选自towardsdatascience 作者:George Seif 机器之心编译 参与:刘晓坤、思源 数据可视化是数据科学家工作的重要部分。在项目的早期阶段,我们通常需要进行探索性数据分析来获得对数据的洞察。通过数据可视化可以让该过程变得更加清晰易懂,尤其是在处理大规模、高维度数据集时。在本文中,我们介绍了最基本的 5 种数据可视化图表,在展示了它们的优劣点后,我们还提供了绘制对应图表的 Matplotlib 代码。 Matplotlib 是一个很流行的 Python 库,可以帮助你快速方便地构建数
Matplotlib 是一个很流行的 Python 库,可以帮助你快速方便地构建数据可视化图表。然而,每次启动一个新项目时都需要重新设置数据、参数、图形和绘图方式是非常枯燥无聊的。本文将介绍 5 种数据可视化方法,并用 Python 和 Matplotlib 写一些快速易用的可视化函数。下图展示了选择正确可视化方法的导向图。
Matplotlib是一个流行的Python库,可以很容易地用于创建数据可视化。然而,设置数据、参数、图形和绘图在每次执行新项目时都可能变得非常混乱和繁琐。而且由于应用不同,我们不知道选择哪一个图例,比如直方图,饼状图,曲线图等等。这里有一个很棒的思维导图,可以帮助您为工作选择正确的可视化效果:
数据可视化是数据科学家工作的重要组成部分。在项目的早期阶段,你通常会进行探索性数据分析(EDA),以获得对数据的一些见解。创建可视化确实有助于使事情更清晰和更容易理解,特别是对于更大的、高维的数据集。在项目接近尾声时,以一种清晰、简洁和引人注目的方式展示最终结果是非常重要的,这样你的受众(通常是非技术客户)就更加容易理解。
函数功能: 在x轴上绘制定性数据的分布特征 调用签名: plt.bar(x, y) 参数说明:
今天我们来学习下数据可视化,其实在前面的章节中,我们也接触到了一些数据可视化的知识,在分析数据集的时候,有效的可视化图表,可以帮助我们更好的了解数据。
收集数据后,需要对其进行解释和分析,以深入了解数据所蕴含的深意。而这个含义可以是关于模式、趋势或变量之间的关系。
数据集中的数据类型有很多种,除了连续的特征变量之外,最常见的就是类目型的数据类型了,常见的比如人的性别,学历,爱好等。这些数据类型都不能用连续的变量来表示,而是用分类的数据来表示。
pandas库是Python数据分析的核心库 它不仅可以加载和转换数据,还可以做更多的事情:它还可以可视化 pandas绘图API简单易用,是pandas流行的重要原因之一
我们将用Python制作瀑布图,特别是使用matplotlib库。瀑布图显示了运行总数以及增减,这对于属性分析来说是很好的选择。
在数据科学中,有多种工具可以进行可视化。在本文中,我(毛利)展示了使用Python来实现的各种可视化图表。
条形图(bar chart),也称为柱状图,是一种以长方形的长度为变量的统计图表,长方形的长度与它所对应的变量数值呈一定比例。
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据,每种颜色的点表示一个特定类别,并以矩阵形式组合在一起。
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。
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。
上一篇文章结束了时间序列型图表的绘制,我们掌握了以下的绘制方法(滑动以浏览),对以往的工作做个总结。目的就是简化大家代码的书写过程,拓宽绘图方法,为科研和商业绘图提供帮助。:
有时候,我们可能想用Python绘制决策树,以了解算法如何拆分数据。决策树可能是最“易于理解”的机器学习算法之一,因为我们可以看到如何正确地作决策。
Severino Ribecca 是一位平面设计师,也是数据可视化的爱好者,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
好看的数据可视化图片是怎么样做的?这里我将介绍如下几个知识点,相信掌握如下数据可视化技巧和知识,一定可以让你的图表焕然一新,令人眼前一亮~
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pandas库是Python数据分析最核心的一个工具库:“杀手级特征”,使整个生态系统融合在一起。除了数据读取、转换之外,也可以进行数据可视化。易于使用和富有表现力的pandas绘图API是pandas流行的重要组成部分。
Seaborn是一个基于Python语言的数据可视化库,它能够创建高度吸引人的可视化图表。
matplotlib提供了bar函数绘制柱状图。语法:plt.bar(left, height, width, bottom, align, **kwargs)
数据可视化在数据挖掘中起着非常重要的作用。各种数据科学家花费了他们的时间通过可视化来探索数据。为了加快这一进程,我们需要有合适的工具。
我们之前探讨了如何使用散点图和回归模型拟合来可视化两个变量之间的关系,以及如何在其他分类变量的层次之间进行展示。 当然,还有一大类问题就是分类数据的问题了? 在这种情况下,散点图和回归模型方法将不起作用。当然,有几个观察可视化这种关系的选择,我们将在本章中讨论。
Pandas 是一种非常流行的数据分析工具,同时它还为数据可视化提供了很好的选择。
安德鲁·阿伯拉(Andrew Abela)制作的《这份指南》(This Guide)是思考图表类型的一个很好的起点,但不要把它用作决策引擎。并不是人人都同意他对图表类型的组织方式,层级结构也并未包含所有有效的图表类型。
安德鲁·阿伯拉(Andrew Abela)制作的《这份指南》(This Guide)是思考图表类型的一个很好的起点,但不要把它用作决策引擎。并不是人人都同意他对图表类型的组织方式,层级结构并且其中并未包含所有有效的图表类型。
MATlAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于数据分析、无线通信、深度学习、量化金融与风险管理、机器人,控制系统等领域。MATLAB在数值计算方面首屈一指,也是使用最广泛的科研绘图软件之一。优点:编程效率高 便于矩阵计算。缺点:循环效率低 封装性不好。
可视化图表千千万,很多小伙伴在选择过程中就容易犯选择困难症。即使选择了一款图表,后期也可能发现可视化图表既无法准确表达自己的意图,也没能向阅读者传达出应有的信息,可视化图形让人困惑或看不懂。
废话不多说,开始正题。正所谓,一图胜千言,经常做数据分析的都知道,数据可视化是分析报告中的关键,一张或多张优秀的图表就足以突出结论,润色报告,获得boss的肯定。
Seaborn是一个基于Matplotlib的Python数据可视化库,它提供了高层次的API,可以帮助用户创建美观、具有吸引力的统计图形。作为Python数据分析领域中常用的可视化工具之一,Seaborn广泛应用于数据探索、模型评估、可视化报告等方面。本文将详细介绍Seaborn库的特点、常见功能和应用场景,并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
机器学习工程师George Seif的文章《5 Quick and Easy Data Visualizations in Python with Code》部分内容翻译。重点说明了散点图、线图、直方图、条形图和箱型图的适用条件。 前言 数据可视化是数据科学家工作的重要组成部分。在项目开始阶段,人们需要做 探索性数据分析(EDA)来获得数据的深层信息。强大的可视化功能可以帮助人们更简洁清晰的了解数据,尤其是大量的、多维度的数据。在项目快结束时,用一种直观简单的方法,让不具备很强专业知识的人明白相应结果
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。
可视化是以图形形式表示数据或信息的过程。在本文中,将介绍Seaborn的最常用15个可视化图表
做数据分析和做科普是类似的,科普的意义在于将晦涩难懂的科学知识,以让大众更易接受和理解的方式呈现。而数据分析中的数据可视化做的正是如此关键中的关键,即是将数据的特点以一种显而易见的形式进行呈现。但也不必说的那么高级,我们可以说数据可视化就是“画图”。
可视化是用来探索性数据分析最强大的工具之一。Pandas库包含基本的绘图功能,可以让你创建各种绘图。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。
数据可视化工具: 1、Matplotlib(Python):一个2D绘图库,可以绘制许多高质量的图形 2、Seaborn(Python):Matplotlib基础上的高级绘图库,运用简单的操作就能够画出较为复杂的图形 3、Tableau:一个强大的数据可视化工具,可实时进行可视化数据分析和数据探索 4、Echarts:由百度前端技术部开发的,基于Javascript的数据可视化图表库,提供直观、生动、可交互、可个性化定制的数据可视化图表
注:条形图只显示平均值(或其他估计值)。但在很多情况下,每个分类变量级别上显示值的分布可能提供更多信息,此时很多其他方法,如一个盒子或小提琴图可能更合适。
参考链接: Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制条形图
引言:在数据分析时,对大量信息进行归纳是最基本的任务,而这就需要用到描述统计方法。
柱形图 简介 英文:histogram或者column diagram 排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱形图中。在柱形图中,通常沿水平轴组织类别,而沿垂直轴组织数值。 柱形图具有下列图表子类型
Seaborn是构建在matplotlib之上的数据可视化库,与Python中的pandas数据结构紧密集成。可视化是Seaborn的核心部分,可以帮助探索和理解数据。
my_font = font_manager.FontProperties(fname = "C:/Windows/Fonts/simsun.ttc",size=14)
一、数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比,数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
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