该API可以绘制分别直方图和核密度估计图,也可以绘制直方图和核密度估计图的合成图 通过设置默认情况下,是绘制合成图,设置情况图下:
本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第8章,分布可视化的案例相关。
处理一组数据时,通常要做的第一件事就是了解变量的分布。本文会介绍seaborn中用于可视化单变量的一些函数。
在处理一组数据时,通常首先要做的是了解变量是如何分布的。这一章将简要介绍seborn中用于检查单变量和双变量分布的一些工具。你可能还想看看分类变量的章节,来看看函数的例子,这些函数让我们很容易比较变量的分布。
直方图能帮助迅速了解数据的分布形态,将观测数据分组,并以柱状条表示各分组中观测数据的个数。简单而有效的可视化方法,可检测数据是否有问题,也可看出数据是否遵从某种已知分布。
直方图主要用来显示在连续间隔(或时间段)的数据分布,每个条形表示每个间隔(或时间段)的频率,直方图的总面积等于数据总量。
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pandas import Series, DataFrame %matplotlib inline # 引入 import seaborn as sns /Users/bennyrhys/opt/anaconda3/lib/python3.7/importlib/_bootstrap.py:219: RuntimeWarning: numpy.ufunc
单变量图(chart for one variable)是指使用数据组的一个变量进行相应图的绘制。想要可视化这个变量,就需要根据不同的数据变量类型绘制图。数据变量分为连续变量(continuous variable)和离散型变量(discrete variable)。
import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame
Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面,便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。
Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图,而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplotlib的补充,而不是替代物。
数据分布图表主要显示数据集中的数值及其出现的频率或者分布规律,包括统计直方图、核密度曲线图、箱型图、小提琴图等。其中,统计直方图最为简单和常见,又称质量分布图,由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般横轴表示数据类型,纵轴表示数据情况。
color_map = dict(zip(iris.Name.unique(), ['blue','green','red']))
如果曾经在Python中使用过线图,条形图等图形,那么一定已经遇到了名为matplotlib的库。
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。
如果你想要用 Python 进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后,我们还需要用到可视化技术,把最终的结果呈现出来。
如果你想要用 Python 进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读。
本案例适合作为大数据专业数据可视化课程的配套教学案例。通过本案例,能够达到以下教学效果:
导读:我们介绍过用matplotlib制作图表的一些tips,感兴趣的同学可以戳→纯干货:手把手教你用Python做数据可视化(附代码)。matplotlib是一个相当底层的工具。你可以从其基本组件中组装一个图表:数据显示(即绘图的类型:线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。
# 基础 import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame, Series from datetime import datetime import json import warnings warnings.filterwarnings('ignore')# 忽略python运行过程中的警告 # 可视化 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from
在默认情况下双变量关系图是散点图与直方图组合的联合直方图,可以通过设置kind来改变联合直方图。
如果你想要用Python进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后,我们还需要用到可视化技术,把最终的结果呈现出来。
案例代码已上传:Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN
当处理一个数据集的时候,我们经常会想要先看看特征变量是如何分布的。这会让我们对数据特征有个很好的初始认识,同时也会影响后续数据分析以及特征工程的方法。本篇将会介绍如何使用 seaborn 的一些工具来检测单变量和双变量分布情况。
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python Matplotlib库:统计图补充 ---- Python Matplotlib库:统计图补充 1.引言 2.直方图 3.箱线图 4.误差条图 5.小提琴图 6.尖峰栅格图 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
seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块,当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时,可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化,本文以jupyter notebook为编辑工具,针对seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot和jointplot,对其参数设置和具体用法进行详细介绍。
seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块,当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时,可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化。
为了从机器学习算法中获取最佳结果,你就必须要了解你的数据。
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。
Seaborn是一个画图工具 Seaborn是基于Matplotlib的一个Python作图模块 配色更加好看,种类更多,但函数和操作比较简单 1、散点图 散点图可直接观察两个变量的分布情况 1、使用jiontplot()函数画出散点图 import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np iris = pd.read_csv('./data/iris.csv') sns.jointplot(x='sepal_leng
直方图是一个可以快速展示数据概率分布的工具,直观易于理解,并深受数据爱好者的喜爱。大家平时可能见到最多就是 matplotlib,seaborn 等高级封装的库包,类似以下这样的绘图。
本篇介绍增强箱型图、小提琴图和二维统计直方图绘制方法。其中增强箱型图和小提琴图用到了seaborn库,二维统计直方图用到了matplotlib库。
Seaborn主要用于统计绘图的,它是基于matplotlib进行了更高级的API封装。Seaborn比matplotlib更加易用,因为它避免了matplotlib中多种参数的设置。Seaborn与matplotlib关系,可以把Seaborn视为matplotlib的补充。
figure.add_subplot:添加子图,可以指定子图的行数、列数和选中图片的编号。
Pandas是一款开放源码的BSD许可的Python库,为Python编程语言提供了高性能,易于使用的数据结构和数据分析工具。
核密度估计法是一种通过某个(连续的)概率分布的样本来估计这个概率分布的密度函数的方法。
Python有许多可视化工具,但是我主要讲解matplotlib(http://matplotlib.sourceforge.net)。此外,还可以利用诸如d3.js(http://d3js.org/)之类的工具为Web应用构建交互式图像。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面)。该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。如果结合使用一种GUI工具包(如IPython),matplotlib还具有诸如缩放
本文整理出matplotlib包绘制出的50幅图,分类逻辑参考作者zsx_yiyiyi翻译。绘图整理由下面公众号:「Python与算法社区」完成,转载此文请附二维码。 关联 散点图 带边界的气泡图
关于pandas的可视化的用法还有很多,这里不再拓展,但还是建议使用matplotlib,seaborn等库完成绘图。
Seaborn是构建在matplotlib之上的数据可视化库,与Python中的pandas数据结构紧密集成。可视化是Seaborn的核心部分,可以帮助探索和理解数据。
三、基本绘图工具 1 引入包 # coding:utf-8 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #pip3 install matplotlib import seaborn as sns #pip3 install seaborn 1 折线图 def broken_line(): s = pd.Series(np.random.randn(20).cumsum()) s.plot(st
Seaborn就是让困难的东西更加简单。它是针对统计绘图的,一般来说,能满足数据分析90%的绘图需求。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图,应该把Seaborn视为matplotlib的补充,而不是替代物。
sns.distplot(a,bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, fit=None, hist_kws=None,kde_kws=None, rug_kws=None, fit_kws=None, color=None, vertical=False,norm_hist=False, axlabel=None, label=None, ax=None)
信息可视化(也叫绘图)是数据分析中最重要的工作之一。它可能是探索过程的一部分,例如,帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的idea等。另外,做一个可交互的数据可视化也许是工作的最终目标。Python有许多库进行静态或动态的数据可视化,但我这里重要关注于matplotlib(http://matplotlib.org/)和基于它的库。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面)。该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MA
Seaborn是一个基于Python语言的数据可视化库,它能够创建高度吸引人的可视化图表。
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