超实用!用Python进行数据可视化的9种常见方法!

如同艺术家们用绘画让人们更贴切的感知世界,数据可视化也能让人们更直观的传递数据所要表达的信息。

我们今天就分享一下如何用 Python 简单便捷的完成数据可视化。

其实利用 Python 可视化数据并不是很麻烦,因为 Python 中有两个专用于可视化的库 matplotlib 和 seaborn 能让我们很容易的完成任务。

Matplotlib:基于Python的绘图库,提供完全的 2D 支持和部分 3D 图像支持。在跨平台和互动式环境中生成高质量数据时,matplotlib 会很有帮助。也可以用作制作动画。

Seaborn:该 Python 库能够创建富含信息量和美观的统计图形。Seaborn 基于 matplotlib,具有多种特性,比如内置主题、调色板、可以可视化单变量数据、双变量数据,线性回归数据和数据矩阵以及统计型时序数据等,能让我们创建复杂的可视化图形。

我们用 Python 可以做出哪些可视化图形?

那么这里可能有人就要问了,我们为什么要做数据可视化?比如有下面这个图表:

当然如果你把这张图表丢给别人,他们倒是也能看懂,但无法很直观的理解其中的信息,而且这种形式的图表看上去也比较 low,这个时候我们如果换成直观又美观的可视化图形,不仅能突显逼格,也能让人更容易的看懂数据。

下面我们就用上面这个简单的数据集作为例子,展示用 Python 做出9种可视化效果,并附有相关代码。

导入数据集

可视化为直方图

可视化为箱线图

可视化为小提琴图

可视化为条形图

可视化为折线图

可视化为堆叠柱状图

可视化为散点图

可视化为泡泡图

可视化为饼状图

可视化为热度图

你也可以自己试着根据两个变量比如性别(X 轴)和 BMI(Y 轴)绘出热度图。

结语

本文我们分享了如何利用 Python 及 matplotlib 和 seaborn 库制作出多种多样的可视化图形。通过上面的例子,我们应该可以感受到利用可视化能多么美丽的展示数据。而且和其它语言相比,使用 Python 进行可视化更容易简便一些。

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  • 原文链接http://kuaibao.qq.com/s/20180423G1WM5R00?refer=cp_1026
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