Matplotlib没有像“waterfall_chart()”这样的神奇函数,使我们能够用一行代码就绘制瀑布图。然而,可以使用一点小小的技巧在Python中自定义自己的瀑布图。...注意,这些条形的颜色与背景颜色不同。然后,我们使用lower点绘制第二组条形图,并将颜色设置为与背景颜色相同,默认情况下为白色。...基本上,由于与背景颜色相同,高度为“lower点”的条形图是不可见的。 图3 现在,我们有了一个基本的瀑布图,再给它添加一些颜色。这里使用绿色表示增加,红色表示减少。...数据在num列中随时可用,让我们创建一个新的color列来存储每个类别的适当颜色。...图4 瀑布图显示了每个类别对总数的贡献,因此可在每个条形的中间添加标签信息。也可以添加“连接符”,将上一个条形的起点和终点连接到下一个条形。
当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别,不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图:常规、分组和堆叠条形图。...常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数中,x_data 表示 x 轴上的不同类别,y_data 表示 y 轴上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线,可用于表示标准差。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示,我们第一个变量会随不同的分组(G1、G2 等)而变化,我们在每一组上比较不同的性别。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 轴上绘制柱体和对应的值,每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...绘制该图的代码与分组条形图有相同的风格,我们循环地遍历每一组,但我们这次在旧的柱体之上而不是旁边绘制新的柱体。 ?
当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别,不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图:常规、分组和堆叠条形图。...常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数中,x_data 表示 x 轴上的不同类别,y_data 表示 y 轴上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线,可用于表示标准差。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示,我们第一个变量会随不同的分组(G1、G2 等)而变化,我们在每一组上比较不同的性别。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 轴上绘制柱体和对应的值,每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...绘制该图的代码与分组条形图有相同的风格,我们循环地遍历每一组,但我们这次在旧的柱体之上而不是旁边绘制新的柱体。
在这篇博客文章中,我们将研究5种数据可视化,并使用Python的Matplotlib为它们编写一些快速简单的函数。与此同时,这里有一个很棒的图表,可以帮助你为工作选择合适的可视化工具! ?...使用条形图(而不是散点图)可以让我们清楚地看到每个存储箱的频率之间的相对差异。...当你试图可视化分类数据,有几个(可能小于10)类别,这时,条形图是最有效的。...如果我们有太多的类别,那么这些条形图会非常混乱,难以理解。它们非常适合分类数据,因为你可以很容易地通过条形图大小看到类别之间的差异。类别也很容易通过颜色编码来划分。...通过使用颜色编码,我们可以很容易地看到和理解哪些服务器每天的工作量最大,以及负载与其他服务器的负载相比如何。其代码遵循与分组条形图相同的样式。
每个条形的长度与相应类别的频率成正比。 我们使用横条绘制条形图,因为这样更容易标注条形图。 所以Table的方法称为barh。 它有两个参数:第一个是类别的列标签,第二个是频率的列标签。...如果你要手动绘制条形图,则可以做出完全不同的选择,并且仍然会是完全正确的条形图,前提是你使用相同宽度绘制了所有条形,并使所有间隔保持相同。 最重要的是,条形可以以任何顺序绘制。...条形图和直方图的区别 条形图为每个类别展示一个数量。 它们通常用于显示类别变量的分布。 直方图显示定量变量的分布。 条形图中的所有条形都具有相同的宽度,相邻的条形之间有相等的间距。...直方图的条形可以具有不同的宽度,并且是连续的。 条形图中条形的长度(或高度,如果垂直绘制)与每个类别的值成正比。 直方图中条形的高度是密度的度量;直方图中的条形的面积与桶中的条目数量成正比。...Python 绘制了两个散点图:这个变量和另外两个之间的关系,每个关系一个。 金色和蓝色的散点图向上倾斜,并显示出儿子的高度和父母的高度之间的正相关。
4.条形图 条形图是一种用矩形表示分组数据的图表,矩形条的长度与其表示的值成比例。可以垂直或水平绘制条形图。垂直条形图有时也称为折线图。图表的一个轴显示要比较的特定类别,另一个轴表示离散值。...例如,可以有一个折线图,其中各行显示每个客户细分一段时间内的平均销售额,然后可以有另一行显示所有客户细分的组合平均值。 16.连接地图 连接地图是通过直线或曲线将放置在地图上的点连接起来绘制的。...外部的每个条相对于最后一个相对较长,即使它们代表相同的值。这是因为每个杆必须位于不同的半径,所以每个杆都是根据其角度来判断的。我们的视觉系统更擅长解释直线,因此笛卡尔条形图是比较数值的更好选择。...散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。 42.分段条形图 当两个或多个数据集并排绘制并分组在同一轴上的类别下时,可以使用如图的条形图的这种变化。...与条形图一样,每个条形图的长度用于显示类别之间的离散数值比较。每个数据系列都指定了一种单独的颜色或同一颜色的不同阴影,以便区分它们。然后将每组钢筋彼此隔开。
这包括条形图和折线图等基本工具。通过这些,我们将了解pandas绘制库结构,并花一些时间检查数据类型。 数据分类: Norminal Data 定类变量:变量的不同取值仅仅代表了不同类的事物。...加州生产葡萄酒占杂志评选到的葡萄酒的几乎三分之一! 条形图非常灵活:高度可以代表任何东西,只要它是一个数字。每个栏都可以代表任何东西,只要它是一个类别。...折线图Line charts 葡萄酒评论记分卡有20个不同的独特值可供填写,我们的条形图几乎不够。如果杂志评价0-100的话,有100个不同的类别,该怎么办?类别太多了,不适合用条形图处理!...但是,折线图有一个重要的缺点:与条形图不同,它们不适合名义分类数据。虽然条形图区分了点线图的每个“类型”,但它们将它们组合在一起。因此,折线图断言水平轴上的值的顺序,并且对于某些数据,顺序将没有意义。...当仅绘制一个变量时,面积图和折线图之间的差异主要是视觉方面上:一个底部有阴影,一个没有。在这种情况下,它们可以互换使用。 定距数据Interval data 定距变量的例子是太阳的温度。
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: ?...使用条形图(而不是散点图)可以让我们清楚地看到每个箱子频率之间的相对差异。...条形图 当您试图将类别很少(可能少于10个)的分类数据可视化时,条形图是最有效的。如果我们有太多的类别,那么图中的条形图就会非常混乱,很难理解。...它们非常适合分类数据,因为您可以根据条形图的大小;分类也很容易划分和颜色编码。我们将看到三种不同类型的条形图:常规的、分组的和堆叠的: ?
多组条形图通常用来将分组变量或类别与其他数据组进行比较,也可用来比较迷你直方图,每组内的每个条形将表示变量的显著间隔。 但缺点是,当有太多条形组合在一起时将难以阅读。...13、堆叠式条形图 跟多组条形图不同,堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种: 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形的总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...在每个流程阶段中,流向箭头或线可以组合在一起,或者往不同路径各自分开。我们可用不同颜色来区分图表中的不同类别,或表示从一个阶段到另一个阶段的转换。...每个线集对应于一个维度/数据集,其数值/类别由该线集内的不同线段所表示。每条线的宽度和流程路径,均由类别总数的比例份数所决定。每条流程路径都可以用不同颜色代表,以显示和比较不同类别之间的分布。
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。...条形图 如果说通过直方图可以看到变量的数值分布,那么条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中,长条形的长度表示类别的频数,宽度表示类别。...Matplotlib 绘制: ? Seaborn 绘制: ? 饼图 饼图是常用的统计学模块,可以显示每个部分大小与总和之间的比例。在 Python 数据可视化中,它用的不算多。...因为蜘蛛图是一个圆形,你需要计算每个坐标的角度,然后对这些数值进行设置。当画完最后一个点后,需要与第一个点进行连线。...关于本次 Python 可视化的学习,我希望你能掌握: 视图的分类,以及可以从哪些维度对它们进行分类; 十种常见视图的概念,以及如何在 Python 中进行使用,都需要用到哪些函数; 需要自己动手跑一遍案例中的代码
也可以折算成比例, 计算加利福尼亚葡萄酒占总数的百分比 : 条形图(柱状图)非常灵活: 高度可以代表任何东西,只要它是数字即可 每个条形可以代表任何东西,只要它是一个类别即可。...也可以用来展示《葡萄酒杂志》(Wine Magazine)给出的评分数量的分布情况: 如果要绘制的数据不是类别值,而是连续值比较适合使用折线图 : 柱状图和折线图区别 柱状图:简单直观,很容易根据柱子的长短看出值的大小...如果分类比较多,必然每个分类的面积会比较小,这个时候很难比较两个类别 如果两个类别在饼图中彼此不相邻,很难进行比较 可以使用柱状图图来替换饼图 Pandas 双变量可视化 数据分析时,我们需要找到变量之间的相互关系...堆叠图(Stacked plots) 展示两个变量,除了使用散点图,也可以使用堆叠图 堆叠图是将一个变量绘制在另一个变量顶部的图表 接下来通过堆叠图来展示最常见的五种葡萄酒 从结果中看出,最受欢迎的葡萄酒是...: 通过透视表找到每种葡萄酒中,不同评分的数量 : 从上面的数据中看出,行列分别表示一个类别变量(评分,葡萄酒类别),行列交叉点表示计数,这类数据很适合用堆叠图展示 折线图在双变量可视化时,仍然非常有效
除了条形图之外,我们还可以使用点图来进行可视化。这个点图是把点放到数量相对应的位置上来进行展示的。 ? 如果对于有多组类别的计数。我们可以使用分组或者堆叠的条形图来进行展示。...同时也可以把两个类别映射到X和Y轴上,这样就得到了热图来进行展示了。 ? 另外,对于多组别的数目的展示的话,如果是想要展示不同交集之间的数目可以使用venn图和upset图。 ?...4 x-y 相关性 当我们想显示两个连续性变量的变化的时候,可以使用散点图来进行可视化。如果我们有三个连续性变量,则可以将一个映射到点大小上,从而创建散点图的一种变体,称为气泡图。...如果我们有两个响应变量的时间序列,我们可以绘制一个连接的散点图,其中我们首先在散点图中绘制两个响应变量,然后连接对应于相邻时间点的点。我们可以使用平滑线来表示较大数据集中的趋势。 ?...在某些情况下,根据其他一些数量(例如人口数量)使不同区域变形或将每个区域简化为正方形可能会有所帮助。这种可视化称为制图(cartograms)。 ?
下面我们来展示如何使用Plotly创建一个简单的交互式线图,并添加一些交互功能。...下面我们来展示如何使用Plotly创建一个简单的交互式条形图,并添加一些交互功能。...='类别', yaxis_title='值')# 显示图形fig.show()上述代码将创建一个简单的条形图,其中包含五个类别(A、B、C、D、E),每个类别对应的值分别为23、45、56、78和90...创建交互式热力图除了散点图、线图和条形图之外,Plotly还支持创建交互式热力图。下面我们来展示如何使用Plotly创建一个简单的交互式热力图,并添加一些交互功能。...总结本文介绍了如何利用Python的Plotly库进行交互式图形可视化。首先,我们学习了如何安装Plotly库,并使用基本的示例代码创建了散点图、线图、条形图和热力图。
当使用 Python 画条形图时,通常会使用 Matplotlib 库。Matplotlib 是一个广泛用于绘制图表和数据可视化的库,它提供了丰富的函数和方法来创建各种类型的图表,包括条形图。...Matplotlib 是一个用于绘制数据可视化图表的 Python 库。它提供了一个广泛的功能集,使得用户可以创建各种类型的图表,包括折线图、散点图、条形图、饼图、直方图等等。...plt.show() 使用 Matplotlib 创建了一个简单的条形图,并对其进行了一些定制。...定义了两个列表变量 categories 和 values,分别表示条形图的类别和对应的数值。...plt.bar 函数的第一个参数是类别列表 categories,第二个参数是对应的数值列表 values,通过这两个参数可以指定条形图的类别和高度。
堆叠式条形图 跟多组条形图不同,堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...在每个流程阶段中,流向箭头或线可以组合在一起,或者往不同路径各自分开。我们可用不同颜色来区分图表中的不同类别,或表示从一个阶段到另一个阶段的转换。...每个线集对应于一个维度/数据集,其数值/类别由该线集内的不同线段所表示。每条线的宽度和流程路径,均由类别总数的比例份数所决定。每条流程路径都可以用不同颜色代表,以显示和比较不同类别之间的分布。...这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度,而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔(如果是直方图)。 条形通常从中心点开始向外延伸,但也可以别处为起点以显示数值范围(如跨度图)。...如果是按比例绘制的时间线,我们可以通过查看不同事件之间的时间间隔,了解事件发生的时间或即将在何时发生,从中查找时间段内的事件是否遵循任何模式,或者事件在该时间段内如何分布。
多组条形图通常用来将分组变量或类别与其他数据组进行比较,也可用来比较迷你直方图,每组内的每个条形将表示变量的显著间隔。 但缺点是,当有太多条形组合在一起时将难以阅读。...堆叠式条形图 ? 跟多组条形图不同,堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...在每个流程阶段中,流向箭头或线可以组合在一起,或者往不同路径各自分开。我们可用不同颜色来区分图表中的不同类别,或表示从一个阶段到另一个阶段的转换。...平行集合图与桑基图类似,都显示流程和比例,但平行集合图不使用箭头,它们在每个所显示的线集 (line-set) 划分流程路径。 每个线集对应于一个维度/数据集,其数值/类别由该线集内的不同线段所表示。...这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度,而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔(如果是直方图)。 条形通常从中心点开始向外延伸,但也可以别处为起点以显示数值范围(如跨度图)。
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。...主要的可视化视图 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...多变量可视化视图: 可以让一张图同时查看两个以上的变量,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,从而分析出这两个变量之前是否存在某种联系...seaborn 条形图 条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中,长条形的长度表示类别的频数,宽度表示类别。...Matplotlib 总结 在 Python 生态系统中绘制数据是一件好事也是一件坏事。绘制数据的工具有很多可供选择既是一件好事也是一件坏事,尽力搞清楚哪一个工具适合你取决于你要实现什么。
当有很多部分时,饼图可能变得混乱难读。 如果你想改进可视化方案,以下是一些建议: 使用条形图: 条形图是更直观和易于比较的一种方式。你可以考虑使用条形图代替饼图。...考虑使用其他图表类型: 根据数据的特点,考虑使用更适合的图表类型,如堆积条形图或直方图等。...比如我们条形图一下上面的饼图同样的数据看看: # 绘制条形图 barplot( df$counts, names.arg = df$sample, col = df$color, border...使用Python编程语言做同样的可视化 首先是创建示例数据: 使用 pandas 库创建数据框(DataFrame)。...在 Python 中使用 matplotlib 库绘制饼图和条形图的简单示例。
并列箱线图 下面我们来看一下总统的政党派别与经济变量之间的关系如何。若要依据属性进行分类后,对定量变量进行比较,那么绘制并列箱线图是一个有用的方法。...对属性变量分类后,每个箱线图中仅包含特定类别中定量变量的几个数字。我们按变量party分类,绘制unemploy的并列箱线图。...#Tips:箱线图语句的参数如下,其关键参数为unemploy~party,它是R参数中常见语句,大致意思是“按照执政党划分失业率”得到的结果是,箱线图函数根据不同的政党类别分别绘制图形。...在R中,条形图很容易绘制。在最简单情况下,这些绘制图形的命令仅需要一个数值型向量作为参数。 我们用条形图并列展示民主党和共和党预算年的失业率均值。...在R中,条形图命令barplot()需要一个数值型变量来对其绘制条形图。如果有多个数值那么会绘制多条结果,所以首先要计算出两个变量的均值,并将其组成向量进行绘图。
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