python可視化數(shù)據(jù)分析常用圖大集合（收藏）

python數(shù)據(jù)分析常用圖大集合：包含折線圖、直方圖、垂直條形圖、水平條形圖、餅圖、箱線圖、熱力圖、散點(diǎn)圖、蜘蛛圖、二元變量分布、面積圖、六邊形圖等12種常用可視化數(shù)據(jù)分析圖，后期還會不斷的收集整理，請關(guān)注更新！

讓客戶滿意是我們工作的目標(biāo)，不斷超越客戶的期望值來自于我們對這個行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術(shù)通過有效、簡單的方式提供給客戶，將通過不懈努力成為客戶在信息化領(lǐng)域值得信任、有價值的長期合作伙伴，公司提供的服務(wù)項(xiàng)目有：主機(jī)域名、虛擬空間、營銷軟件、網(wǎng)站建設(shè)、阿拉善盟網(wǎng)站維護(hù)、網(wǎng)站推廣。

以下默認(rèn)所有的操作都先導(dǎo)入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn

一、折線圖

折線圖可以用來表示數(shù)據(jù)隨著時間變化的趨勢

Matplotlib

plt.plot(x,?y)

plt.show()

Seaborn

df?=?pd.DataFrame({'x':?x,?'y':?y})

sns.lineplot(x="x",?y="y",?data=df)

plt.show()

二、直方圖

直方圖是比較常見的視圖，它是把橫坐標(biāo)等分成了一定數(shù)量的小區(qū)間，然后在每個小區(qū)間內(nèi)用矩形條（bars）展示該區(qū)間的數(shù)值

Matplotlib

Seaborn

三、垂直條形圖

條形圖可以幫我們查看類別的特征。在條形圖中，長條形的長度表示類別的頻數(shù)，寬度表示類別。

Matplotlib

Seaborn

1plt.show()

四、水平條形圖

五、餅圖

六、箱線圖

箱線圖由五個數(shù)值點(diǎn)組成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位數(shù) (median) 和上下四分位數(shù) (Q3, Q1)。

可以幫我們分析出數(shù)據(jù)的差異性、離散程度和異常值等。

Matplotlib

Seaborn

七、熱力圖

力圖，英文叫 heat map，是一種矩陣表示方法，其中矩陣中的元素值用顏色來代表，不同的顏色代表不同大小的值。通過顏色就能直觀地知道某個位置上數(shù)值的大小。

通過 seaborn 的 heatmap 函數(shù)，我們可以觀察到不同年份，不同月份的乘客數(shù)量變化情況，其中顏色越淺的代表乘客數(shù)量越多

八、散點(diǎn)圖

散點(diǎn)圖的英文叫做 scatter plot，它將兩個變量的值顯示在二維坐標(biāo)中，非常適合展示兩個變量之間的關(guān)系。

Matplotlib

Seaborn

九、蜘蛛圖

蜘蛛圖是一種顯示一對多關(guān)系的方法，使一個變量相對于另一個變量的顯著性是清晰可見

十、二元變量分布

二元變量分布可以看兩個變量之間的關(guān)系

十一、面積圖

面積圖又稱區(qū)域圖，強(qiáng)調(diào)數(shù)量隨時間而變化的程度，也可用于引起人們對總值趨勢的注意。

堆積面積圖還可以顯示部分與整體的關(guān)系。折線圖和面積圖都可以用來幫助我們對趨勢進(jìn)行分析，當(dāng)數(shù)據(jù)集有合計關(guān)系或者你想要展示局部與整體關(guān)系的時候，使用面積圖為更好的選擇。

十二、六邊形圖

六邊形圖將空間中的點(diǎn)聚合成六邊形，然后根據(jù)六邊形內(nèi)部的值為這些六邊形上色。

原文至：

怎樣用python進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化

用python進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的方法：可以利用可視化的專屬庫matplotlib和seaborn來實(shí)現(xiàn)。基于python的繪圖庫為matplotlib提供了完整的2D和有限3D圖形支持。

我們只需借助可視化的兩個專屬庫（libraries），俗稱matplotlib和seaborn即可。

（推薦教程：Python入門教程）

下面我們來詳細(xì)介紹下：

Matplotlib：基于Python的繪圖庫為matplotlib提供了完整的2D和有限3D圖形支持。這對在跨平臺互動環(huán)境中發(fā)布高質(zhì)量圖片很有用。它也可用于動畫。

Seaborn：Seaborn是一個Python中用于創(chuàng)建信息豐富和有吸引力的統(tǒng)計圖形庫。這個庫是基于matplotlib的。Seaborn提供多種功能，如內(nèi)置主題、調(diào)色板、函數(shù)和工具，來實(shí)現(xiàn)單因素、雙因素、線性回歸、數(shù)據(jù)矩陣、統(tǒng)計時間序列等的可視化，以讓我們來進(jìn)一步構(gòu)建復(fù)雜的可視化。

python 遞歸函數(shù)可視化

參考一下第一步：簡單實(shí)現(xiàn)裝飾器 def login(func): print("in Login") return func def tv(name): print("{name} in TV".format(name = name)) tv = login(tv) tv('Jack') # out: # in Login # Jack in TV 第二步：同上 效果相同，但是使用的是@login def login(func): print("in Login") return func @login def tv(name): print("{name} in TV".format(name = name)) #tv = login(tv) tv('Jack') # out: # in Login # Jack in TV 但是出現(xiàn)問題，注銷最后的執(zhí)行語句仍有輸出，原因在于@login的調(diào)用，即@login相當(dāng)于執(zhí)行了tv = login(tv) 所以才有輸出。 def login(func): print("in Login") return func @login def tv(name): print("{name} in TV".format(name = name)) #tv = login(tv) #tv('Jack') # out: # in Login 如下調(diào)整可解決 def login(func): def inner(arg): print("in Login") # return func func(arg) return inner @login def tv(name): print("{name} in TV".format(name = name)) #tv = login(tv) tv('Jack') # out: # in Login # Jack in TV 簡單的遞歸函數(shù) #!/usr/bin/env python #遞歸函數(shù) def calc(num): print("Number:",num) if num/2 1: calc(num/2) print("After Number:",num/2) calc(10) # Number: 10 # Number: 5.0 # Number: 2.5 # Number: 1.25 # After Number: 1.25 # After Number: 2.5 # After Number: 5.0 遞歸實(shí)現(xiàn)斐波那契數(shù)列 # Fibonacci sequence # F[n]=F[n-1]+F[n-2](n=2,F[0]=1,F[1]=1) # 斐波那契數(shù)列：1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, ... fibList = [1,1] def getFib(fibList): print(fibList) if fibList[-1] + fibList[-2] 300: fibList.append(fibList[-1] + fibList[-2]) getFib(fibList) pass pass getFib(fibList) print("[FINAL]:",fibList) # [1, 1] # [1, 1, 2] # [1, 1, 2, 3] # [1, 1, 2, 3, 5] # [1, 1, 2, 3, 5, 8] # [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13] # [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21] # [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34] # [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55] # [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89] # [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144] # [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233] # [FINAL]: [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233]

本文標(biāo)題：關(guān)于python3可視化函數(shù)的信息
網(wǎng)頁網(wǎng)址：http://chinadenli.net/article10/hijodo.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供移動網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站策劃、建站公司、網(wǎng)站設(shè)計、微信小程序、靜態(tài)網(wǎng)站

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)