矩阵图非常有用,人们经常用它来查看多个变量之间的联系. 下面用著名的鸢尾花数据来画一个矩阵图.从sklearn导入鸢尾花数据,然后将其转换成pandas的DataFrame类型,最后用seaborn画图.(seaborn包里也有这个数据,也可以直接从seaborn包导入此数据) 矩阵图: sns.pairplot(data,hue=...)   ---   hue为data里的数据,用其来显示不同颜色 由于data需要的格式为每列是变量(在这里是鸢尾花的四个特征),每行则是各变量的观测数据,因此…

直方图用于展示数据的分布情况,x轴是一个连续变量,y轴是该变量的频次. 下面利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/crimeRatesByState2005.csv 以下是这个数据文件的前5行: state murder forcible_rape robbery aggravated_assault \ 0 United States 5.6 31.7 140.7 291…

箱线图通过数据的四分位数来展示数据的分布情况.例如:数据的中心位置,数据间的离散程度,是否有异常值等. 把数据从小到大进行排列并等分成四份,第一分位数(Q1),第二分位数(Q2)和第三分位数(Q3)分别为数据的第25%,50%和75%的数字. I-------------I o I-------------I o I-------------I o I-------------I Q1                Q2                 Q3 (lower quartile) …

这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://book.flowingdata.com/ch05/data/us-population-by-age.xls 准备工作:先导入matplotlib和pandas,用pandas读取excel文件,然后创建一个图像和一个坐标轴 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt population=pd.read_ex…

这里利用Jake Vanderplas所著的<Python数据科学手册>一书中的数据,学习画图. 数据地址:https://raw.githubusercontent.com/jakevdp/data-CDCbirths/master/births.csv 准备工作:先导入matplotlib和pandas,用pandas读取csv文件,然后创建一个图像和一个坐标轴 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt birth=p…

雷达图常用于对多项指标的全面分析.例如:HR想要比较两个应聘者的综合素质,用雷达图分别画出来,就可以进行直观的比较. 用Matplotlib画雷达图需要使用极坐标体系,可点击此链接,查看对极坐标体系的介绍:https://www.cnblogs.com/kallan/p/6738577.html. 下面,我们从五个方面(编程能力,沟通技能,专业知识,团队协作,工具掌握)来对路人甲和路人乙进行比较. 代码如下: import numpy as np from matplotlib import p…

误差线用于显示数据的不确定程度,误差一般使用标准差(Standard Deviation)或标准误差(Standard Error). 标准差(SD):是方差的算术平方根.如果是总体标准差,那么用σ表示,如果是样本标准差,那么用s表示.标准差反映数据集的离散程度,标准差越小,就说明数据越集中在其平均值附近.公式:(总体),(样本)     标准误差(SE):是样本分布的标准差.如果是样本平均数分布的标准差,那么就称为SEM(standard error of the mean),就是说每次从总体…

这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/us-postage.csv 准备工作:先导入matplotlib和pandas,用pandas读取csv文件,然后创建一个图像和一个坐标轴 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt postage=pd.read_csv(r"http://datas…

这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/ppg2008.csv 首先查看一下数据文件的前5行: Name G MIN PTS FGM FGA FGP FTM FTA FTP ... \ 0 Dwyane Wade 79 38.6 30.2 10.8 22.0 0.491 7.5 9.8 0.765 ... 1 LeBron James 81 37.7 28.4 9.7 1…

由于直方图受组距(bin size)影响很大,设置不同的组距可能会产生完全不同的可视化结果.因此我们可以用密度平滑估计来更好地反映数据的真实特征.具体可参见这篇文章:https://blog.csdn.net/unixtch/article/details/78556499. 还是用我们自己创建的一组符合正态分布的数据来画图. 准备工作:先导入matplotlib,seaborn和numpy,然后创建一个图像和一个坐标轴 import numpy as np from matplotlib im…

我在网上随便找了一组数据,用它来学习画图.大家可以直接把下面的数据复制到excel里,然后用pandas的read_excel命令读取.或者直接在脚本里创建该数据. 饼图: ax.pie(x,labels=...,explode=...) 代码如下: import numpy as np import matplotlib from matplotlib import pyplot as plt matplotlib.rcParams['font.sans-serif']='Microsoft…

Matplotlib里有两种画散点图的方法,一种是用ax.plot画,一种是用ax.scatter画. 一. 用ax.plot画 ax.plot(x,y,marker="o",color="black") 二. 用ax.scatter画 ax.scatter(x,y,marker="o",s=sizes,c=colors) ax.plot和ax.scatter的区别: ax.plot:各散点彼此复制,因此整个数据集中所有的点只需配置一次颜色和大小…

首先安装matplotlib,使用pip install matplotlib.安装完成后在python的命令行敲入import matplotlib,如果没问题,说明安装成功可以开始画图了. 看好了,见证奇迹的时刻 from matplotlib import pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4,5],[4,3,4,3,4]) #在画布上画图 plt.show() #显示画布 画线,需要给出线上的点的坐标,然后Matplotlib会自动将点连成线.我们看到两个点的坐…

有时我们不仅需要查看单个变量的分布,同时也需要查看变量之间的联系,这时就需要用到联合分布图. 这里利用Jake Vanderplas所著的<Python数据科学手册>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://raw.githubusercontent.com/jakevdp/marathon-data/master/marathon-data.csv 先来看一下这个数据文件(此处只摘取部分): age gender split final 0 33 M 01:05:38 02:08:5…

在机器学习中,经常要用scikit-learn里面的线性回归模型来对数据进行拟合,进而找到数据的规律,从而达到预测的目的.用图像展示数据及其拟合线可以非常直观地看出拟合线与数据的匹配程度,同时也可用于后续的解释和阐述工作. 这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/unemployment-rate-1948-2010.csv 准备工作:先导入matplotlib和pand…

这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/hot-dog-contest-winners.csv (用于普通柱形图) http://datasets.flowingdata.com/hot-dog-places.csv (用于堆积柱形图和横向柱形图) 准备工作:先导入matplotlib和pandas,用pandas读取csv文件,然后创建一个图像和一个坐标轴 import…

画词云首先需要安装wordcloud(生成词云)和jieba(中文分词). 先来说说wordcloud的安装吧,真是一波三折.首先用pip install wordcloud出现错误,说需要安装Visual C++ 14.0.折腾半天安装好Visual C++后,还是不行,按网上指点,下载第三方包安装(https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud).安装是成功了,可是在anaconda里导入的时候又出现了问题,说是"no module…

mplot3d是matplotlib里用于绘制3D图形的一个模块.关于mplot3d 绘图模块的介绍请见:https://blog.csdn.net/dahunihao/article/details/77833877. 莫比乌斯环(mobius strip)是一种只有一个曲面的拓扑结构.把一个纸条扭转180°后,两头再粘接起来,这样的纸带只有一个面(即单侧曲面),一只小虫可以爬遍整个曲面而不必跨过它的边缘. 莫比乌斯环是一个二维的紧致流形 (即一个有边界的面),可以嵌入到三维或更高维的流形中…

Matplotlib有两种接口,一种是matlab风格接口,一种是面向对象接口.在这里,统一使用面向对象接口.因为面向对象接口可以适应更复杂的场景,在多图之间进行切换将变得非常容易. 首先导入matplotlib:from matplotlib import pyplot as plt.plt是最常用的接口. 一. 创建图像和坐标轴 fig=plt.figure()   ---   创建图像 ax=plt.axes()   ---   创建坐标轴 在matplotlib中,可以把figure看成…

样本区域地图,发现区域图的时候把做向上注视位置图更具优势的管理.在改变. 区域图网格和轴是不一样的处理与其它图, 它是用来表示其影响范围的覆盖范围,车桥无段伸出. 在这里下处理. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQveGNsMTY4/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 代码: /** * Co…

样本区域地图,发现区域图的时候把做向上注视位置图更具优势的管理. 在改变. 区域图网格和轴是不一样的处理与其它图, 它是用来表示其影响范围的覆盖范围,车桥无段伸出.在这里下处理. 代码: /** * Copyright 2014 XCL-Charts * * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); * you may not use this file except in compliance wi…

1.基本图表绘制 plt.plot() 图表类别:线形图.柱状图.密度图,以横纵坐标两个维度为主同时可延展出多种其他图表样式 plt.plot(kind='line', ax=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=False, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, yl…

最近在用python中的matplotlib画折线图,遇到了坐标轴 "数字+刻度" 混合显示.标题中文显示.批量处理等诸多问题.通过学习解决了,来记录下.如有错误或不足之处,望请指正. 一.最简单的基本框架如下:已知x,y,画出折线图并保存.此时x和y均为数字. # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib的pyplot子库,用于画简单的2D图 import random x= range(0…

学习python的道路是漫长的,今天又遇到一个问题,所以想写下来自己的理解方便以后查看. 在使用matplotlib的过程中,常常会需要画很多图,但是好像并不能同时展示许多图.这是因为python可视化库matplotlib的显示模式默认为阻塞(block)模式.什么是阻塞模式那?我的理解就是在plt.show()之后,程序会暂停到那儿,并不会继续执行下去.如果需要继续执行程序,就要关闭图片.那如何展示动态图或多个窗口呢?这就要使用plt.ion()这个函数,使matplotlib的显示模式转换…

前言 众所周知,通过数据绘图,我们可以将枯燥的数字转换成容易被人们接受的图表,从而让人留下更加深刻的印象.而大多数编程语言都有自己的绘图工具,matplotlib就是基于Python的绘图工具包,使用它我们可以仅仅使用几行代码就生成 饼图.直方图.功率谱.条形图.错误图.散点图.气泡图,甚至生成动态图型也都很轻松.而且它的绘图方法丰富,可以在各种交互式环境中运行,且生成的图像质量高.兼容各种硬拷贝格式. 博主也是在测试一个算法的时候,为了更直观的呈现数据走向,学习了它的相关用法,这篇博客大部分内…

偏差 (Deviation) 面积图 (Area Chart) 通过对轴和线之间的区域进行着色,面积图不仅强调峰和谷,而且还强调高点和低点的持续时间. 高点持续时间越长,线下面积越大. https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter14/chapter14 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplotlib as mpl #…

一.柱状图 1.通过obj.plot() 柱状图用bar表示,可通过obj.plot(kind='bar')或者obj.plot.bar()生成:在柱状图中添加参数stacked=True,会形成堆叠图. fig,axes = plt.subplots(2,2,figsize=(10,6)) s = pd.Series(np.random.randint(0,10,15),index = list('abcdefghijklmno')) df = pd.DataFrame(np.random.r…

注:该文是上了开智学堂数据科学基础班的课后做的笔记,主讲人是肖凯老师. 数据绘图 数据可视化的原则 为什么要做数据可视化? 为什么要做数据可视化?因为可视化后获取信息的效率高.为什么可视化后获取信息的效率就高?因为人眼是个高带宽的巨量信号输入并行处理器,具有超强的模式识别能力,对可视符号的感知速度比对数字或文本快多个数量级,而可视化就是迎合了人眼的这种特点,才使得获取信息难度大大降低.(获取信息难度大大降低,也就是学习难度降低,也就能以有限的精力学到更多的东西,从而提高学习效率,所以可视化做得好…

matplotlib 是Python下的一个高质量的画图库,可以简单的类似于MATLAB方法构建高质量的图表. 原始文章地址:http://zanyongli.i.sohu.com/blog/view/195717824.htm 学习心得: 笔记参照<用Python做科学计算>的matplotlib部分. 凡例:a. [float]表示对象类型是float,用时不用加'['和']'.b. 代码中的跳格表示换行. Chap 5 matplotlib-绘制精美的图表 1. artist对象的set…

原  Matplotlib学习笔记 参考:Python数据科学入门教程 Python3.6.1 jupyter notebook .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { backgr…