如何使用pandas仅绘制散点矩阵的一半 - 腾讯云开发者社区

本文将介绍如何结合使用Pandas和Matplotlib进行数据探索性可视化的最佳实践。准备工作在开始之前，确保你已经安装了Pandas和Matplotlib库。...如果还没有安装，可以使用以下命令进行安装：pip install pandas matplotlib接下来，我们将使用一个示例数据集来演示数据探索性可视化的过程。...这有助于我们发现更复杂的模式和相互之间的依赖关系。散点矩阵散点矩阵是一种展示多个变量之间关系的有效方式。它将每对变量之间的散点图组合在一起，从而使我们能够快速观察整体数据集的分布和相关性。...# 绘制散点矩阵pd.plotting.scatter_matrix(iris_df[['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width...然后，我们探讨了多变量可视化方法，包括散点矩阵和热力图，用于发现多个变量之间的复杂关系。此外，我们还讨论了如何通过调整图形样式和布局来提高可视化的质量和可读性，并介绍了交互式可视化和自定义风格的技巧。

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数据可视化Seaborn入门介绍

05 常用绘制图表 seaborn内置了大量集成绘图接口，往往仅需一行代码即可实现美观的图表结果。按照数据类型，大体可分为连续性（数值变量）和离散型（分类数据）两类接口。数值变量 1....以鸢尾花数据为例，并添加rug图可得如下图表： kdeplot kdeplot是一个专门绘制核密度估计图的接口，虽然distplot中内置了kdeplot图表，并且可通过仅开启kde开关实现kdeplot...这里以seaborn中的小费数据集进行绘制，得到如下回归图表： 5. 矩阵图矩阵图主要用于表达一组数值型数据的大小关系，在探索数据相关性时也较为实用。...data，pandas.dataframe对象，以上几个参数一般为data中的某一列 stripplot 常规的散点图接口，可通过jitter参数开启散点左右"抖动"效果（实际即为在水平方向上加了一个随机数控制...，从而便于直观观察散点的分布聚集情况： 2.

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python数据科学系列：seaborn入门详细教程

05 常用绘制图表 seaborn内置了大量集成绘图接口，往往仅需一行代码即可实现美观的图表结果。按照数据类型，大体可分为连续性（数值变量）和离散型（分类数据）两类接口。数值变量 ? 1....kdeplot kdeplot是一个专门绘制核密度估计图的接口，虽然distplot中内置了kdeplot图表，并且可通过仅开启kde开关实现kdeplot的功能，但kdeplot实际上支持更为丰富的功能...这里以seaborn中的小费数据集进行绘制，得到如下回归图表： ? 5. 矩阵图矩阵图主要用于表达一组数值型数据的大小关系，在探索数据相关性时也较为实用。...data，pandas.dataframe对象，以上几个参数一般为data中的某一列 stripplot 常规的散点图接口，可通过jitter参数开启散点左右"抖动"效果（实际即为在水平方向上加了一个随机数控制...swarmplot 在stripplot的基础上，不仅将散点图通过抖动来实现相对分离，而且会严格讲各散点一字排开，从而便于直观观察散点的分布聚集情况： ? 2.

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pandas 图形可视化大全

pandas的可视化方法，分为图形可视化和表格可视化。基础可视化一种是针对series和dataframe的绘制方法，可以一行代码快速绘图。...，提供了更高级的绘制方法，如下：散点矩阵图(scatter_matrix) 安德鲁斯曲线图(andrews_curves) 平行坐标图(parallel_coordinates) 自相关图(autocorrelation_plot...) 雷达图(radviz) 引导图(bootstrap_plot图) 子图(subplot) 子图任意排列图中绘制数据表格 1）散点矩阵图 scatter_matrix可以直接生成特征间的散点矩阵图，...，这些曲线是使用样本的属性作为傅里叶级数的系数创建的，通过为每个类对这些曲线进行不同的着色，可以可视化数据聚类。...，它围绕圆周均匀地分布每个特征，并且标准化了每个特征值，一般使用此方法来检测类之间的关联。

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Plotly，是时候表演真正的技术了

导读：如何仅使用一行代码制作漂亮、互动性强的图表？...我们将用一个名为cufflinks的封装器来使用Pandas数据。...在这里，使用作者Medium文章的统计信息（你可以看到如何获取你的统计数据,或者你也可以使用我的-https://w.url.cn/s/AQRA3Kp），制作了关于文章点赞数量的交互式直方图（df是标准的...通过使用一点点Pandas相关的操作，我们可以做一个条形图： # Resample to monthly frequency and plot df2 = df[['view','reads','published_date...散点矩阵当我们想要探索许多变量之间的关系时，散点矩阵（也称为splom）是一个很好的选择： import plotly.figure_factory as ff figure = ff.create_scatterplotmatrix

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数据可视化，还在使用Matplotlib？Plotly，是时候表演真正的技术了（附代码）

作者 | Will Koehrsen 译者 | 刘畅编辑 | suiling 出品 | Python大本营（ID:pythonnews）如何仅使用一行代码制作漂亮、互动性强的图表？...我们将用一个名为cufflinks的封装器来使用Pandas数据。...在这里，使用作者Medium文章的统计信息（你可以看到如何获取你的统计数据,或者你也可以使用我的-https://w.url.cn/s/AQRA3Kp），制作了关于文章点赞数量的交互式直方图（df是标准的...通过使用一点点Pandas相关的操作，我们可以做一个条形图： # Resample to monthly frequency and plot df2 = df[['view','reads','published_date...散点矩阵当我们想要探索许多变量之间的关系时，散点矩阵（也称为splom）是一个很好的选择： import plotly.figure_factory as ff figure = ff.create_scatterplotmatrix

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用Python快速分析和预测股票价格

甚至还有一些成功的故事和广告吹嘘有“快速致富计划”学习如何投资回报率高达 40% 甚至更高的股票。投资已成为当今职场人士的福音。现在的问题是：哪些股票？如何分析股票？...我们将使用以下代码提取 Apple 的股票价格： import pandas as pd import datetime import pandas_datareader.data as web from...让我们通过绘制散点矩阵进一步改进我们的分析，以可视化竞争股票之间可能的相关性。在对角点，我们将运行核密度估计(Kernel Density Estimate,KDE)。...KDE 图和散点矩阵从这里我们可以得到大多数股票之间的分布近似正相关。为了证明正相关关系，我们将使用热图来可视化竞争股票之间的相关程度。注意颜色越浅代表这两只股票的相关性越强。...竞争股票之间相关性的热图从散点矩阵和热图中我们可以发现，竞争股票之间有很大的相关性。然而，这可能并不能说明因果关系，只能说明科技行业的趋势而不能说明相互竞争的股票是如何相互影响的。

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数据科学：是时候该用seaborn画图了

话不多说，先来展示一下Seaborn的风采：热力图小提琴图散点矩阵图多元散点图带边际分布的Hexbin图 ---- 下面正式开始讲解如何使用Seaborn绘图功能简介 Seaborn...matplotlib、pandas 导入Seaborn库，一般使用： import seaborn as sns 查看Seaborn版本： sns....kind='scatter') 线图：relplot(kind='line') 注：默认情况下为散点图举个例子：上面加载了内置数据集-tips（小费数据集），并对total_bill和tip字段绘制散点分布图...和tip（小费）的散点关系图，我们可以清晰地看到这两者成正相关性。...如果在上面的基础上再区分时间，显示这次消费属于一周的周几，并用不同颜色标记点传递参数 hue='day'：性别不同会对这个分布关系产生影响，我们绘制男、女两张图表传递参数 col='sex'：

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安利个一行代码的Python可视化神器！

当然如果有特别的需求除外，此方法仅针对想要快速可视化进行分析的人。本篇给大家介绍一个非常棒的工具，cufflinks，可以完美解决这个问题,且效果一样炫酷。...可以把它形容为"pandas like visualization" 毫不夸张地说，画出各种炫酷的可视化图形，我只需一行代码，效率非常高，同时也降低了使用的门槛儿。...pip install cufflinks cufflinks如何使用？ cufflinks库一直在不断更新，目前最新版为V0.14.0，支持plotly3.0。...，我总结一下，它的格式大致是这样的： DataFrame：代表pandas的数据框； Figure：代表我们上面看到的可绘制图形，比如bar、box、histogram等等； iplot：代表绘制方法...','blue','yellow'],size=10) bubble气泡图 df.iplot(kind='bubble',x='a',y='b',size='c') scatter matrix 散点矩阵图

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Python一行代码搞定炫酷可视化，你需要了解一下Cufflinks

其次它还可以结合pandas的dataframe随意灵活地画图。可以把它形容为"pandas like visualization"。...pip install cufflinks cufflinks如何使用？ cufflinks库一直在不断更新，目前最新版为V0.14.0，支持plotly3.0。...DataFrame：代表pandas的数据框； Figure：代表我们上面看到的可绘制图形，比如bar、box、histogram等等； iplot：代表绘制方法，其中有很多参数可以进行配置，调节符合你自己风格的可视化图形...scatter matrix 散点矩阵图 df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd']) df.scatter_matrix...再比如复杂一点的。

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一行代码就可以搞定炫酷的数据可视化！

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机器学习扩展包MLXtend绘制多种图形

import warningswarnings.filterwarnings('ignore')3 绘制散点矩阵图scatterplotmatrixscatterplotmatrix( X,...# 透明度)返回值是fig_axes：(fig, axes)的元组；fig对象+axes对象，fig,axes=plt.subplots(...)3.1 基础散点矩阵图In 2:import matplotlib.pyplot...as pltfrom mlxtend.data import iris_datafrom mlxtend.plotting import scatterplotmatrix # 散点矩阵图X, y..., 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2])In 3:scatterplotmatrix(X, figsize=(10, 8))plt.tight_layout()plt.show()3.2 多分类散点矩阵图...基于numpy数组的散点直方图In 6:X,y = iris_data()X[:3] # numpy数组形式Out6:array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [4.9,

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比 matplotlib 效率高十倍的数据可视化神器！

接下来，我将带领大家学会如何用更少的时间绘制更美观的可视化图表——通常只需要一行代码。本文所有代码都可以在 GitHub 上找到。读者朋友们也可以直接在浏览器里打开 NBViewer 链接查看效果。...在这里，我使用的数据来源是我个人在 medium 网站上所写过文章的统计信息，让我们先来制作一个关于文章点赞次数的交互式直方图（df 是一个标准的 Pandas 数据结构）。...通过一点 pandas 处理，我们还可以制作一个条形图： #重采样获得每月的均值 e Views and Reads') df2 = df[['view','reads','published_date...如果我们要绘制一个关于每篇文章粉丝数量在不同发表渠道的分布情况的箱线图，我们可以先使用 pandas 中DataFrame 的 pivot(透视表) 功能，然后再绘制图表，如下： ?...散点图矩阵当我们想要探索许多变量之间的关系时，散点图矩阵是非常好的选择。 ? 以上的散点矩阵图仍然是可以交互的，可以自由放大缩小，查看各个数据点的详细信息。

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我们误会cufflinks，虽然定量不准但却是很好的可视化工具

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Pandas库常用方法、函数集合

Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。...这里列举下Pandas中常用的函数和方法，方便大家查询使用。...：绘制堆积图 pandas.DataFrame.plot.bar：绘制柱状图 pandas.DataFrame.plot.barh：绘制水平条形图 pandas.DataFrame.plot.box：绘制箱线图...：绘制直方图 pandas.DataFrame.plot.line：绘制线型图 pandas.DataFrame.plot.pie：绘制饼图 pandas.DataFrame.plot.scatter：...：绘制散点矩阵图 pandas.plotting.table：绘制表格形式可视化图日期时间 to_datetime: 将输入转换为Datetime类型 date_range: 生成日期范围 to_timedelta

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用Pandas在Python中可视化机器学习数据

您必须了解您的数据才能从机器学习算法中获得最佳结果。更了解您的数据的最快方法是使用数据可视化。在这篇文章中，您将会发现如何使用Pandas在Python中可视化您的机器学习数据。...单变量直方图密度图密度图是快速了解每个属性分布情况的另一种方法。这些图像看起来像是一个抽象的直方图，在每个数据箱的顶部绘制了一条平滑的曲线，就像您的眼睛如何理解直方图一样。...散点图矩阵散点图将两个变量之间的关系显示为二维点，每个属性的一个轴。您可以为数据中的每对属性创建一个散点图。一起绘制所有这些散点图被称为散点图矩阵。...从不同的角度来看，这都是非常有用的。由于每个变量的散点图都没有绘制点，所以对角线显示了每个属性的直方图。...具体来说，你学会了如何使用如下方法来绘制你的数据：直方图密度图盒和晶须图相关矩阵图散点图矩阵

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基于梯度下降算法的线性回归

X)) c=computeCost(Xnp,ynp,theta) # 没有使用梯度下降的误差值 print(c) #梯度下降算法 def gD(X,y,theta,alpha=0.01,iters...=final_theta[0,0]+ inal_theta[0,1]*population#得到预测出权重的数学模型 #绘制图像 fig, ax=plt.subplots(figsize=(8,6))...,'r',label='Prediction')#最小损失直线 ax.scatter(data['Population'],data['Profit'],label='Training data')#散点...Population Size') plt.show() 32.072733877455676 算法：基于梯度下降算法的线性回归是使用梯度下降算法进行收敛得到的最佳拟合参数，画出线性拟合的直线，数据集的点零散分布在平面内...，使这些点尽可能分布在这条线上或周围。

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Pandas高级教程之:plot画图详解

简介 python中matplotlib是非常重要并且方便的图形化工具，使用matplotlib可以可视化的进行数据分析，今天本文将会详细讲解Pandas中的matplotlib应用。...df.plot.scatter(x="a", y="b"); scatter图还可以带第三个轴： df.plot.scatter(x="a", y="b", c="c", s=50); 可以将第三个参数变为散点的大小...NaNs (column-wise) Area Fill 0’s KDE Drop NaNs (column-wise) Hexbin Drop NaNs Pie Fill 0’s 其他作图工具散点矩阵图...Scatter matrix 可以使用pandas.plotting中的scatter_matrix来画散点矩阵图： In [83]: from pandas.plotting import scatter_matrix...它把数据集的特征映射成二维目标空间单位圆中的一个点，点的位置由系在点上的特征决定。把实例投入圆的中心，特征会朝圆中此实例位置（实例对应的归一化数值）“拉”实例。

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用Pandas在Python中可视化机器学习数据

在这篇文章中，您将会发现如何在Python中使用Pandas来可视化您的机器学习数据。让我们开始吧。...这些数据可以从UCI机器学习库中免费获得，并且下载后可以为每一个样本直接使用。单变量图在本节中，我们可以独立的看待每一个特征。直方图想要快速的得到每个特征的分布情况，那就去绘制直方图。...[Univariate-Box-and-Whisker-Plots.png] 多变量情况本部分展示多个变量之间共同作用的图表示例。相关矩阵图相关性表明两个变量之间是如何变化的。...[Correlation-Matrix-Plot.png] 散点图矩阵散点图将两个变量之间的关系显示为二维平面上的点，每条坐标轴代表一个变量特征。您可以为数据中的每对变量特征创建一个散点图。...具体来说，也就是如何绘制你的数据图：直方图密度图箱线图相关矩阵图散点图矩阵

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