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Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

本文总结介绍了多种可视化图及其适合使用场景，并同时展示使用了常用的绘图包（plotly、 seaborn 和 matplotlib ）绘制这些图的代码。 条形图 条形图是用矩形条显示分类数据的图形。...这些条的高度或长度与它们所代表的值成正比。条形可以是垂直的或水平的。垂直条形图有时也称为柱形图。 以下是按年指示加拿大人口的条形图。 条形图适合应用到分类数据对比，横置时也称条形图。...简单气泡图 它是气泡图的基本类型，相当于普通气泡图。 带标签的气泡图 此气泡图上的气泡已标记，以便于识别。这是为了处理不同的数据组。 多变量气泡图 此图表有四个数据集变量。...它由从中心点绘制的几个半径组成。 带标记的雷达图 在这些中，蜘蛛图上的每个数据点都被标记。 填充雷达图 在填充的雷达图中，线条和蜘蛛网中心之间的空间是彩色的。...象形图 它使用图标来提供一小组离散数据的更具吸引力的整体视图。图标代表基础数据的主题或类别。例如，人口数据将使用人的图标。每个图标可以代表一个或多个（例如一百万）个单位。

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    大数据应用导论 Chapter05 | 数据可视化

    一、可视化概述 一图胜千字；一张简单的图标在传递大量信息的同时，能更加直观地阐述观点。可视化历史悠久，最早在墙上、粘土上绘图，随后在纸上。...图形多样:条形图、饼图、箱线图、气泡图、直方图… 绘图工具也多种多样：Matplotlib、Seaborn、Tableau、Echarts等 条形图与直方图能最快地展示数据分布是否均匀。...气泡图(bubble chart) 展示第三个连续型数值的特征，气泡大小反应特征的大小。 ? 饼图(pie chart) 饼图是条形图的变种，能很好展示各个分量占总体数的比例。...仅需几行代码，便可生成条形图、直方图等各种图形。 ?...斜对角线的图展示了三个变量的分布情况 其他图体现了变量间的关系 直观体现男女在变量分布和变量关系的区别 四、Tableau可视化 关于Tableau可视化，具体可以看我往期的博文： 传送门： Tableau

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    Python Seaborn (5) 分类数据的绘制

    非常实用的方法是将 Seaborn 的分类图分为三类，将分类变量每个级别的每个观察结果显示出来，显示每个观察分布的抽象表示，以及应用统计估计显示的权重趋势和置信区间： · 第一个包括函数 swarmplot...当然也可以传入 hue 参数添加多个嵌套的分类变量。高于分类轴上的颜色和位置时冗余的，现在每个都提供有两个变量之一的信息： ? 一般来说，Seaborn 分类绘图功能试图从数据中推断类别的顺序。...除了颜色之外，还可以使用不同的散点图标记来使黑色和白色的图像更好地绘制。 您还可以完全控制所用的颜色： ?...（未禾：这是多么令人愉悦的事情） 条形图 最熟悉的方式完成这个目标是一个条形图。 在 Seaborn 中 barplot() 函数在完整数据集上运行，并显示任意估计，默认情况下使用均值。...当在每个类别中有多个观察值时，它还使用引导来计算估计周围的置信区间，并绘制使用误差条： ? 条形图的特殊情况是当您想要显示每个类别中的观察次数，而不是计算第二个变量的统计量。

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    14个Seaborn数据可视化图

    import seaborn as sns 了解你的数据 图中使用的数据集为著名的泰坦尼克数据集(图1)，下面将数据集用变量df表示。 ?...c.配对图 它取数据的所有数值属性，绘制两个不同变量的两两散点图和同一变量的直方图。 import seaborn as sns sns.pairplot(df) ?...我们可以用它们进行单变量和双变量分析。 a.条形图 这是一个二元分析的例子。 在x轴上有一个分类变量，在y轴上有一个连续变量。...图6:“车费”和“性别”的条形图 我们可以推断出女性的平均票价比男性高。 b.统计图 它计算分类变量出现的次数。 这是单变量分析的一个例子。...它给出了一个连续变量的最大值、最小值、平均值、第一个四分位数和第三个四分位数的信息。同时，它让我们掌握了离群值的信息。 我们可以对一个连续变量进行绘图，也可以根据一个连续变量分析不同的分类变量。

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    1行代码完成可视化：Seaborn3个常用方法示例

    数据可视化基本上是数据的图形表示。在探索性数据分析中，可以使用数据可视化来理解变量之间的关系，还可以通过视化数据揭示底层结构或了解数据信息。 有多种工具可以帮助我们创建数据可视化。...虽然Seaborn也是基于 Matplotlib ，但是与其他流行的数据可视化库相比，Seaborn 的语法更简单需要的代码更少。...本文中将使用 Seaborn 的来创建以下绘图： 散点图 折线图 直方图 箱形图 但是，我们将介绍的功能不仅限于这些图，还可以用于创建其他几种图，例如 kde 图、条形图和小提琴图。...箱形图 箱线图是一个分类分布图，显示变量在中位数和四分位数方面的分布。Seaborn 的 catplot 函数可以创建箱形图。...当所有值按升序排序时： 第一个四分位数是找到 25% 数据点的值。 中位数是中间的点。 第三个四分位数是找到 75% 数据点的值。 较高的箱线图表明这些值更加分散。

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    50 个数据可视化图表

    本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。...带线性回归最佳拟合线的散点图（Scatter plot with linear regression line of best fit） 如果你想了解两个变量如何相互改变，那么最佳拟合线就是常用的方法。...使用 seaborn 的 stripplot() 很方便实现这个功能。 5. 计数图（Counts Plot） 避免点重叠问题的另一个选择是增加点的大小，这取决于该点中有多少点。...类型变量的直方图（Histogram for Categorical Variable） 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。...分类图（Categorical Plots） 由 seaborn 库 提供的分类图可用于可视化彼此相关的 2 个或更多分类变量的计数分布。 05 组成（Composition） 31.

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    总结了50个最有价值的数据可视化图表

    本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表可以使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。...带线性回归最佳拟合线的散点图（Scatter plot with linear regression line of best fit） 如果你想了解两个变量如何相互改变，那么最佳拟合线就是常用的方法。...使用 seaborn 的 stripplot() 很方便实现这个功能。 5. 计数图（Counts Plot） 避免点重叠问题的另一个选择是增加点的大小，这取决于该点中有多少点。...类型变量的直方图（Histogram for Categorical Variable） 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。...分类图（Categorical Plots） 由 seaborn 库 提供的分类图可用于可视化彼此相关的 2 个或更多分类变量的计数分布。 05 组成（Composition） 31.

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    50个最有价值的数据可视化图表（推荐收藏）

    本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。...带线性回归最佳拟合线的散点图（Scatter plot with linear regression line of best fit） 如果你想了解两个变量如何相互改变，那么最佳拟合线就是常用的方法。...类型变量的直方图（Histogram for Categorical Variable） 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 ?...分类图（Categorical Plots） 由 seaborn 库 提供的分类图可用于可视化彼此相关的 2 个或更多分类变量的计数分布。 ? ? 05 组成（Composition） 31....带有误差带的时间序列（Time Series with Error Bands） 如果您有一个时间序列数据集，每个时间点（日期/时间戳）有多个观测值，则可以构建带有误差带的时间序列。

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    Python-Seaborn 17个超好看图表绘制

    sns.barplot(x=x,y=y,data=dataset,...) ''' barplot()括号里的是需要设置的具体参数， 涉及到数据、颜色、坐标轴、以及具体图形的一些控制变量， 基本的一些参数包括...分类散点图:swarmplot #绘制分类散点图(带分布属性) #语法 ''' seaborn.swarmplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=...条形图 常规条形图:barplot #语法 ''' seaborn.barplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=...'.26', errwidth=None, capsize=None, ax=None, estimator=，**kwargs) ''' #barplot()默认展示的是某种变量分布的平均值...",hue='难度',data=df,ax=axes[0]) #调换x和y的顺序，可将纵向条形图转为水平条形图 sns.barplot(x='评分',y='菜系',color="salmon",hue=

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    一文彻底掌握Seaborn

    1.6 子集图 1.7 线性回归图 1.8 核密度图 第二章 - 广度了解 Seaborn 2.1 条形图 2.2 计数图 2.3 点图 2.4 箱形图...1.3 带标签的图 如果我们知道数据标签 (有监督学习里的分类问题)，那么画出来的「配对图」是多色调的，只需把 hue 变量设置成 DataFrame 数据里的标签名。...1.6 子集图 如果我们不想展示所有变量之间的关系图，我们可以选择子集图。 将风格设置为 whitegrid (背景变成带网格的白色)，并将横轴和纵轴赋予相同的子集变量 (都是 vars)。...2 广度了解 Seaborn 在本节中我们用 Seaborn 提供了内置数据集 Titantic 来展示 条形图 (barplot) 计数图 (countplot) 点图 (pointplot) 箱形图...Seaborn 比 Matplotlib 强大的三个地方就是： 代码简单，基本都是一句话 (one-liner) 就可以画出变量之间统计关系图 能够处理分类 (categorical) 变量 (不仅仅只能处理连续变量

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    五分钟入门数据可视化

    单变量可视化视图： 一次值关注一个变量。如我们一次只关注身高变量，来看身高的取值分布，而暂时忽略其他变量。...离散变量和连续变量： 离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量. 例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得....针对离散变量我们可以使用常见的条形图和饼图完成数据的可视化工作，那么，针对数值型变量，我们也有很多可视化的方法，例如箱线图、直方图、折线图、面积图、散点图等等。...Matplotlib seaborn: ? seaborn ? 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。...'Cat5'] y = [5, 4, 8, 12, 7] # 用 Matplotlib 画条形图 plt.bar(x, y) plt.show() # 用 Seaborn 画条形图 sns.barplot

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    盘一盘 Python 系列 6 - Seaborn

    1.6 子集图 1.7 线性回归图 1.8 核密度图 第二章 - 广度了解 Seaborn 2.1 条形图 2.2 计数图 2.3 点图 2.4...1.3 带标签的图 如果我们知道数据标签 (有监督学习里的分类问题)，那么画出来的「配对图」是多色调的，只需把 hue 变量设置成 DataFrame 数据里的标签名。...1.6 子集图 如果我们不想展示所有变量之间的关系图，我们可以选择子集图。 将风格设置为 whitegrid (背景变成带网格的白色)，并将横轴和纵轴赋予相同的子集变量 (都是 vars)。...2 广度了解 Seaborn 在本节中我们用 Seaborn 提供了内置数据集 Titantic 来展示 条形图 (barplot) 计数图 (countplot) 点图 (pointplot) 箱形图...Seaborn 比 Matplotlib 强大的三个地方就是： 代码简单，基本都是一句话 (one-liner) 就可以画出变量之间统计关系图 能够处理分类 (categorical) 变量 (不仅仅只能处理连续变量

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    seaborn从入门到精通03-绘图功能实现02-分类绘图Categorical plots

    在关系图教程中，我们看到了如何使用不同的可视化表示来显示数据集中多个变量之间的关系。在示例中，我们关注的主要关系是两个数值变量之间的情况。...x, y：指定分类变量和数值变量。 hue：指定另一个分类变量，相当于给绘图加上一维，不同颜色表示不同的分类。 row, col：指定用哪个变量分行或分列展示。...x, y：指定分类变量和数值变量。 hue：指定另一个分类变量，相当于给绘图加上一维，不同颜色表示不同的分类。 row, col：指定用哪个变量分行或分列展示。...In seaborn, it’s easy to do so with the countplot() function: 条形图的一个特殊情况是，当您希望显示每个类别中的观察数，而不是计算第二个变量的统计数据时...这类似于分类变量的直方图，而不是定量变量。

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    数据可视化(14)-Seaborn系列 | 条形图barplot()

    条形图 条形图主要展现的是每个矩形高度的数值变量的中心趋势的估计。 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。...n_boot:int 计算置信区间时使用的引导迭代次数 orient: v | h 图的显示方向(垂直或水平,即横向或纵向)， 这通常可以从输入变量的dtype推断得到 color:matplotlib...颜色 palette:调试板名称，列表或字典类型 作用：设置hue指定的变量的不同级别颜色。...tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例1： 指定x分类变量进行分组，指定 y为数据分布，绘制垂直条形图 """ sns.barplot(x="day", y="total_bill

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    数据可视化基础与应用-04-seaborn库从入门到精通03

    (5,5) plt.title("1") 案例2-添加hue参数和style参数 # hue参数是用来控制第三个变量的颜色显示的 ax=sns.relplot(data=tips, x="total_bill...", y="tip", hue="smoker") ax.figure.set_size_inches(5,5) plt.title("2-hue-分类") # hue参数是用来控制第三个变量的颜色显示的...In seaborn, it’s easy to do so with the countplot() function: 条形图的一个特殊情况是，当您希望显示每个类别中的观察数，而不是计算第二个变量的统计数据时...直方图是一种条形图，其中表示数据变量的轴被划分为一组离散的bins，并且每个bin内的观测值的计数使用相应的bar的高度表示: sns.displot(penguins, x="flipper_length_mm...上面的图表显示了探索一对变量之间关系的许多方法。然而，一个更有趣的问题通常是“这两个变量之间的关系如何作为第三个变量的函数而变化?”这就是regplot()和lmplot()之间的主要区别所在。

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