Python数据分析：可视化
2024-05-12
1. Python数据分析：可视化
本文是《数据蛙三个月强化课》的第二篇总结教程，如果想要了解 数据蛙社群 ，可以阅读 给DataFrog社群同学的学习建议 。温馨提示：如果您已经熟悉python可视化内容,大可不必再看这篇文章，或是之挑选部分文章
对于我们数据分析师来说，不仅要自己明白数据背后的含义，而且还要给老板更直观的展示数据的意义。所以，对于这项不可缺少的技能，让我们来一起学习下吧。
画图之前，我们先导入包和生成数据集
我们先看下所用的数据集
折线图是我们观察趋势常用的图形，可以看出数据随着某个变量的变化趋势，默认情况下参数 kind="line" 表示图的类型为折线图。
对于分类数据这种离散数据，需要查看数据是如何在各个类别之间分布的，这时候就可以使用柱状图。我们为每个类别画出一个柱子。此时，可以将参数 kind 设置为 bar 。
条形图就是将竖直的柱状图翻转90度得到的图形。与柱状图一样，条形图也可以有一组或多种多组数据。
水平条形图在类别名称很长的时候非常方便，因为文字是从左到右书写的，与大多数用户的阅读顺序一致，这使得我们的图形容易阅读。而柱状图在类别名称很长的时候是没有办法很好的展示的。
直方图是柱形图的特殊形式，当我们想要看数据集的分布情况时，选择直方图。直方图的变量划分至不同的范围，然后在不同的范围中统计计数。在直方图中，柱子之间的连续的，连续的柱子暗示数值上的连续。
箱线图用来展示数据集的描述统计信息，也就是[四分位数]，线的上下两端表示某组数据的最大值和最小值。箱子的上下两端表示这组数据中排在前25%位置和75%位置的数值。箱中间的横线表示中位数。此时可以将参数 kind 设置为 box。
如果想要画出散点图，可以将参数 kind 设置为 scatter，同时需要指定 x 和 y。通过散点图可以探索变量之间的关系。
饼图是用面积表示一组数据的占比，此时可以将参数 kind 设置为 pie。
我们刚开始学习的同学，最基本应该明白什么数据应该用什么图形来展示，同学们来一起总结吧。
2. 怎样用python进行数据可视化
用python进行数据可视化的方法：可以利用可视化的专属库matplotlib和seaborn来实现。基于python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持。 我们只需借助可视化的两个专属库（libraries），俗称matplotlib和seaborn即可。 （推荐教程：Python入门教程） 下面我们来详细介绍下： Matplotlib：基于Python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持。这对在跨平台互动环境中发布高质量图片很有用。它也可用于动画。 Seaborn：Seaborn是一个Python中用于创建信息丰富和有吸引力的统计图形库。这个库是基于matplotlib的。Seaborn提供多种功能，如内置主题、调色板、函数和工具，来实现单因素、双因素、线性回归、数据矩阵、统计时间序列等的可视化，以让我们来进一步构建复杂的可视化。
3. 如何让python可视化
简介 在 Python 中，将数据可视化有多种选择，正是因为这种多样性，何时选用何种方案才变得极具挑战性。本文包含了一些较为流行的工具以及如何使用它们来创建简单的条形图，我将使用下面几种工具来完成绘图示例： Pandas Seaborn ggplot Bokeh pygal Plotly 在示例中，我将使用 pandas 处理数据并将数据可视化。大多数案例中，使用上述工具时无需结合 pandas，但我认为 pandas 与可视化工具结合是非常普遍的现象，所以以这种方式开启本文是很棒的。 什么是 Matplotlib？ Matplotlib 是众多 Python 可视化包的鼻祖。其功能非常强大，同时也非常复杂。你可以使用 Matplotlib 去做任何你想做的事情，但是想要搞明白却并非易事。我不打算展示原生的 Matplotlib 例子，因为很多工具（特别是 Pandas 和 Seaborn）是基于 Matplotlib 的轻量级封装，如果你想了解更多关于 Matplotlib 的东西，在我的这篇文章— 《simple graphing》中有几个例子可供参考。 Matplotlib 令我最不满的地方是它花费太多工作来获得目视合理的图表，但是在本文的某些示例中，我发现无需太多代码就可以轻松获得漂亮的可视化图表。关于 Matplotlib 冗长特点的示例，可以参考这篇文章《ggplot》中的平面图示例。 方法论 简要说一下本文的方法论。我坚信只要读者开始阅读本文，他们将会指出使用这些工具的更好方法。我的目标并非在每个例子中创造出完全相同的图表，而是花费大致相同的时间探索方法，从而在每个例子中以大体相同的方法将数据可视化。 在这个过程中，我所面临的最大挑战是格式化 x 轴和 y 轴以及基于某些大的标签让数据看起来合理，弄明白每种工具是如何格式化数据的也花费了我不少精力，我搞懂这些之后，剩余的部分就相对简单了。 另外还需要注意的一点是，条形图可能是制作起来相对更简单的图表，使用这些工具可以制作出多种类型的图表，但是我的示例更加侧重的是简易的格式化，而不是创新式的可视化。另外，由于标签众多，导致一些图表占据了很多空间，所以我就擅自移除了它们，以保证文章长度可控。最后，我又调整了图片尺寸，所以图片的任何模糊现象都是缩放导致的问题，并不代表真实图像的质量。 最后一点，我以一种尝试使用 Excel 另外一款替代品的心态来实现示例。我认为我的示例在报告、展示、邮件或者静态网页中都更具说服力。如果你正在评估用于实时可视化数据的工具，亦或是通过其他途径去分享，那么其中的部分工具会提供很多我还未涉猎到的功能。 数据集 之前的文章描述了我们要处理的数据，我从每一类中抽取了更深一层的样例，并选用了更详细的元素。这份数据集包含了125行，但是为了保持简洁，我只选用了前10行，完整的数据集可以在这里找到。
4. python：数据可视化 - 动态
抖音、快手、B站等上常见的数据统计动态图，视频是如何制作的呢？我们可以通过python的pandas和matplotlib制作出来。
步骤1： 安装pandas、matplotlib库
pip install pandas
pip install matplotlib
步骤2： 从国家统计局等数据网站找到合适的数据。
https://data.stats.gov.cn/
步骤3： 案例中的数据indus.csv。将统计的数据进行处理存储到合适的文件
百度云
链接： https://pan.baidu.com/s/1xIDh7DgiOJ8xTCQW78H27w
提取码：hkn2
步骤4： 源码
5. 如何使用python数据特征分析与可视化
如何评价利用python制作数据采集，计算，可视化界面 1、为什么用Python做数据分析 首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。并且Python与Ruby都有大量的Web框架，因此用于网站的建设，另一方面个人觉得因为Python作为解释性语言相对编译型语言更为简单，可以通过简单的脚本处理大量的数据。而组织内部统一使用的语言将大大提高工作效率。 2、为什么用R做数据分析 R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少。另外R语言具有强大的可视化功能，一个散点图箱线图可以用一条程序搞定，相比Excel更加简单。 在使用环境方面，SAS在企业、政府及军事机构使用较多，因其权威认证；SPSS、R大多用于科研机构，企业级应用方面已有大量的商业化R软件，同时可结合（具体怎么结合，尚未搞明白）Hadoop进行数据挖掘。
6. Python 中的可视化工具介绍
几周前，R语言社区经历了一场关于画图工具的讨论。对于我们这种外人来说，具体的细节并不重要，但是我们可以将一些有用的观点运用到 Python 中。讨论的重点是 R 语言自带的绘图工具 base R 和 Hadley Wickham 开发的绘图工具 ggplot2 之间的优劣情况。如果你想了解更多细节内容，请阅读以下几篇文章：
其中最重要的两个内容是：
不是所有人都认同第二个观点，ggplot2确实无法绘制出所有的图表类型，但是我会利用它来做分析。
以下是 2016 年 4 月写的关于绘图工具的概述。出于多方面的原因，绘图工具的选取更多地取决于个人偏好，因此本文介绍的 Python 绘图工具也仅代表我的个人使用偏好。
Matplotlib 是一个强大的工具，它是 Pandas' builtin-plotting 和 Seaborn 的基础。 Matplotlib 能够绘制许多不同的图形，还能调用多个级别的许多 API 。我发现 pyplot api 非常好用，你可能用不上 Transforms 或者 artists ，但是如果你有需求的话可以查阅帮助文档。我将从 pandas 和 seaborn 图开始介绍，然后介绍如何调用 pyplot 的 API 。
DataFrame 和 Series 拥有 .plot 的命名空间，其中有许多图形类别可供选择(line, hist, scatter, 等等)。 Pandas 对象还提供了额外的用于增强图形展现效果的数据，如索引变量。 由于 pandas 具有更少的向后兼容的限制，所以它具有更好的美学特性。从这方面来说，我认为 pandas 中的 DataFrame.plot 是一个非常实用的快速探索性分析的工具。
Michael Waskom 所开发的 Seaborn 提供了一个高层次的界面来绘制更吸引人统计图形。 Seaborn 提供了一个可以快速探索分析数据不同特征的 API 接口，接下来我们将重点介绍它。
Bokeh 是一款针对浏览器开发的可视化工具。 和 matplotlib 一样，**Bokeh ** 拥有一系列 API 接口。比如 glpyhs 接口，该接口和 matplotllib 中的 Artists 接口非常相似，它主要用于绘制环形图、方形图和多边形图等。最近 Bokeh 又开放了一个新的图形接口，该接口主要用于处理词典数据或 DataFrame 数据，并用于绘制罐头图。
以下是一些本文没有提到的可视化工具：
我们将利用 ggplot2 中的 diamonds 数据集，你可以在 Vincent Arelbundock's RDatasets 中找到它(pd.read_csv(' http://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/ggplot2/diamonds.csv') )，此外我们还需要检测是否已经安装 feather 。
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Bokeh 提供了两个 API，一个是低级的 glyph API，另一个是高级的 Charts API。
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还不是很清楚我们应该在啥时候利用 Bokeh 来进行探索性分析，不过它的交互式功能可以激发我的兴趣。就个人而言，由于习惯问题我平时仍然一直使用 matplotlib 来绘图，我还无法完全切换到 Bokeh 中。
我非常喜欢 Bokeh 的仪表盘功能和 bokeh server 的 webapps。
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matplotlib 并不局限于处理 DataFrame 数据，它支持所有使用 getitem 作为键值的数据类型。
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我们从列变量的名字中提取出轴标签，利用 Pandas 可以更加便捷地绘制一系列共享 x 轴数据的图形。
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本文中的剩余部分将重点介绍 seaborn和为什么我认为它是探索性分析的强大工具。
我强烈建议你阅读 Seaborn 的 introductory notes，这上面介绍了 seaborn 的设计逻辑和应用领域。
我们可以通过一个稳定的且易懂的 API 接口来调用 Seaborn。
事实上，seaborn 是基于 matplotlib 开发的，这意味着如果你熟悉 pyplot API的话，那么你可以很容易地掌握 seaborn。
大多数 seaborn 绘图函数的参数都由 x, y, hue, 和 data 构成(并不是所有的参数都是必须的)。如果你处理的对象是 DataFrame，那么你可以直接将列变量的名称和数据集的名称一同传递到绘图函数中。
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我们可以很轻易地探究两个变量之间的关系：
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或者一次探究多个变量之间的关系：
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pariplot 是 PairGrid 的一个包装函数，它提供了 seaborn 一个重要的抽象功能——Grid。Seaborn 的 Grid 将 matplotlib 中Figure 和数据集中的变量联系起来了。
我们有两种方式可以和 grids 进行交互操作。其一，seaborn 提供了类似于 pairplot 的包装函数，它提前设置了许多常见任务的参数；其二，如果你需要更多的自定义选项，那么你可以直接利用 Grid 方法。
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[站外图片上传中……(23)] 34312 rows × 7 columns
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FaceGrid 可以通过控制分面变量来生成 Grid图形，其中PairGrid是它的一个特例。接下来的案例中，我们将以数据集中的 cut 变量为分面变量来绘制图像： [站外图片上传中……(26)]
[站外图片上传中……(27)] 最后一个案例展示了如何将 seaborn 和 matplotlib 结合起来。g.axes是matplotlib.Axes的一个数组，g.fig是matplotlib.Figure的一个特例。这是使用 seaborn 时常见的一个模式：利用 seaborn 的方法来绘制图像，然后再利用 matplotlib 来调整细节部分。
我认为 seaborn 之所以吸引人是因为它的绘图语法具有很强的灵活性。你不会被作者所设定的图表类型所局限住，你可以根据自己的需要创建新的图表。 [站外图片上传中……(28)]
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本来，我打算准备更多的例子来介绍 seaborn，但是我会将相关链接分享给大家。Seaborn 的说明文档写的非常详细。
最后，我们将结合 scikit-learn 来介绍如何利用 GridSearch 来寻找最佳参数。 [站外图片上传中……(32)]
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原文链接： http://tomaugspurger.github.io/modern-6-visualization.html
译者：Fibears
7. Python实现50个常见可视化图
每当我们需要对数据做可视化呈现时，总是疑虑及烦恼所呈现的图形是怎么样的，如何实现。这里给大家分享一下，常见的50种常见可视化图形。
数据源
这里以几个图形数据为例展示。
散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作。
抖动图（Jittering with stripplot） 通常，多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。结果，多个点绘制会重叠并隐藏。为避免这种情况，请将数据点稍微抖动，以便您可以直观地看到它们。
使用 seaborn 的 stripplot() 很方便实现这个功能。
相关图（Correllogram） 相关图用于直观地查看给定数据框（或二维数组）中所有可能的数值变量对之间的相关度量。
更多资料请参考 原文
8. python 可视化界面怎么做
首先，如果没有安装python和PyQt软件的请先直接搜索下载并安装。python是一个开源软件，因此都是可以在网上免费下载的，最新版本即可。下载完成后，我们先打开PyQt designer。 2 打开后，首先是一个默认的新建窗口界面，在这里我们就选择默认的窗口即可。 3 现在是一个完全空白的窗口。第一步我们要先把所有的设计元素都拖进这个窗口。我们先拖入一个“Label”，就是一个不可编辑的标签。 随后我们再拖入一个可以编辑的“Line Edit” 最后我们拖入最后一个元素：“PushButton”按钮，也就是平时我们所点的确定。 目前我们已经把所有所需要的元素都拖入了新建的窗口。对于每一个元素，我们都可以双击进行属性值的修改，此时我们仅需要双击改个名字即可 此时我们已经完成了一半，接下来需要对动作信号进行操作。我们需要先切入编辑信号的模式 此时把鼠标移动到任意元素，都会发现其变成红色，代表其被选中。 当我们选中pushbutton后，继续拖动鼠标指向上面的line edit，会发现由pushbutton出现一个箭头指向了line edit，代表pushbutton的动作会对line edit进行操作。 随即会弹出一个配置连接窗口。左边的是pushbutton的操作，我们选择clicked()，即点击pushbutton。 右边是对line edit的操作，我们选择clear()，即清楚line edit中的内容。 最后我们点击确定。 保存完成后，我们在PyQt中的操作就已经完成了。保存的文件名我们命名为test，PyQt生成的设计文件后缀是.ui。
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