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Python数据可视化的四种简易方法

发布时间:2019/09/12标签:   数据    点击量:

原标题:Python数据可视化的四种简易方法
数据可视化是任何数据迷信或呆板进修名目的一个主要构成局部。人们经常会从探究数据剖析(EDA)开端,来深刻懂得数据,而且创立可视化确切有助于让成绩更清楚和更轻易懂得,特别是关于那些较大的高维度数据集。在名目停止的时间,可能以清楚的、简练的和使人佩服的方法浮现终极成果,这长短常主要的,让你的用户可能懂得和清楚。你能够曾经看过了我之前的文章《5种疾速和简略的Python数据可视化方式(含代码)》(5 Quick and Easy Data Visualizations in Python with Code),此中先容了5种基础可视化方式:散点图、线图、柱状图、条形图和箱形图。这五个是简略而强盛的可视化方式,你相对能够经过这些方式从数据会合失掉宏大的播种。在本文中,将先容别的4个数据可视化方式,但略微庞杂一些,你能够在看完上一篇文章先容的基础方式以后再用。热图(Heat Map)热图是数据的矩阵表现方法,此中每个矩阵的值用一种色彩来表现。差别的色彩代表差别的级别,矩阵指数将两个对照的列或特点衔接在一同。热图能够很好地表现出多个特点变量之间的关联,由于能够间接把一个级别看做一种色彩。还能够经过观看热图中的一些点来检查每个关联是怎样与数据会合的别的关联停止比拟的。这些色彩确实供给了简略的表现方法,由于这长短常直观的。

Python数据可视化的四种简易方法
当初来看下代码:与matplotlib库比拟,seaborn库可用于更高等的图表,平日也须要更多的组件,如更多的色彩、图形或许变量。Matplotlib库用于表现图表,numpy用于天生数据,而pandas用于操纵。画图只是挪用一个简略的seaborn函数,假如你发觉了一些在视觉上很特殊的货色,经过这个函数,还能够设置色彩映照。
Python数据可视化的四种简易方法
二维密度图(2D Density Plot)二维密度图是一维版本的简略扩大,可能看到对于2个变量的几率散布。让咱们看看上面的二维密度图,左边的刻度用色彩表现每一点的几率。最高的几率,看下数据集,仿佛大概是0.5的巨细和1.4-ish的速率。正如你所看到的,二维密度图关于疾速断定数据关于两个变量最会合的地区十分地明显,而不是像一维密度图那样只会合一个变量。当你有两个对输入成果十分主要的变量,而且盼望懂得它们怎样一同对输入成果散布起感化的时间,二维密度图特别合适。
Python数据可视化的四种简易方法

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