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数据可视化干货：使用pandas和seaborn制作炫酷图表（附代码）

你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。 在pandas中，我们可能有多个数据列，并且带有行和列的标签。...x轴的刻度和范围可以通过xticks和xlim选项进行调整，相应地y轴使用yticks和ylim进行调整。表9-3是plot的全部选项列表。本节我会介绍这些选项中的一些，其余你可以自行探索。...use_index 使用对象索引刻度标签 rot 刻度标签的旋转(0到360) xticks 用于x轴刻度的值 yticks 用于y轴 xlim x轴范围(例如[0,10]) ylim y轴范围 grid...▲图9-19 用错误栏按天显示小费百分比 seaborn中的绘图函数使用一个data参数，这个参数可以是pandas的DataFrame。其他的参数则与列名有关。...seaborn.barplot拥有一个hue选项，允许我们通过一个额外的分类值将数据分离： In [88]: sns.barplot(x='tip_pct', y='day', hue='time',

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比较（一）利用python绘制条形图

比较（一）利用python绘制条形图 条形图（Barplot）简介 条形图主要用来比较不同类别间的数据差异，一条轴表示类别，另一条则表示对应的数值度量。...'day', y='total_bill', rot=0) plt.show() 定制多样化的条形图 自定义条形图一般是结合使用场景对相关参数进行修改，并辅以其他的绘图知识。...参数信息可以通过官网进行查看，其他的绘图知识则更多来源于实战经验，大家不妨将接下来的绘图作为一种学习经验，以便于日后总结。...bar1 = sns.barplot(x='day', y='percent', data=non_smoker_df, color='lightblue') # 吸烟者的条形图，底部开始位置设置为非吸烟者的...、matplotlib的bar和pandas的bar快速绘制条形图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的条形图来适应相关使用场景。

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    社交网络分析的 R 基础：（六）绘图操作

    R 语言强大的可视化功能在科学研究中非常受欢迎，丰富的类库使得 R 语言可以绘制各种各样的图表。当然这些与本章内容毫无关系，因为笔者对绘制图表了解有限，仅限于能用的程度。...接下来的内容无需额外安装任何包，仅使用 R 语言自带的绘图工具完成柱状图与折线图的绘制。如果对绘制的图表定制性要求较高，请搜索 ggplot2 包的相关教程。...柱状图 折线图 保存绘制的图表 柱状图 R 语言中使用 barplot() 函数来创建柱状图，下面绘制一个最简单的柱状图： > data1 <- c(0.7795875, 0.8686484, 0.8901365..., 0.905844, 0.9201746, 0.9227028) > barplot(data1) 为了使图表的可读性更高，还需要添加标题、x 与 y 轴的副标题： > xArgs <- c("1%...添加第二条线 > legend("bottomright", legend = legends, col = colors, pch = pchs, horiz = FALSE) # 图例 线条类型和点的符号见下图

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    Python的可视化库超全盘点，有你中意的一款吗？

    1 Matplotlib, Seaborn, and Pandas: 我将出于几个原因将它们组合在一起，首先是Seaborn和Pandas绘图是建立在Matplotlib之上的——当你在panda中使用...从我所见过的所有材料来看，它的外观和感觉都很像ggplot2，但是还有一个额外的好处，它依赖于pandas Python包，该包最近弃用了一些方法，导致ggplot的Python版本变得无关。...也就是说，如果您确实必须在Python中使用ggplot，那么您必须安装pandas版本0.19.2，但是我要提醒您不要降低您的pandas的级别，这样您就可以使用一个较差的绘图包。...第9-14行中的Bokeh代码创建了一个优雅的、专业的响应计数直方图，具有合理的字体大小、y标记和格式。我编写的大部分代码用于标记坐标轴和标题，以及给条形图添加颜色和边框。...Bokeh提供的所有便利都可以在Matplotlib中进行定制，包括x轴标签的角度、背景线、y轴扩展、字体大小/斜体/粗体等。

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    数据可视化Seaborn入门介绍

    对象，后面的x、y和hue均为源于data中的某一列值 x，绘图的x轴变量 y，绘图的y轴变量 hue，区分维度，一般为分类型变量 同时，relplot可通过kind参数选择绘制图表是...中的折线图，会将同一x轴下的多个y轴的统计量（默认为均值）作为折线图中的点的位置，并辅以阴影表达其置信区间。...绘图接口有stripplot和swarmplot两种，常用参数是一致的，主要包括： x，散点图的x轴数据，一般为分类型数据 y，散点图的y轴数据，一般为数值型数据 hue，区分维度，相当于增加了第三个参数...注：当x轴分类变量为连续日期数据时，选用pointplot得到的绘图意义更为明确；而对于其他分类型变量，则选用barplot更为合适。...pandas.dataframe为主，当提供了dataframe对象作为data参数后，x、y以及hue即可用相应的列名作为参数，但也支持numpy的数组类型和list类型 绘图接口底层大多依赖一个相应的类来实现

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    python数据科学系列：seaborn入门详细教程

    它将变量的任意两两组合分布绘制成一个子图，对角线用直方图、而其余子图用相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然，绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。 ?...，后面的x、y和hue均为源于data中的某一列值 x，绘图的x轴变量 y，绘图的y轴变量 hue，区分维度，一般为分类型变量 同时，relplot可通过kind参数选择绘制图表是scatter还是line...lineplot lineplot不同于matplotlib中的折线图，会将同一x轴下的多个y轴的统计量（默认为均值）作为折线图中的点的位置，并辅以阴影表达其置信区间。...绘图接口有stripplot和swarmplot两种，常用参数是一致的，主要包括： x，散点图的x轴数据，一般为分类型数据 y，散点图的y轴数据，一般为数值型数据 hue，区分维度，相当于增加了第三个参数...注：当x轴分类变量为连续日期数据时，选用pointplot得到的绘图意义更为明确；而对于其他分类型变量，则选用barplot更为合适。

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    Pandas高级数据处理：数据可视化进阶

    引言在数据分析领域，Pandas是一个非常强大的工具。它不仅能够高效地处理和清洗数据，还能与Matplotlib、Seaborn等可视化库无缝集成，帮助我们快速生成直观的图表。...通常我们会使用Pandas读取CSV文件或其他格式的数据源。确保数据的完整性和一致性是至关重要的。常见问题：如果数据中存在缺失值或异常值，在绘图时可能会导致图形不准确或报错。...简单折线图示例')plt.show()常见报错：TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'Timestamp'原因分析：当x轴为时间戳类型时...import seaborn as snssns.barplot(x='category', y='value', hue='group', data=df)plt.title('分组柱状图示例')plt.show...plt.text(x_position, y_position, '关键点解释', fontsize=12, color='red')四、总结通过以上内容的学习，相信你已经掌握了Pandas结合其他库进行数据可视化的基础知识以及一些常见的技巧

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    70个精美图快速上手seaborn！

    内置的统计图形：Seaborn提供了一系列内置的统计图形，例如柱状图、箱线图、散点图、折线图等。这些图形不仅易于使用，还具有各种选项和参数，可以帮助你更好地展示和理解数据。...数据集可视化：Seaborn还包含一些内置的示例数据集，这些数据集可以直接在库中使用。你可以使用这些数据集来快速生成演示图表，同时也可以将它们作为学习和实践的基础。...y In 10: # 水平 sns.stripplot(data=tips, x="tip") plt.show() 图片 指定为y轴绘图： In 11: # 垂直 sns.stripplot(data...基础柱状图 如果只给定x和y，barplot方法实际上进行一个聚合汇总求均值的操作： In 22: tips.groupby("day")["tip"].mean() Out22: day Fri...x="day", y="tip", hue="smoker" # 指定分组字段 ) plt.show() 图片 order参数指定x轴label的顺序： In 25: sns.barplot

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    你知道怎么用Pandas绘制带交互的可视化图表吗？

    但其实，在Pandas的0.25.0版本之后，提供了一些其他绘图后端，其中就有我们今天要演示的主角基于Bokeh！...环境准备 我们用到的是pandas-bokeh，它为Pandas、GeoPandas和Pyspark 的DataFrames提供了Bokeh绘图后端，类似于Pandas已经存在的可视化功能。...x参数，则索引用于绘图的 x 值；或者，也可以传递与 DataFrame 具有相同元素数量的值数组 y：y的值。...figsize : 图的宽度和高度 title : 设置标题 xlim / ylim：为 x 和 y 轴设置可见的绘图范围（也适用于日期时间 x 轴） xlabel / ylabel : 设置 x 和...y 标签 logx / logy : 在 x/y 轴上设置对数刻度 xticks / yticks : 设置轴上的刻度 color：为绘图定义颜色 colormap：可用于指定要绘制的多种颜色 hovertool

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    seaborn从入门到精通03-绘图功能实现02-分类绘图Categorical plots

    legend_out：设定图例是否放在绘图外。 sharex, sharey：设定是否使用相同的x、y轴范围。 margin_titles：设定上边缘的标题是否显示。...导入库与查看tips和diamonds 数据 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import...legend_out：设定图例是否放在绘图外。 sharex, sharey：设定是否使用相同的x、y轴范围。 margin_titles：设定上边缘的标题是否显示。...=tips, x="day", y="total_bill",jitter=False) 案例2-分类散点图kind=“swarm” 第二种方法是使用一种防止重叠的算法沿分类轴调整点。...当每个类别中有多个观测值时，它还使用自举来计算估计值周围的置信区间，该置信区间使用误差条绘制: sns.catplot(data=titanic, x="sex", y="survived", hue

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    Seaborn从零开始学习教程（四）

    可以使用 orient 关键字强制定向，但通常可以互换x和y的变量的数据类型来完成： sns.swarmplot(x="total_bill", y="day", hue="time", data=tips...sns.boxplot(x="day", y="total_bill", hue="time", data=tips); ? 对于箱型图来说，使用 hue 参数的假设是这个变量嵌套在x或者y轴内。...当在每个类别中有多个类别时（使用了 hue），它可以使用引导来计算估计的置信区间，并使用误差条来表示置信区间： sns.barplot(x="sex", y="survived", hue="class...为了使能够更好的显示，可以使用不同的标记和线条样式来展示不同 hue 类别的层次: sns.pointplot(x="class", y="survived", hue="sex", data=titanic...与回归图中的二元性相似，您可以使用上面介绍的函数，也可以使用更高级别的函数factorplot()，将这些函数与 FacetGrid() 相结合，通过这个图形的更大的结构来增加展示其他类别的能力。

    1.8K20

    小白也能看懂的seaborn入门示例

    小白也能看懂的Pandas实操演示教程(上) 4. 小白也能看懂的Pandas实操演示教程(下) 5. 小白也能看懂的Matplotlib简明教程 Seaborn就是让困难的东西更加简单。...,所涉及参数均有注释,(可左右滑动代码段)在数据集符合要求的情况下,我们大多可以用一行代码实现绘图功能,相信看完示例后你就能初步掌握seaborn画图,如果对绘图要求更高的话,可以查询seaborn手册更改所画图类型的其他默认参数...={"Yes": "y", "No": "b"}, data=tips) #在隐藏右和上边框线的同时，隐藏左边线。...在seaborn中，最简单的实现方式是使用jointplot()函数，它会生成多个面板，不仅展示了两个变量之间的关系，也在两个坐标轴上分别展示了每个变量的分布。..._2$") # kind:scatter,reg,resid,kde,hex变量可视化种类,space轴与边缘轴之间的空间 g = sns.jointplot(x1, x2, kind="kde", height

    4.7K20

    这里有8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

    也就是说，如果你一定要在 Python 中用 ggplot，那你就必须要安装 0.19.2 版的 Pandas，但我建议你最好不要为了使用较低级的绘图包而降低 Pandas 的版本。...9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题，以及为条形图添加颜色和边框。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；...Plotly 页面上的一些示例图 Pygal Pygal 的名气就不那么大了，和其它常用的绘图包一样，它也是用图形框架语法来构建图像的。由于绘图目标比较简单，因此这是一个相对简单的绘图包。

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    8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

    也就是说，如果你一定要在 Python 中用 ggplot，那你就必须要安装 0.19.2 版的 Pandas，但我建议你最好不要为了使用较低级的绘图包而降低 Pandas 的版本。...9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题，以及为条形图添加颜色和边框。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；...▲Plotly 页面上的一些示例图 07 Pygal Pygal 的名气就不那么大了，和其它常用的绘图包一样，它也是用图形框架语法来构建图像的。由于绘图目标比较简单，因此这是一个相对简单的绘图包。

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    8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

    也就是说，如果你一定要在 Python 中用 ggplot，那你就必须要安装 0.19.2 版的 Pandas，但我建议你最好不要为了使用较低级的绘图包而降低 Pandas 的版本。...9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题，以及为条形图添加颜色和边框。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；...Plotly 页面上的一些示例图 Pygal Pygal 的名气就不那么大了，和其它常用的绘图包一样，它也是用图形框架语法来构建图像的。由于绘图目标比较简单，因此这是一个相对简单的绘图包。

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    8个好看又实用 Python可视化工具包，再也不怕做不出图表了!

    也就是说，如果你一定要在 Python 中用 ggplot，那你就必须要安装 0.19.2 版的 Pandas，但我建议你最好不要为了使用较低级的绘图包而降低 Pandas 的版本。...9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题，以及为条形图添加颜色和边框。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；...Plotly 页面上的一些示例图 04.Pygal Pygal 的名气就不那么大了，和其它常用的绘图包一样，它也是用图形框架语法来构建图像的。由于绘图目标比较简单，因此这是一个相对简单的绘图包。

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    这里有 8 个流行的 Python 可视化工具包，你喜欢哪个？

    也就是说，如果你一定要在 Python 中用 ggplot，那你就必须要安装 0.19.2 版的 Pandas，但我建议你最好不要为了使用较低级的绘图包而降低 Pandas 的版本。...9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题，以及为条形图添加颜色和边框。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；...Plotly 页面上的一些示例图 Pygal Pygal 的名气就不那么大了，和其它常用的绘图包一样，它也是用图形框架语法来构建图像的。由于绘图目标比较简单，因此这是一个相对简单的绘图包。

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    这里有8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

    也就是说，如果你一定要在 Python 中用 ggplot，那你就必须要安装 0.19.2 版的 Pandas，但我建议你最好不要为了使用较低级的绘图包而降低 Pandas 的版本。...9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题，以及为条形图添加颜色和边框。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；...Plotly 页面上的一些示例图 Pygal Pygal 的名气就不那么大了，和其它常用的绘图包一样，它也是用图形框架语法来构建图像的。由于绘图目标比较简单，因此这是一个相对简单的绘图包。

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