7.二维直方图/散点密度图 8.Hexbin散点图 9.扇形图 ---- 1.引言 上两期我们讲了 Matplotlib 库的基本语法和基本绘图展示。...meanprops 设置均值的属性，如点的大小、颜色等。 capprops 设置箱线图顶端和末端线条的属性，如颜色、粗细等。 whiskerprops 设置须的属性，如颜色、粗细、线的类型等。...xerr，yerr 数据的误差范围。 fmt 数据点的标记样式以及相互之间连接线样式。 ecolor 误差条的线条颜色。 elinewidth 误差条的线条粗细。...colors 线条的颜色，如果positions参数为二维结构，该参数可为序列，长度应与positions一致。类型为颜色值或颜色值列表，默认值为'C0'。可选参数。.../散点密度图 我们可以用hist2d()方法来绘制二维直方图/散点密度图，它的作用与散点图类似，语法格式如下： plt.hist2d(x, y, bins=10, range=None, density
： 第五章 散点图 5.1 绘制基本散点图 5.2 使用点形或颜色属性对数据点进行分组 5.3 使用不同于默认设置的点形 5.4 将连续变量映射到点的颜色或大小属性上 5.5 处理图形重叠问题 5.6...5.3 使用不同于默认设置的点形 Q：如何更改散点图中默认的数据点的点形？...Q：如何使用散点图中的颜色和大小属性来表示第三个连续变量？...轴范围是一样的了 5.9 向散点图添加模型系数 Q：如何向图形添加模型信息？...#通过设置又..density..可以减少直方图的标度以使其与密度曲线的标度相匹配 ggplot(faithful, aes(x = waiting, y = ..density..)) + geom_histogram
这使其不太像Julia，例如Gadfly，但另一方面，熟悉Vega-Lite的人很容易学会如何使用VegaLite。...其规范不仅描述了可视化效果，还描述了事件、兴趣点以及如何对这些事件作出反应的规则。但这个特性超出了本文的范围。...示例绘图 与前一篇文章中一样，我将使用以下相同的图表类型（或者按照GoG的说法称之为几何图形）进行比较： 柱状图 散点图 直方图 箱线图 小提琴图 VegaLite提供的类型的完整列表可以在此图库中找到...在VegaLite中，标题属性用于标签以及图表标题，轴属性用于更改柱状标签的方向，配置用于一般属性，如背景颜色（与Gadfly中的主题相对应）。...散点图 下一个图表是一个散点图（使用点几何图形），用于描述国家层面的人口与增长率的关系： countries |> @vlplot( width = 600, height =
散点图 由于可以直接看到原始数据的分布，散点图对于展示两个变量之间的关系非常有用。你还可以通过用颜色将数据分组来观察不同组数据之间的关系，如下图所示。...你还可以添加另一个参数，如数据点的半径来编码第三个变量，从而可视化三个变量之间的关系，如下方第二个图所示。 ? 用颜色分组的散点图。 ? 用颜色分组的散点图，点半径作为第三个变量表示国家规模。...在这里，我们也可以用颜色将数据分组。 ? 线图示例。 以下是线图的实现代码，和散点图的代码结构很相似，只在变量设置上有少许变化。...以下为我们绘制的频率与 IQ 的直方图，我们可以直观地了解分布的集中度（方差）与中位数，也可以了解到该分布的形状近似服从于高斯分布。...首先，我们设定的水平区间要同时满足两个变量的分布。根据水平区间的范围和箱体数，我们可以计算每个箱体的宽度。其次，我们在一个图表上绘制两个直方图，需要保证一个直方图存在更大的透明度。
散点图 由于可以直接看到原始数据的分布，散点图对于展示两个变量之间的关系非常有用。你还可以通过用颜色将数据分组来观察不同组数据之间的关系，如下图所示。...你还可以添加另一个参数，如数据点的半径来编码第三个变量，从而可视化三个变量之间的关系，如下方第二个图所示。 用颜色分组的散点图。 用颜色分组的散点图，点半径作为第三个变量表示国家规模。...在这里，我们也可以用颜色将数据分组。 线图示例。 以下是线图的实现代码，和散点图的代码结构很相似，只在变量设置上有少许变化。...以下为我们绘制的频率与 IQ 的直方图，我们可以直观地了解分布的集中度（方差）与中位数，也可以了解到该分布的形状近似服从于高斯分布。...首先，我们设定的水平区间要同时满足两个变量的分布。根据水平区间的范围和箱体数，我们可以计算每个箱体的宽度。其次，我们在一个图表上绘制两个直方图，需要保证一个直方图存在更大的透明度。
我们刚刚讨论的所有这些也与第一个图表一致。 ? 用颜色分组的散点图 ? 第三个变量，国家大小通过彩色分组和大小编码散点图 现在来看代码。...我们将x轴和y轴数据传递给函数，然后将它们传递给“ax.scatter()”来绘制散点图。我们还可以设置点大小、点颜色和透明度。你甚至可以把y轴设成对数刻度。然后，为该图设置标题和轴标签。...均匀分布的透明度设为0.5，这样我们就能看到它后面是什么。这允许直接在同一个图上查看这两个分布。 ? 叠加直方图 对于叠加直方图，需要在代码中设置一些东西。首先，我们设置水平范围以适应这两个变量分布。...我们要比较的第一个变量是各组得分的变化情况。我们还将性别本身与颜色编码进行了比较。看一下代码，' ydatalist '变量现在实际上是列表的列表，其中每个子列表表示不同的组。...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。
下面是一些常用的单变量可视化方法：直方图直方图是一种展示数据分布的有效方式，可以通过观察直方图来了解数据的中心位置、分散程度以及偏斜程度。...# 绘制花萼长度和花萼宽度的折线图，并设置线型、标记和颜色plt.plot(iris_df['sepal_length'], iris_df['sepal_width'], marker='o', linestyle...，我们还可以通过自定义风格来美化可视化图形，使其更符合个人或组织的品牌或偏好。...# 绘制花萼长度和花萼宽度的折线图，并设置线型、标记和颜色plt.plot(iris_df['sepal_length'], iris_df['sepal_width'], marker='s', linestyle...我们从单变量可视化开始，通过直方图和箱线图展示了如何探索单个变量的分布和统计特性。接着，我们介绍了双变量可视化方法，包括散点图和折线图，以便于观察两个变量之间的关系。
散点图 当想要显示两个要素或一个要素与标签之间的关系时，散点图很有用。这非常有用，因为还可以描述每个数据点的大小，为它们涂上不同的颜色并使用不同的标记。看看seaborn的基本命令是做什么的。...可以将其理解为该特定数据集的直方图，其中黑线是x轴，完全平滑并旋转了90度。 热图 相关矩阵可帮助了解所有功能和标签如何相互关联以及相关程度。...，并注意每个功能可能如何与标签相关联median_house_value。...median_income与标签最相关，值为0.69。 联合图 联合图是要绘制的两个要素的散布图与密度图（直方图）的组合。seaborn的联合图甚至可以使用kindas 甚至单独绘制线性回归reg。...数据点揭示了数据如何分布。 对图 该对图会在每对特征和标签之间产生大量的图集。对于特征/标签的每种组合，此图均显示一个散点图，对于其自身的每种组合，均显示一个直方图。
它表示四分位数范围(IQR)，即第一和第三四分位数之间的范围。中位数由框内的直线表示。须状图从盒边缘延伸到最小值和最大值的1.5倍IQR。异常值是落在此范围之外的任何数据点，并会单独显示出来。...热图经常用于显示数据集中的各种因素如何相互关联，比如相关系数。...sns.countplot(x='species', data=data) 11、分簇散点图 分簇散点图与条形图相似，但是它会修改一些点以防止重叠，这有助于更好地表示值的分布。...网格中的每个图都可以定制为不同类型的图，例如散点图、直方图或箱形图。...，它易于使用，并且提供更美观的图形使其成为探索和交流数据最佳选择。
3 显示范围 与 MATLAB 类似，这里可以使用 axis 函数指定坐标轴显示的范围： plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax]) ?...值由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。 根据电影时长和电影评分绘制散点图： ? ? ? 绘制饼图 ?...仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到饼图中。饼图显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例，数据点显示为整个饼图的百分比。...为了构建直方图，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。这些值通常被指定为连续的，不重叠的变量间隔。间隔必须相邻，并且通常是（但不是必须的）相等的大小。...默认为0 facecolor: 直方图颜色 edgecolor: 直方图边框颜色 alpha: 透明度 histtype: 直方图类型，‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled
relplot的参数如下： •data、x、y：分别是数据集、x轴对应值(data里的某一列的列名)、y轴对应值；•hue：色调，对数据的一种分类，通过颜色进行区分；如何指定颜色映射的规则呢？...•style：映射不同的散点形状，圆形、三角形、十字等，容易想到ax.plot()里的标记字符fmt；•palette：调色板，指定hue的颜色映射用；•size：映射散点的大小；•sizes：控制散点大小的范围...relplot默认绘制的是散点图，设置参数kind="line"可以将点连成线，也就是绘制折线图表示x和y的关系。...靠的就是kde参数，设置kde=False则只画分布直方图，没有密度曲线了；•rug：在直方图基础上再绘制地毯图效果，可以用sns.kdeplot(a)只画地毯图；•vertical：是否画垂直的直方图...分类数据的特点是两个类别间不一定等间隔划分，周一到周二间隔是24小时，但早餐到午餐的间隔和午餐到晚餐的间隔就不一致，又如地震四级到五级的间隔与五到六级间隔的区别。
hist方法的第一个参数是数据样本，bins参数表示直方图的柱子数量，edgecolor参数设置柱子的边框颜色。...实战案例：数据分析与可视化 为了更好地理解和应用Matplotlib，我们将通过一个实际案例来展示如何使用Matplotlib进行数据分析与可视化。...我们将分析一个虚构的数据集，该数据集包含某家公司在不同月份的销售数据，并展示如何绘制折线图、柱状图、散点图、直方图和组合图。...散点图：展示客户数量与销售额关系 散点图适合用来展示两个变量之间的关系。...绘制直方图：使用plt.hist方法绘制直方图，第一个参数是数据样本，bins参数设置直方图的柱子数量，edgecolor参数设置柱子的边框颜色。
如果你想通过大陆区分它们，你可以使用 color 参数为你的点着色，由 px 负责设置默认颜色，设置图例等： ? 这里的每一点都是一个国家，所以也许我们想要按国家人口来衡量这些点.........可以通过设置 animation_frame="year" （以及 animation_group ="country" 来标识哪些圆与控制条中的年份匹配）来设置动画。...进行可视化时，你可以使用单变量设置中的直方图（histograms）和箱形图（box）或小提琴图（violin plots），或双变量分布的密度等高线图（density contours）。...主题（Themes）允许你控制图形范围的设置，如边距、字体、背景颜色、刻度定位等。你可以使用模板参数应用任何命名的主题或主题对象： ?...每个 Plotly Express 函数都体现了dataframe 中行与单个或分组标记的清晰映射，并具有图形启发的语法签名，可让你直接映射这些标记的变量，如 x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column
如果你想通过大陆区分它们，你可以使用 color 参数为你的点着色，由 px 负责设置默认颜色，设置图例等： ? 这里的每一点都是一个国家，所以也许我们想要按国家人口来衡量这些点.........可以通过设置 animation_frame=“year” （以及 animation_group =“country” 来标识哪些圆与控制条中的年份匹配）来设置动画。...进行可视化时，您可以使用单变量设置中的直方图（histograms）和箱形图（box）或小提琴图（violin plots），或双变量分布的密度等高线图（density contours）。...主题（Themes）允许您控制图形范围的设置，如边距、字体、背景颜色、刻度定位等。...每个 Plotly Express 函数都体现了dataframe 中行与单个或分组标记的清晰映射，并具有图形启发的语法签名，可让您直接映射这些标记的变量，如 x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column
如果你想通过大陆区分它们，你可以使用 color 参数为你的点着色，由 px 负责设置默认颜色，设置图例等： ? 这里的每一点都是一个国家，所以也许我们想要按国家人口来衡量这些点.........可以通过设置 animation_frame=“year” （以及 animation_group =“country” 来标识哪些圆与控制条中的年份匹配）来设置动画。...进行可视化时，您可以使用单变量设置中的直方图（histograms）和箱形图（box）或小提琴图（violin plots），或双变量分布的密度等高线图（density contours）。...主题（Themes）允许您控制图形范围的设置，如边距、字体、背景颜色、刻度定位等。 您可以使用模板参数应用任何命名的主题或主题对象： ?...每个 Plotly Express 函数都体现了dataframe 中行与单个或分组标记的清晰映射，并具有图形启发的语法签名，可让您直接映射这些标记的变量，如 x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column
：plt.xlim()、plt.ylim() 设置x/y轴范围：plt.xticks()、plt.yticks() 绘制图形：折线图—plot()、柱状图—bar()、饼图—pie()、散点图—scatter...fmt：格式化字符串，用于设置线条的颜色、线型和标记样式。例如，'r–'表示红色虚线，'bo’表示蓝色圆点。该参数可以单独使用，也可以与下面的参数一起使用。...range: 指定直方图的取值范围，以元组形式表示，例如range=(0, 10)表示只绘制取值在0到10之间的数据的直方图。 density: 是否将直方图的纵轴设置为频率而非计数。...‘left’ 表示柱形左侧与给定边界对齐，‘mid’ 表示柱形中间与给定边界对齐，‘right’ 表示柱形右侧与给定边界对齐。 color: 指定柱形的颜色。...edgecolors：指定散点边界的颜色，可以是一个颜色或者颜色序列，用于指定每个点边界的颜色。 label：指定散点图的标签，用于图例显示。
参数 内容 图 Essential parameters（必要参数） 选择X,Y轴和图例变量，并且可以选择变量排列顺序和颜色 线图；GO富集泡泡图；箱线图；散点图；柱状图；火山图；曼哈顿图；直方图；UpsetView...；密度图；桑基图；PCA；PCoA；CPCoA； Data preprocess (数据预处理) 可以选择对X，Y轴变量进行处理以及如何处理 线图；箱线图；柱状图；直方图；密度图；PCA； Layout...，说明相应位置对应的信息 线图； Modify plot titles（修改图的标题） 修改主图和图中X,Y轴的标题 线图；GO富集泡泡图；箱线图；散点图；柱状图；火山图；曼哈顿图；直方图；韦恩图；密度图...)和颜色值，数据多的时候可以设置大一些，保证可看性。...） 选择是否聚类，以及计算聚类的方法和距离矩阵计算方法 热图； Annotation matrix（注释矩阵） 导入注释矩阵信息，注意注释矩阵的第一列需要和数据矩阵的第一列一致 热图； 结果生成：成功操作上面两步
今天要跟大家分享的图表是帕累托图！ ▽▼▽ 这种图表类似于之前曾分享过的直方图，但是又比直方图所能展现的数据信息更多，由一个降序排列的柱形图和一个升序排列的带数据点标记的百分比折线图构成。...●●●●● 折线图反应的是数据增长趋势，柱形图反应的是实际的数据增长指标。 首先还是来看下原数据结构： ?...其中第二列（B列）的Quantity数据是实际数值，D列是B列数值在总额中所占的百分比，C列数据是根据D列计算的累计百分比数据。 ? 选中B列、C列数据，插入簇状柱形图。 ? ?...然后更改Accumulative的数据序列图表类型为带数据点的散点图，同时启用次坐标轴。 ? 刚刚选中数据源的时候第一列Issues数据多选中了一个空白值，需要去掉。...然后打开设置数据序列格式菜单，调整柱形图数据条间距，以及散点图线条颜色、数据点颜色。 ? ? 同时柱形图数据条的颜色也需要更改，与散点图及线条颜色一致。 ? 这样，帕累托图就基本完成了！
Matplotlib提供了丰富的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形，例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱形图等。...s：标记大小，可自定义 c：标记颜色，可自定义 marker：标记样式，可自定义 我们通过matplotlib.pyplot模块画一个散点图，如代码清单1所示。...x：数据源 height：bar的高度 width：bar的宽度,默认0.8 bottom：y轴的基准,默认0 align：x轴的位置,默认中间,edge表示将bar的左边与x对齐 color：bar颜色...在构建直方图时，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。这些值通常被指定为连续的、不重叠的变量间隔，间隔必须相邻，并且通常是相等的大小。...filerprops：设置异常值的属性 widths：指定箱线图的宽度 medianprops：设置中位数的属性 patch_artist：是否填充箱体的颜色 meanprops：设置均值的属性 meanline
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