，可以让他们把注意力放在分析过程上，同时又能产出漂亮的可视图。...kind：字符串格式，用于设置图的种类，具体值包括 散点图 scatter、柱状图 bar、箱形图 box、差异图 spread、比率图 ratio、热力图 heatmap、平面图 surface、直方图...orientation：字符串格式，用于设置形状的排放方式，h 代表水平 v 代表竖直，仅当 kind = bar 或 histogram 或 box 才适用 boxpoints：布尔或字符串格式，用于在箱形图中显示数据...可视图 四只股票价格折线图，在 x 轴、y 轴和图上列出标题。...按季度用 rsample('Q') 来分组；计算累计收益用 apply() 将 np.prod(1+x)-1 应用到每组中所有的数据。
2. ggplot2的绘图原理: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离，数据相关的绘图与数据无关的绘图分离，并按图层作图。...六边形图（通常用于六边形封箱） geom_histogram 直方图 geom_hline 水平线 geom_jitter 点、自动添加了扰动 geom_line 线 geom_linerange 区间...添加平滑曲线 stat_spoke 绘制有方向的数据点（由x和y指定位置，angle指定角度） stat_sum 绘制不重复的取值之和（通常用在三点图上） stat_summary 绘制汇总数据 stat_unique...地图投影 coord_polar 极坐标投影 coord_trans 变换笛卡儿坐标 分面函数 描述 facet_grid 将分面放置在二维网格中 facet_wrap 将一维的分面按二维排列 定位函数...theme(panel.grid =element_blank()) ## 删去网格线 facet :控制分组绘图的方法和排列形式。
主要包含六个数据节点，将一组数据从大到小排列，分别计算出他的上边缘，上四分位数Q3，中位数，下四分位数Q1，下边缘，还有一个异常值。...图片 图片 箱线图的上边缘和下边缘并不是数据中的最大值和最小值 图片 箱形图提供了一种只用5个点对数据集做简单总结的方式。这5个点包括中点、Q1、Q3、分部状态的高位和低位。...箱形图很形象的分为中心、延伸以及分布状态的全部范围。 箱形图中最重要的是对相关统计点的计算,相关统计点都可以通过百分位计算方法进行实现。...相同值的数据点并列标出在同一数据线位置上，不同值的数据点标在不同数据线位置上。至此一批数据的箱形图便绘出了。统计软件绘制的箱形图一般没有标出内限和外限。...图片 PCA图中，图中不同颜色代表不同分组，图上的一个小点表示一个样本，点与点之间的距离表示样本间的相似程度。离得近就更相似，离得远差异大。
第二章 创建单变量图表 主要包括：表格、条形图、饼图、直方图、线图、堆积条形图、箱线图 1、表格可以为用户提供详细的数据信息。其中仪表盘可以将表格和图表融为一体。...4、直方图：显示的是度量的计数或密度，对度量进行离散化（分组）可以使计数变得更有意义。这种图可以更好的观察度量的分布。 5、线图：对于时间趋势十分有效。...6、堆积条形图：相同字段的不同分类画在了彼此的最顶端。最大的问题在于除了堆积条形图最低端的条形，其他条形的长度很难度量。若必须使用，数量限制在2-3个，以避免堆积失调。 7、箱线图：即盒须图。...区间外的值被视为outlier显示在图上. mild outlier = 3.5 extreme outlier = 0.5 、用“〇”标出温和的异常值，用“*”标出极端的异常值。...相同值的数据点并列标出在同一数据线位置上，不同值的数据点标在不同数据线位置上。至此一批数据的箱形图便绘出了。统计软件绘制的箱形图一般没有标出内限和外限。
小提琴图 该函数是用来绘制箱形图和核密度估计组合图。...与盒形图不同，因为盒形图的所有绘图组件都对应于实际数据点,小提琴形图具有底层分布的核密度估计。...此外，使用分类类型来分组变量来控制绘图元素的顺序。...如果是框，画一个微型箱图。 如果是四分位数，则绘制分布的四分位数。如果point或stick， 则显示每个基础数据点。...matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="whitegrid") # 读取数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例7： 将四分位数绘制为水平线
： 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...A：将分组变量映射到点形shape，或颜色colour属性。...将数据分箱，并用六边形表示 4.使用箱线图 #法一：半透明的数据点...如果宽度超过了响应的数据范围，那么它可能不是适合你数据的最好模型 #将密度曲线叠加到直方图上可以为观测值的理论分布和实际分布进行比较 #由于密度曲线独影的y轴坐标较小，如果将其叠加到未做任何变换的直方图上可能很难看清曲线...sex, y = heightIn)) + geom_dotplot(binaxis = "y", binwidth = .5, stackdir = "center") ##将点图叠加在箱型图上
边缘箱形图（Marginal Boxplot） 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而，箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第 25 和第 75 百分位数。 8....箱形图（Box Plot） 箱形图是一种可视化分布的好方法，记住中位数、第 25 个第 45 个四分位数和异常值。但是，您需要注意解释可能会扭曲该组中包含的点数的框的大小。...包点+箱形图（Dot+Box Plot） 包点+箱形图（Dot+Box Plot）传达类似于分组的箱形图信息。此外，这些点可以了解每组中有多少数据点。 28....小提琴图（Violin Plot） 小提琴图是箱形图在视觉上令人愉悦的替代品。小提琴的形状或面积取决于它所持有的观察次数。但是，小提琴图可能更难以阅读，并且在专业设置中不常用。 29....或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 49. 安德鲁斯曲线（Andrews Curve） 安德鲁斯曲线有助于可视化是否存在基于给定分组的数字特征的固有分组。
边缘箱形图（Marginal Boxplot） 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而，箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第 25 和第 75 百分位数。 ? 8....箱形图（Box Plot） 箱形图是一种可视化分布的好方法，记住中位数、第 25 个第 45 个四分位数和异常值。但是，您需要注意解释可能会扭曲该组中包含的点数的框的大小。...包点+箱形图（Dot+Box Plot） 包点+箱形图（Dot+Box Plot）传达类似于分组的箱形图信息。此外，这些点可以了解每组中有多少数据点。 ? 28....小提琴图（Violin Plot） 小提琴图是箱形图在视觉上令人愉悦的替代品。小提琴的形状或面积取决于它所持有的观察次数。但是，小提琴图可能更难以阅读，并且在专业设置中不常用。 ? 29....或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 ? 49. 安德鲁斯曲线（Andrews Curve） 安德鲁斯曲线有助于可视化是否存在基于给定分组的数字特征的固有分组。
散点图 4.1生成数据 4.2 绘制大小不一的散点图 4.3 设置渐变色/边缘/边缘宽度 4.4 绘制多组散点图 4.5 六边形箱型图 5....# 绘制 df 第一列的折线图 df['A'].plot() plt.show() 输出为： 1.3 绘制多列折线图 df 的四列分别放在四个子图上 # 折线图｜子图 # 将 df 的四列分别放在四个子图上...df.plot(subplots=True) plt.show() 输出为： df 的四列分别放在一个图上 # 折线图｜绘制 df 全部列的折线图 # 同时指定 画布大小 标题 显示网格线 x...6), marker='o', s=80, linewidths=1, alpha=0.8, edgecolors='black'); 输出为： 4.5 六边形箱型图...# 如果数据太密集而无法单独绘制每个点，可使用六边形箱型图。
6.箱线图 （不同专业录取分数线箱线图） 在描述性统计中，箱线图是通过四分位数以图形方式描述数据的一种方便方法。方框图从方框（晶须）垂直延伸的线，表示上四分位数和下四分位数之外的可变性。...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。...22.甘特图 （不同产品在特定时间段是否完成装运） 甘特图是一种图表，其中一系列水平线显示在特定时间段内完成的工作量或完成的生产量与这些时间段内计划的工作量的关系。...24.六边形平铺地图 六边形平铺地图是一种使用六边形表示地理区域的图，以防止具有较大地理区域产生偏移。 25.直方图 直方图是显示分布形状的图表。...直方图看起来像条形图，但将连续度量值分组到范围或数据桶中。 26.地平线图 地平线图是一种功能强大的工具，用于在一个类别内的多个项目之间比较一段时间内的数据。
移动坐标轴 使得轴刻度落在坐标轴上 # 创建画布对象 plt.figure(figsize=(8, 8), dpi=80) # 获取当前的坐标对象 ax = plt.gca() # 设置将X轴的刻度值放在底部...ax = plt.gca() # 这里获取的是这个子图的坐标对象， 也就是把这个子图的坐标轴改变 # 设置将X轴的刻度值放在底部X轴上 ax.xaxis.set_ticks_position...('bottom') # 设置将Y轴的刻度值放在左侧y轴上 ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 设置右边坐标轴线的颜色（设置为none表示不显示） ax.spines...ax = plt.gca() # 这里获取的是这个子图的坐标对象， 也就是把这个子图的坐标轴改变 # 设置将X轴的刻度值放在底部X轴上 ax.xaxis.set_ticks_position...('bottom') # 设置将Y轴的刻度值放在左侧y轴上 ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 设置右边坐标轴线的颜色（设置为none表示不显示） ax.spines
7、边缘箱形图 （Marginal Boxplot） 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而，箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第25和第75百分位数。...通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 26、箱形图 （Box Plot） 箱形图是一种可视化分布的好方法，记住中位数、第25个第45个四分位数和异常值。...因此，写入该组中的观察数量是必要的。 27、包点+箱形图 （Dot + Box Plot） 包点+箱形图 （Dot + Box Plot）传达类似于分组的箱形图信息。...每条垂直线（在自相关图上）表示系列与滞后0之间的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。...或者，您可以将第一个到主要组件用作X轴和Y轴。 49、安德鲁斯曲线 （Andrews Curve） 安德鲁斯曲线有助于可视化是否存在基于给定分组的数字特征的固有分组。
上图显示了2021年的每日温度数据 上图像显示了1990-2021年的每日温度数据 虽然我们可以在第一张图上看到细节，但第二张图由于包含了很长的时间序列数据，所以无法看到细节，一些有重要的数据点可能会被隐藏...稍后可以将结果与本文中的其他可视化结果进行比较。...4、查看数据分布 箱形图是一种通过四分位数展示数据分布的方法。箱形图上的信息显示了局部性、扩散性和偏度，它还有助于区分异常值，即从其他观察中显著突出的数据点。我们只需一行代码就可以直接绘箱形图。...px.box(df_temp, x='month_year', y='meantp') 5、分组并显示比例 这种方法可以将时间序列图转换为热图，结果将显示总体平均月温度，并且可以使用颜色标度来比较数据的大小...首先按年和月对DataFrame进行分组。
增强箱图 增强箱图又称增强盒形图，可以为大数据集绘制增强的箱图。 增强箱图通过绘制更多的分位数来提供数据分布的信息。...调色板名称，list类别或者字典 作用：用于对数据不同分类进行颜色区别 saturation 饱和度：float width宽度: float dodge:bool 作用：若设置为True则沿着分类轴，将数据分离出来成为不同色调级别的条带...(通过颜色区别) 注意：在增强箱图中，对hue设置后的第二次分类的效果是分离 """ sns.boxenplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",...，绘制带有嵌套分组的增强箱图 """ sns.boxenplot(x="day", y="total_bill", hue="time", data=tips, linewidth...matplotlib.pyplot as plt # 设置样式风格 sns.set(style="whitegrid") # 构建数据 iris = sns.load_dataset("iris") """ 案例7： 在增强箱图上绘制分类散点图
有些人可能会认为，必须要制作两个独立的直方图将它们并排放在一起进行比较。但实际上，有更好的方法：用不同透明度实现直方图的叠加。比如下图，将均匀分布透明度设置为0.5，以便看清后面的正态分布。...这样，用户就可以在同一张图上查看两个变量的分布了。...叠加直方图 在实现叠加直方图的代码中需要设置以下几个参数： 设置水平范围，以适应两种可变分布； 根据这个范围和期望的分组数量，计算并设置组距； 设置其中一个变量具有更高透明度，以便在一张图上显示两个分布...由于箱形图是为每个组或变量绘制的，因此设置起来非常容易。x_data是组或变量的列表，x_data中的每个值对应于y_data中的一列值（一个列向量）。...用Matplotlib库的函数boxplot()为y_data的每列值（每个列向量）生成一个箱形，然后设定箱线图中的各个参数就可以了。
在定义直方图中的单元时，默认将生成等距切分。...6.4核密度图 核密度估计是用于估计随机变量概率密度函数的一种非参数方法。绘制密度图的方法（不叠加到另一幅图上方）为： plot(density(x)) 其中的x是一个数值型向量。...和y坐标（本例中由density()函数提供）绘制了多边形。...6.5.1使用并列箱线图进行跨组比较 箱线图可以展示单个变量或分组变量。...你可以通过添加参数groups来选定一个因子，用以指定x中元素的分组方式。如果这样做，则参数gcolor可以控制不同组标签的颜色，cex可控制标签的大小。
有些人可能会认为，必须要制作两个独立的直方图将它们并排放在一起进行比较。但实际上，有更好的方法：用不同透明度实现直方图的叠加。比如下图，将均匀分布透明度设置为0.5，以便看清后面的正态分布。...这样，用户就可以在同一张图上查看两个变量的分布了。 ?...叠加直方图 在实现叠加直方图的代码中需要设置以下几个参数： 设置水平范围，以适应两种可变分布； 根据这个范围和期望的分组数量，计算并设置组距； 设置其中一个变量具有更高透明度，以便在一张图上显示两个分布...由于箱形图是为每个组或变量绘制的，因此设置起来非常容易。x_data是组或变量的列表，x_data中的每个值对应于y_data中的一列值（一个列向量）。...用Matplotlib库的函数boxplot()为y_data的每列值（每个列向量）生成一个箱形，然后设定箱线图中的各个参数就可以了。
盒形图 盒形图又称箱图，主要用来显示与类别相关的数据分布。...颜色 palette:调色板名称，list类别或者字典 作用：用于对数据不同分类进行颜色区别 saturation 饱和度：float dodge:bool 作用：若设置为True则沿着分类轴，将数据分离出来成为不同色调级别的条带...(style="whitegrid") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例1： 横向的箱图 """ sns.boxplot(x=tips["total_bill...设置样式风格 sns.set(style="whitegrid") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例2： 根据数据情况，指定x变量名进行数据分组...matplotlib.pyplot as plt # 设置样式风格 sns.set(style="whitegrid") # 构建数据 iris = sns.load_dataset("iris") """ 案例7： 在箱图上绘制分簇散点图
第三种，在柱形图上瞬间完成分组。 首先制作一个简单的柱形图，把年龄列放在轴，店长的姓名列以计数计算放在值。这样就可以看到不同年龄的店长人数分布的柱形图。 ?...继续操作，把30-40岁的和40-50岁的选中并分组。 ? 完成后，三种分列都会以不同的颜色分开。如果你到表格视图去看，这个年龄（组）会以新建的一列存在于表中。...该柱形图是把这一列放在了图例中，所以颜色被区分开了，当然，你也可以在格式设置里调整自己想要的颜色。 接下来，点击编辑组，你还可以修改名称，把对应的年龄段改为弱冠、而立、不惑。 ?...这个方法适用于分类不是很多的情况下使用，如果年龄从1-80有80个数字，岂不是要点80下？我再来教你一个把一系列数字分组的技巧。...在弹出的编辑对话框中按“箱”来设定组，这里的箱的意思就是每个组单元。装箱大小即每个单元的大小。 ? 也可以按照箱的数量计算出装箱大小。 ? 确定后，就成功得到一个新的分组列。
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