Python 数据可视化pilot

文章目录

• • 前言
  • 可视化视图分为 4 类，
  • • 散点图
    • 折线图
    • 直方图
    • 条形图
    • 箱线图
    • 饼图
    • 热力图
    • 蜘蛛图
    • 二元变量分布
    • 成对关系
  • 总结

前言

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。

可视化视图分为 4 类，

• 比较：比较数据间各类别的关系，或者是它们随着时间的变化趋势，比如折线图；
• 联系：查看两个或两个以上变量之间的关系，比如散点图；
• 构成：每个部分占整体的百分比，或者是随着时间的百分比变化，比如饼图；
• 分布：关注单个变量，或者多个变量的分布情况，比如直方图。

同样，按照变量的个数可以把可视化视图划分为单变量分析和多变量分析。单变量分析指的是一次只关注一个变量。多变量分析可以让你在一张图上可以查看两个以上变量的关系，从而分析出来这两个变量之间是否存在某种联系。可视化的视图可以说是分门别类，多种多样， 常用的 10 种视图，这些视图包括： 散点图、折线图、直方图、条形图、箱线图、饼图、热力图、蜘蛛图、二元变量分布和成对关系。

散点图

散点图的英文叫做 scatter plot，它将两个变量的值显示在二维坐标中，非常适合展示两个变量之间的关系。

代码语言：javascript

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import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 数据准备
N = 1000
x = np.random.randn(N)
y = np.random.randn(N)
# 用Matplotlib画散点图
plt.scatter(x, y,marker='x')
plt.show()

代码语言：javascript

# 用Seaborn画散点图
df = pd.DataFrame({ 'x': x, 'y': y})
sns.jointplot(x="x", y="y", data=df, kind='scatter');
plt.show()

在工具包引用后，画散点图，需要使用 plt.scatter(x, y, marker=None) 函数。x、y 是坐标，marker 代表了标记的符号。比如“x”、“>”或者“o”。选择不同的 marker，呈现出来的符号样式也会不同，你可以自己试一下。

折线图

折线图折线图可以用来表示数据随着时间变化的趋势。 在 Matplotlib 中，我们可以直接使用 plt.plot() 函数，当然需要提前把数据按照 x 轴的大小进行排序，要不画出来的折线图就无法按照 x 轴递增的顺序展示。在 Seaborn 中，我们使用 sns.lineplot (x, y, data=None) 函数。其中 x、y 是 data 中的下标。data 就是我们要传入的数据，一般是 DataFrame 类型。这里我们设置了 x、y 的数组。x 数组代表时间（年），y 数组我们随便设置几个取值。

代码语言：javascript

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 数据准备
x = [2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019]
y = [5, 3, 6, 20, 17, 16, 19, 30, 32, 35]
# 使用Matplotlib画折线图
plt.plot(x, y)
plt.show()
# 使用Seaborn画折线图
df = pd.DataFrame({ 'x': x, 'y': y})
sns.lineplot(x="x", y="y", data=df)
plt.show()

直方图

直方图是比较常见的视图，它是把横坐标等分成了一定数量的小区间，这个小区间也叫作“箱子”，然后在每个“箱子”内用矩形条（bars）展示该箱子的箱子数（也就是 y 值），这样就完成了对数据集的直方图分布的可视化。在 Matplotlib 中，我们使用 plt.hist(x, bins=10) 函数，其中参数 x 是一维数组，bins 代表直方图中的箱子数量，默认是 10。在 Seaborn 中，我们使用 sns.distplot(x, bins=10, kde=True) 函数。其中参数 x 是一维数组，bins 代表直方图中的箱子数量，kde 代表显示核密度估计，默认是 True，我们也可以把 kde 设置为 False，不进行显示。核密度估计是通过核函数帮我们来估计概率密度的方法。

代码语言：javascript

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 数据准备
a = np.random.randn(100)
s = pd.Series(a) 
# 用Matplotlib画直方图
plt.hist(s)
plt.show()
# 用Seaborn画直方图
sns.distplot(s, kde=False)
plt.show()
# kde=True 会显示一条取值的曲线
sns.distplot(s, kde=True)
plt.show()

条形图

如果说通过直方图可以看到变量的数值分布，那么条形图可以帮我们查看类别的特征。 在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。在 Matplotlib 中，我们使用 plt.bar(x, height) 函数，其中参数 x 代表 x 轴的位置序列，height 是 y 轴的数值序列，也就是柱子的高度。在 Seaborn 中，我们使用 sns.barplot(x=None, y=None, data=None) 函数。其中参数 data 为 DataFrame 类型，x、y 是 data 中的变量。

代码语言：javascript

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 数据准备
x = ['Cat1', 'Cat2', 'Cat3', 'Cat4', 'Cat5']
y = [5, 4, 8, 12, 7]
# 用Matplotlib画条形图
plt.bar(x, y)
plt.show()
# 用Seaborn画条形图
sns.barplot(x, y)
plt.show()

箱线图

箱线图，又称盒式图，由五个数值点组成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位数 (median) 和上下四分位数 (Q3, Q1)。它可以帮我们分析出数据的差异性、离散程度和异常值等。在 Matplotlib 中，我们使用 plt.boxplot(x, labels=None) 函数，其中参数 x 代表要绘制箱线图的数据，labels 是缺省值，可以为箱线图添加标签。在 Seaborn 中，我们使用 sns.boxplot(x=None, y=None, data=None) 函数。其中参数 data 为 DataFrame 类型，x、y 是 data 中的变量。

代码语言：javascript

# 数据准备
# 生成10*4维度数据
data=np.random.normal(size=(10,4)) 
lables = ['A','B','C','D']
# 用Matplotlib画箱线图
plt.boxplot(data,labels=lables)
plt.show()
# 用Seaborn画箱线图
df = pd.DataFrame(data, columns=lables)
sns.boxplot(data=df)
plt.show()

饼图

饼图是常用的统计学模块，可以显示每个部分大小与总和之间的比例。 在 Python 数据可视化中，它用的不算多。我们主要采用 Matplotlib 的 pie 函数实现它。在 Matplotlib 中，我们使用 plt.pie(x, labels=None) 函数，其中参数 x 代表要绘制饼图的数据，labels 是缺省值，可以为饼图添加标签。这里我设置了 lables 数组，分别代表高中、本科、硕士、博士和其他几种学历的分类标签。nums 代表这些学历对应的人数。

代码语言：javascript

import matplotlib.pyplot as plt
# 数据准备
nums = [25, 37, 33, 37, 6]
labels = ['High-school','Bachelor','Master','Ph.d', 'Others']
# 用Matplotlib画饼图
plt.pie(x = nums, labels=labels)
plt.show()

热力图

热力图，英文叫 heat map，是一种矩阵表示方法，其中矩阵中的元素值用颜色来代表，不同的颜色代表不同大小的值。 热力图是一种非常直观的多元变量分析方法，通过颜色就能直观地知道某个位置上数值的大小。 另外你也可以将这个位置上的颜色，与数据集中的其他位置颜色进行比较。我们一般使用 Seaborn 中的 sns.heatmap(data) 函数，其中 data 代表需要绘制的热力图数据。这里我们使用 Seaborn 中自带的数据集 flights，该数据集记录了 1949 年到 1960 年期间，每个月的航班乘客的数量。 （如果报错：URLError: <urlopen error [Errno 61] Connection refused>，请从下面这个链接下载样例数据） https://github.com/mwaskom/seaborn-data

代码语言：javascript

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()# Load the example flights dataset and convert to long-form
flights_long = sns.load_dataset("flights")
# flights_long = pd.read_csv("~/seaborn-data-master/flights.csv")
flights = flights_long.pivot("month", "year", "passengers")# Draw a heatmap with the numeric values in each cell
f, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6))
sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d", linewidths=.5, ax=ax)

蜘蛛图

蜘蛛图是一种显示一对多关系的方法。 在蜘蛛图中，一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰可见的。这里需要使用 Matplotlib 来进行画图，首先设置两个数组：labels 和 stats。他们分别保存了这些属性的名称和属性值。因为蜘蛛图是一个圆形，你需要计算每个坐标的角度，然后对这些数值进行设置。当画完最后一个点后，需要与第一个点进行连线。因为需要计算角度，所以我们要准备 angles 数组；又因为需要设定统计结果的数值，所以我们要设定 stats 数组。并且需要在原有 angles 和 stats 数组上增加一位，也就是添加数组的第一个元素。

代码语言：javascript

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from matplotlib.font_manager import FontProperties  
# 数据准备
labels=np.array([u"A","B",u"C",u"D",u"E",u"F"])
stats=[83, 61, 95, 67, 76, 88]
# 画图数据准备，角度、状态值
angles=np.linspace(0, 2*np.pi, len(labels), endpoint=False)
stats=np.concatenate((stats,[stats[0]]))
angles=np.concatenate((angles,[angles[0]]))
# 用Matplotlib画蜘蛛图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)   
ax.plot(angles, stats, 'o-', linewidth=2)
ax.fill(angles, stats, alpha=0.25)
# 设置中文字体
# font = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\simhei.ttf", size=14) 
# ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, FontProperties=font)
ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels)
plt.show()

代码中 flt.figure 是创建一个空白的 figure 对象，这样做的目的相当于画画前先准备一个空白的画板。然后 add_subplot(111) 可以把画板划分成 1 行 1 列。再用 ax.plot 和 ax.fill 进行连线以及给图形上色。最后我们在相应的位置上显示出属性名。这里需要用到中文，Matplotlib 对中文的显示不是很友好，因此我设置了中文的字体 font，这个需要在调用前进行定义。最后我们可以得到下面的蜘蛛图，看起来是不是很酷？