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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