Python数据可视化的10种技能

今天我来给你讲讲Python的可视化技术。

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,这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后,我们还需要用到可视化技术,把最终的结果呈现出来。

可视化视图都有哪些?

按照数据之间的关系,我们可以把可视化视图划分为4类,它们分别是比较、联系、构成和分布。我来简单介绍下这四种关系的特点:

比较:比较数据间各类别的关系,或者是它们随着时间的变化趋势,比如折线图;

联系:查看两个或两个以上变量之间的关系,比如散点图;

构成:每个部分占整体的百分比,或者是随着时间的百分比变化,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。

同样,按照变量的个数,我们可以把可视化视图划分为单变量分析和多变量分析。

单变量分析指的是一次只关注一个变量。比如我们只关注“身高”这个变量,来看身高的取值分布,而暂时忽略其他变量。

多变量分析可以让你在一张图上可以查看两个以上变量的关系。比如“身高”和“年龄”,你可以理解是同一个人的两个参数,这样在同一张图中可以看到每个人的“身高”和“年龄”的取值,从而分析出来这两个变量之间是否存在某种联系。

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,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、成对关系。

散点图

散点图的英文叫做scatter plot,它将两个变量的值显示在二维坐标中,非常适合展示两个变量之间的关系。当然,除了二维的散点图,我们还有三维的散点图。

我在上一讲中给你简单介绍了下Matplotlib这个工具,在Matplotlib中,我们经常会用到pyplot这个工具包,它包括了很多绘图函数,类似Matlab的绘图框架。在使用前你需要进行引用:

在工具包引用后,画散点图,需要使用plt.scatter(x, y, marker=None)函数。x、y 是坐标,marker代表了标记的符号。比如“x”、“>”或者“o”。选择不同的marker,呈现出来的符号样式也会不同,你可以自己试一下。

下面三张图分别对应“x”“>”和“o”。

除了Matplotlib外,你也可以使用Seaborn进行散点图的绘制。在使用Seaborn前,也需要进行包引用:

在引用seaborn工具包之后,就可以使用seaborn工具包的函数了。如果想要做散点图,可以直接使用sns.jointplot(x, y, data=None, kind='scatter')函数。其中x、y是data中的下标。data就是我们要传入的数据,一般是DataFrame类型。kind这类我们取scatter,代表散点的意思。当然kind还可以取其他值,这个我在后面的视图中会讲到,不同的kind代表不同的视图绘制方式。

好了,让我们来模拟下,假设我们的数据是随机的1000个点。

我们运行一下这个代码,就可以看到下面的视图(第一张图为Matplotlib绘制的,第二张图为Seaborn绘制的)。其实你能看到Matplotlib和Seaborn的视图呈现还是有差别的。Matplotlib默认情况下呈现出来的是个长方形。而Seaborn呈现的是个正方形,而且不仅显示出了散点图,还给了这两个变量的分布情况。

Matplotlib绘制:

Seaborn绘制:

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  • 原文链接:https://kuaibao.qq.com/s/20190118A06H7V00?refer=cp_1026
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