
作者:小伍哥
來源:AI入門學(xué)習(xí)(公眾號)
在python中,常見的數(shù)據(jù)可視化庫有3個:
matplotlib:最常用的庫,可以算作可視化的必備技能庫,比較底層,api多,學(xué)起來不太容易。
seaborn:是建構(gòu)于matplotlib基礎(chǔ)上,能滿足絕大多數(shù)可視化需求,更特殊的需求還是需要學(xué)習(xí)matplotlib。
pyecharts:上面的兩個庫都是靜態(tài)的可視化庫,而pyecharts有很好的web兼容性,可以做到可視化的動態(tài)效果。并且種類也比較豐富。比如這個圖,就非常厲害:畫圖神器pyecharts-旭日圖
Pandas:而今天要講的是pandas的可視化,Pandas主要作為數(shù)據(jù)分析的庫,雖然沒有上述三個庫那個強(qiáng)大,但是勝在方便,在數(shù)據(jù)分析的過程中,只要一行代碼就能實現(xiàn)。并且圖形也非常漂亮。
看案例
pandas 中,有11個比較常見的圖形可視化,還有幾個比較進(jìn)階的,我們一個一個看看怎么畫的
import pandas as pdimport numpy as npdf= pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['A','B','C','D'])
01、柱狀圖-縱向
df.plot.bar()
stacked=True,畫堆疊柱狀圖
df.plot.bar(stacked=True)
02、柱狀圖-橫向
df.plot.barh()
同樣,stacked=True,畫堆疊柱狀圖
df.plot.barh(stacked=True)
03、面積圖
df.plot.area(alpha = 0.9)
df.plot.area(stacked=True,alpha = 0.9)
04、密度圖-kde
df.plot.kde()
05、密度圖-density
df.plot.density()
06、直方圖
換個數(shù)據(jù)集
df = pd.DataFrame({'A': np.random.randn(1000) + 1, 'B': np.random.randn(1000), 'C': np.random.randn(1000) - 1}, columns=['A', 'B', 'C']) df.plot.hist(bins=200)
df.plot.hist(stacked=True, bins=20)
df= pd.DataFrame(np.random.rand(1000, 4), columns=['A','B','C','D'])df.diff().hist(color='k', alpha=0.7, bins=50)
07、箱盒圖
df= pd.DataFrame(np.random.rand(100, 4), columns=['A','B','C','D'])df.plot.box()
vert=False也可以換成橫向
df.plot.box(vert=False)
08、散點(diǎn)圖
df.plot.scatter(x='A',y='B')
09、蜂巢圖
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 2), columns=['a', 'b'])df['b'] = df['b'] + np.arange(1000)df.plot.hexbin(x='a', y='b', gridsize=25)
07、餅圖
series = pd.Series(3 * np.random.rand(4), index=['a', 'b', 'c', 'd'], name='series')series.plot.pie(figsize=(6, 6))
series.plot.pie(labels=['AA', 'BB', 'CC', 'DD'], colors=['r', 'g', 'b', 'c'], autopct='%.2f', fontsize=20, figsize=(6, 6))
08、矩陣散點(diǎn)圖
from pandas.plotting import scatter_matrix df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd']) scatter_matrix(df, alpha=0.2, figsize=(6, 6), diagonal='kde')
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