小白如何选数据可视化工具：不看你可能会后悔在大数据时代，数据可视化已经成为解读海量信息的超级神器。无论是职场新人还是技术大佬，掌握数据可视化技能几乎是必备的“战斗力”。...但面对市面上琳琅满目的工具，初学者往往一脸懵：“我该选哪个工具入门？”今天，我，Echo_Wish，带你用最接地气的方式搞清楚这个问题。...所以，挑选工具的关键，是评估自己的技术基础和实际需求。二、小白入门最佳实践对于初学者，我的建议是：先低代码，后编程。1....三、想玩点“技术活”？Python是宝藏如果你愿意花点时间学点代码，Python将打开一个新的可视化世界。1....学点Python，用Matplotlib、Seaborn等工具解锁更高级的可视化玩法。数据可视化是门“易学难精”的艺术，选对工具是第一步，但真正让数据“说话”的，是背后的思考和洞察。
一、Matplotlib数据可视化 Matplotlib是一个Python的2D绘图库，开发者使用Matplotlib仅需要几行代码便可以轻松绘图，生成柱状图、散点图、折线图、盒图、琴图等。...而且Seaborn画图时的参数也更多，这样matplotlib可能很多行的代码，seaborn仅仅需要间的几行就能实现同样的效果。...接下来我们通过两个案例来直观的比较一下seaborn和matplotlib的不同。...总结：通过上边的案例我们分别通过matplotlib和seaborn完成了数据可视化的操作，我么可以看到Seaborn封装的更好，使用起来更简单；但Matplotlib灵活性更高、功能也更加强大。...学习Matplotlib和Seaborn更多的函数、图形的绘制，欢迎大家学习它们的官方手册，这里小编只是做了一个简单的常用整理。
，因为离群值只有 (0.0035*2=0.007) 的概率会出现，即如果你想要找出数据中的异常高低值，BoxPlot是不错的选择： ?...图4 可以看出通过箱线图法将数据分成了五类，其中异常值只有1个即为湖北省，下面我们配合geopandas来对上述结果进行可视化，和上一篇文章一样，按照省级单位名称连接我们的疫情数据与矢量数据： ?...，如果你在上一篇文章中去我的Github仓库查看过创作图29对应的代码，一定会想到既然geopandas自身有bug，那我们用matplotlib中的mpatches和legend自定义图例就可以啦，而为了自定义的图例色彩与...，下面我来告诉大家为什么： 定义长度为 (n) 的序列 (X=[x_{1},x_{2},......图10 与BoxPlot相比差距还是比较明显，处于第二级严重程度的省份只有河南、广东及浙江，更贴近数据的自然层次结构。 2.1.4 NaturalBreaks 等下！
Pandas中的绘图是在matplotlib之上构建的，如果你很熟悉matplotlib你会惊奇地发现他们的绘图风格是一样的。 本案例用到的数据集是关于钻石的。...出于数据探索的目的，我们完全可以舍弃这些点，但如果是把数据的全貌展示给别人看，我觉得有必要详细说明：范围之外还存在9个离群点。...上面的箱线图很奇怪：按理说清晰度更好的钻石能卖到更高的价格，然而清晰度最高的钻石(IF)的中间价却比低净度钻石低！这是为什么呢？...尽管上面的散点图有许多重叠点，但它仍然让我们对钻石克拉重量和价格之间的关系有了一些了解：大钻石通常更贵。...图片可以保存为多种常见的文件格式，例如png、jpeg和pdf。
在本文中，我将介绍matplotlib一个非常有价值的用于管理子图的函数——subplot_mosaic()。如果你想处理多个图的，那么subplot_mosaic()将成为最佳解决方案。...我们将用四个不同的图实现不同的布局。 首先使用Import matplotlib行导入必要的库。...()、boxplot()和violinplot()。...根据预定义的布局，Plot B(使用hist)、C(使用boxplot)和D(使用violinplot)都显示在底部一行。这种布局精确地反映了代码中指定的排列。 假设我们希望改变布局。...更新后的布局如下: 我们可以这样改 完整代码 那么如果想包含一个空的子图呢？ 可以使用"."
以下文章来源于数据思践 ，作者王路情 这是我的第51篇原创文章，关于数据可视化分析。 阅读完本文，你可以知道： 1 Python语言的可视化库—matplotlib?...1 matplotlib库 matplotlib库是Python语言最流行和基础的数据可视化库，是一个二维图形库。它是Python社区中广泛使用的绘图库，已经有数十年的历史了。...它功能强大，并提供了跨平台的交互式环境。matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython Shell、Jupyter notebook 和 Web 应用服务程序。...它是一个非常通用的可视化库，只需要几行代码，就可以生成柱状图、直方图、功率谱图、散点图、误差图、饼图和许多其他类型的图。关于matplotlib的详细介绍和学习，可以查阅它的官方网址。...库所需的函数集 import matplotlib.pyplot as plt 0.2 绘图的模板，显示和保存 代码片段 # 绘图的通用格式 plt.plot(...) # 绘图结果的显示 plt.show
= pd.read_excel('c:/Users/58212/Desktop/house_info_001.xlsx') 添加列名 df.columns=['编号','姓名','年龄'] 读取前&后几行...切片 # 获取单列 df['首付'] # 获取多列 df[['首付','建筑面积']] # 获取指定几行指定几列 df.loc[1:7,['单价','建筑面积']] 筛选 df[df['首付']>250...'住宅类别'].isnull().any() # 检查‘住宅类别中’是否有一列为空 df.isnull().any() # 检查所有列中是否含有控制 df.isnull().sum() # 对所有列中的空值进行计数...便捷绘图 # 直方图，单价直方图 df['单价']=hist(bins=20) # 20个容器 plt.show() # 箱线图,单价箱线图 p=df.boxplot(column='单价') # 散点图...import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(df['单价'],df['首付']) plt.show() # 皮尔逊相关系数,其其他参数的线性关系值 df.corr
下面我们配合geopandas来对上述结果进行可视化，和上一篇文章一样，按照省级单位名称连接我们的疫情数据与矢量数据： 图5 接着对其进行可视化，在上一篇文章图28的基础上，将scheme参数改为BoxPlot...如果你在上一篇文章中去我的Github仓库查看过创作图29对应的代码，一定会想到既然geopandas自身有bug，那我们用matplotlib中的mpatches和legend自定义图例就可以啦。...的数据分层点 bp = mc.BoxPlot(temp['province_confirmedCount']) bins = bp.bins # 制作图例映射对象列表 LegendElement =...最开始那个糟糕的效果那样只有湖北一个地方是最深的暗红色，而其他地方皆为最淡的色阶，这里就不重复演示。...()中的参数设置为FisherJenks绘制出图10： 图10 与BoxPlot相比差距还是比较明显，处于第二级严重程度的省份只有河南、广东及浙江，更贴近数据的自然层次结构。
直方图：histplot，连续型和离散型数据都能画 条形图：countplot，只能画离散型 箱线图：boxplot 点图：regplot，自带趋势线，可以用参数设置不画趋势线。...趋势线图：lmplot(点图+趋势线图，可以用row或者col参数分面) 1.单变量作图 (1)直方图 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...版本是0.11.2，画箱线图和countplot时自带不同颜色， 现在最新的seaborn版本是0.13.2，颜色都是青蓝，我自己搜索设置了一下颜色。...import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns tips = sns.load_dataset('tips') # Boxplot for...plot of total_bill and tip sns.regplot(x='total_bill', y='tip', data=tips) plt.show() 3.分面 (1)自带分面参数的点图
但好在略懂一点python的matplotlib画图，于是决定换个更适合程序员的画图工具。 人生苦短，我用python。 话不多说，为节约搜索画图方法小伙伴的时间先展示一下最终效果。...tutorial.png #导入要用到的几个库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches...设置box的宽度 flierprops={'marker':'x','markeredgecolor':'black'}, #设置异常点的形状和颜色...major ticks为主刻度点，为 10的整数倍，其余为副刻度点。...自己设置坐标轴的搜索流程就是：如何用matplotlib修改坐标轴粗细？
[[箱线图.png]] ```python sns.boxplot(x=boston_df'PTRATIO'); sns.boxplot(x=boston_df'DIS'); #### Scatter-plot...plt.show(); #### 5.2 通过数学计算 #### Z-Score [Z-Score](https://en.wikipedia.org/wiki/Standard\_score)是指观测点或数据的值超过观测值或测量值平均值的标准差的符号数...，等于75%和25%之间的差值，或上四分位数和下四分位数之间的差值，IQR=Q3 - Q1。...下面的代码将产生带有真值和假值的结果。带有False的数据点表示这些值是有效的，而True则表示有释放。...离群值的常见原因是两种分布的混合，可能是两个不同的子人群，也可能表明 "测量正确 "和 "测量误差"；这通常是由混合模型来建模。 (Mixture model).
在matplotlib中，boxplot方法用于绘制箱体图，基本用法如下 plt.boxplot(x=np.random.normal(size=1000)) 输出结果如下 ?...boxplot方法常用的参数有以下几个 1. notch,控制箱体图的形状 2. sym, 控制离群点的样式 3. vert,控制箱体的方向 4. patch_artist，进行箱体图的颜色填充 5....2. sym sym控制离群点的样式，默认是白色的圆形，可以用简写的方式来指定颜色和性状，用法如下 plt.boxplot(x=np.random.normal(size=1000), sym='b+'...当sym取值为空时，表示不显示离群点，用法如下 plt.boxplot(x=np.random.normal(size=1000), sym='') 输出结果如下 ?...,对应箱体图中的中位数线段 5. fiers,对应箱体图中的离群点 6. means,对应箱体图中表示均值的点 通过对应的key,可以访问对应的元素，在上述自定义箱体图颜色的代码中，就是通过boxes来获取对应的元素
和 NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib 一样，要用 Seaborn，首先引用其库并起别名为 sns。(好奇为什么大家惯用 sns，而不是 sb？)...你说表中这些数字看起来是不是很枯燥，为什么不用直观的图呢？现在 seaborn 可以派上用场了。...因此上面整句话是找到萼片长度，萼片宽度，花瓣长度和花瓣宽度这四列下的所有含 NaN 的行数据，最后发现只有 5 行，而且 NaN 都来自花瓣宽度。...为了确保所有 NaN 值已被替换，再次用 iris_data[A].isnull() 语句来查看，出来的结果是一个只有列标题的空数据表。这表示表内已经没有 NaN 值了。...---- 如果你不喜欢我自定义的配色的话，你可以随意用 用 set_style() 选五种风格：darkgrid, whitegrid, dark, white 和 ticks .
写在开头 学过数据分析的朋友们肯定都知道鸢尾花数据集。作为一个简简单单只有 4 个特征的150 行数据，经常被拖出来在数据处理和聚类算法课上作为例子。...数据探索为什么还要用到可视化？ 数据探索是数据分析的第一步，拿到一份数据，我们首先要去了解一下数据的基本分布特征、变量之间的相关性等等。通过探索分析，我们才能进一步的确定分析方向。...import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 读取鸢尾花数据集 data = load_iris...,color='k') plt.title(np.array(names)[i]) plt.show() 我们分别对四个特征值做了分布直方图，并且设置了 10 个分组和...# 设置画布信息 plt.figure(figsize=(14,8) ,dpi=120) # 整合每个箱子的数据 boxplot_dt = [iris.iloc[:,0],iris.iloc
一、Python数据分析初体验1.1 为什么选择Python进行数据分析？...强大的库支持：Python拥有NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn等众多专为数据分析、科学计算和机器学习设计的库，极大地简化了数据处理和建模的过程...：import pandas as pd# 从CSV文件读取数据df = pd.read_csv('data.csv')# 显示前几行数据以检查print(df.head())2.2 数据清洗数据清洗是数据分析中非常重要的一环...plt.hist(df['column_name'], bins=30)plt.title('Histogram of Column Name')plt.show()# 使用Seaborn绘制箱线图sns.boxplot...但强调一点，有效的可视化能够极大地提升数据故事的讲述能力。2.6 报告撰写报告撰写是将数据分析结果转化为实际价值的关键步骤。通常，报告应包括数据背景、分析方法、主要发现、结论和建议等内容。
as plt # jupter内部使用 %matplotlib inline 【数据】 从网上选取如下几行数据，每列的字段意思如下： 第一列“销售日期”（date) 第二列“销售价格”（price）：...在这里，我们看到了每一列的数据直方分布图，为什么要绘制图？ 我们在这里绘制图形的目的是，查看数据的离散程度，判定数据是连续性，还是离散的，还是二分类等。...、yr_renovated都是属于分类变量（categorical variable），我们可以使用点二列相关系数来计算两个变量之间的关系!...4)) sns.boxplot(y='renovated', x='price', data=kc_train, orient='h') plt.show() # 计算点二列相关系数 r, p =...可以看出来： 没有翻新过的箱形图比较窄，这表明整体而言这组房价非常接近 有无翻新对于房价高低没有太大的影响，一般而言翻新后房价可能会高一点 renovated、basement_present和price
python的几个绘图库：pandas、Seaborn、matplotlib 1.单变量画图 pandas 中的.plot方法可以直接画图。...在要画图的列上调用 .plot（） 方法并传入 kind 参数。该方法适用于数据框和Series object。...直方图和箱线图适用于连续数据。...因为pandas的.plot方法时以matplotlib为基础的，所以每次画图之前要先import matplotlib.pyplot as plt，画图之后又需要show()展示图片。...直方图-hist 用 matplotlib.pyplot 中的 show（） 函数来显示绘图。
举个例子，Excel做分析的过程可能是：定位空值-删除空值-修改数据格式-去除异常值-公式计算-数据透视表-整理数据-插入图表-调整结果…… 繁琐的每一步都是来自鼠标点击，中间错误了哪一步，很多步骤都需要重新调整...matplotlib官网：https://matplotlib.org/tutorials/index.html 此外Python可视化类工具会有针对图表样式进行调整的代码，也可以交互，几行代码，省时省力...原因 3 代码辅助数学算法 小时候不爱数学，因为讨厌记繁琐的公式和进行步骤推算，一步算错，步步算错，而且我还无法理解为什么老师要求这么算。 ? 但代码的出现拯救了我对数学的偏见。...这道题要求的其实是连续可导函数f的曲线上，x=2时切线的斜率，那么我们可以定义一个移动的点m，使得m不断的接近x，当（m-x）足够小时，(f(m)-f(x))/（m-x）会越来越接近该点的所在曲线的切线斜率...通过这个案例，我想说明的是代码的存在让模拟和迭代变得可能，定义一个规则，找到一个特例，让程序模拟千万遍，答案会呼之欲出。 这是一种使用程序构建算法的思想。
而Lazy API和Spark很相似，会有并行以及对查询逻辑优化的操作。...模块的安装与导入 我们先来进行模块的安装，使用pip命令 pip install polars 在安装成功之后，我们分别用Pandas和Polars来读取数据，看一下各自性能上的差异，我们导入会要用到的模块...import pandas as pd import polars as pl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 用Pandas读取文件...和Pandas一样输出列名调用的是columns方法，然后我们来看一下数据集总共是有几行几列的， df_titanic.shape output (891, 12) 看一下数据集中每一列的数据类型...填充空值与数据的统计分析 我们来看一下数据集当中空值的分布情况，调用null_count()方法 df_titanic.null_count() output 我们可以看到“Age”以及“Cabin
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