python數據分析常用圖大集合: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種常用可視化數據分析圖,后期還會不斷的收集整理,請關注更新!
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以下默認所有的操作都先導入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn
一、折線圖
折線圖可以用來表示數據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,它是把橫坐標等分成了一定數量的小區間,然后在每個小區間內用矩形條(bars)展示該區間的數值
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,寬度表示類別。
Matplotlib
Seaborn
1plt.show()
四、水平條形圖
五、餅圖
六、箱線圖
箱線圖由五個數值點組成:最大值 (max)、最小值 (min)、中位數 (median) 和上下四分位數 (Q3, Q1)。
可以幫我們分析出數據的差異性、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值的大小。
通過 seaborn 的 heatmap 函數,我們可以觀察到不同年份,不同月份的乘客數量變化情況,其中顏色越淺的代表乘客數量越多
八、散點圖
散點圖的英文叫做 scatter plot,它將兩個變量的值顯示在二維坐標中,非常適合展示兩個變量之間的關系。
Matplotlib
Seaborn
九、蜘蛛圖
蜘蛛圖是一種顯示一對多關系的方法,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系
十一、面積圖
面積圖又稱區域圖,強調數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系。折線圖和面積圖都可以用來幫助我們對趨勢進行分析,當數據集有合計關系或者你想要展示局部與整體關系的時候,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聚合成六邊形,然后根據六邊形內部的值為這些六邊形上色。
原文至:
為避免中文顯示出錯,需導入matplotlib.pylab庫
1.2.1 確定數據
1.2.2 創建畫布
1.2.3 添加標題
1.2.4 添加x,y軸名稱
1.2.5 添加x,y軸范圍
1.2.6 添加x,y軸刻度
1.2.7 繪制曲線、圖例, 并保存圖片
保存圖片時,dpi為清晰度,數值越高越清晰。請注意,函數結尾處,必須加plt.show(),不然圖像不顯示。
繪制流程與繪制不含子圖的圖像一致,只需注意一點:創建畫布。
合理調整figsize、dpi,可避免出現第一幅圖橫軸名稱與第二幅圖標題相互遮蓋的現象.
2.2.1 rc參數類型
2.2.2 方法1:使用rcParams設置
2.2.3 方法2:plot內設置
2.2.4 方法3:plot內簡化設置
方法2中,線條形狀,linestyle可簡寫為ls;線條寬度,linewidth可簡寫為lw;線條顏色,color可簡寫為c,等等。
1、plt.legendplt.legend(loc=0)#顯示圖例的位置。
2、plt.figureplt.figure(figsize=(14,6),dpi=80)#設置繪圖區域的大小和像素。
3、plt.xticksplt.xticks(new_year)#設置x軸的刻度線為new_year,new_year可以為數組。
4、plt.xlabelplt.xlabel('year')#x軸標簽。
5、plt.plotplt.plot(number,color='blue',label="actualvalue")#將實際值的折線設置為藍色。
6、兩個圖分開fig,axes=plt.subplots(2,1,sharex=True,figsize=(10,10))。
7、畫豎直線plt.axvline(99,linestyle="dotted",linewidth=4,color='r')#99表示橫坐標。
8、圖片保存plt.savefig('timeseries_y.jpg')。
當前名稱:python各個函數圖像 python畫出函數圖像
標題路徑:http://m.kartarina.com/article14/hgsede.html
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