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(huì)不斷的收集整理，請(qǐng)關(guān)注更新！

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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(shí)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(gè)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(gè)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(gè)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(gè)變量的值顯示在二維坐標(biāo)中，非常適合展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系。

Matplotlib

Seaborn

九、蜘蛛圖

蜘蛛圖是一種顯示一對(duì)多關(guān)系的方法，使一個(gè)變量相對(duì)于另一個(gè)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(gè)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(shí)間而變化的程度，也可用于引起人們對(duì)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(duì)趨勢進(jìn)行分析，當(dāng)數(shù)據(jù)集有合計(jì)關(guān)系或者你想要展示局部與整體關(guān)系的時(shí)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：

python視圖函數(shù)是什么意思

python

英 [?pa?θ?n] 美 [?pa?θɑ:n]

n. 巨蛇，大蟒

pythonweb哪個(gè)文件定義視圖處理函數(shù)

Python web框架:flask視圖函數(shù) 1.Django中的CBV模式 2.Flask中的CBV和FBV def auth(func): def inner(*args, **kwargs): result = func(*args, **kwargs) return result return inne.

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