图形的绘制
不过有些小伙伴也会遇到不少问题,比如选择何种图表,以及如何制作,代码如何编写,这些都是问题!
昨天行哥给大家统计了数据可视化前30张图表代码和案例给大家,今天把分享Python可视化案例TOP 50下,如果想转行做数据分析,这两篇推文强烈建议收藏,对于学习有任何问题都可以点击阅读原文向行哥提问哦
数据本身是比较完美的,没有涉及到太多的数据预处理工作,主要是学习到了多种图形的绘制
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。
昨天我们跟大家分享了50个Matplotlib可视化 - 主图(带有完整的Python代码)上 ,详情链接请戳:50个Matplotlib可视化 - 主图(带有完整的Python代码)上
本篇内容数据抓取对象为网易云课堂人工智能与大数据板块课程信息,使用的工具是urllib+postman,因为直接构建的POST抓取的josn数据包,所以数据抓取的代码非常简单,没有繁杂的xpath或者css表达式。可视化部分使用matplotlib,感谢刘顺祥大神的matplotlib教程系列,让我没怎么费力气就直接复用了大量代码! https://mp.weixin.qq.com/s/E_r5ZsV9HOyuhnFwqsRXeA 以下是数据抓取部分代码: import json,time from url
本文总结了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。
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表可以使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。
内容来源:和鲸社区 有效图表的重要特征: 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单,您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。 01 关联 (Correlation) 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系。也就是说,一个变量如何相对于另一个变化。 1、散点图(Scatter plot) 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可视化每个组。在 matplotlib 中,您可以使用 plt.scatte
本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第6章,比较与排序可视化的案例相关。
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。
正所谓“一图胜千言”,数据可视化是数据科学中重要的一项工作,在面对海量的大数据中,如果没有图表直观的展示复杂数据,我们往往会摸不着头脑。通过可视化的图表可以直观了解数据潜藏的重要信息,以便在业务和决策中发现数据背后的价值!
Matplotlib是Python中广泛使用的数据可视化库,与Pandas紧密集成,方便数据分析和可视化。支持了多种图表类型,如线图、散点图、条形图和直方图等。它的特点是易用,如果没有比较复杂的可视化需求,简单单单几行代码就可以轻松搞定。(文末可获取matplotlib手册及相关数据集)
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