数据可视化之如何用Matplotlib画好看的图

2024-05-13

1. 数据可视化之如何用Matplotlib画好看的图

【导语】有时候有些事情,我们无法用言语清晰的表达,我们可以通过图表。文不如表,表不如图。所以,可视化是数据分析中最重要的任务之一。python中有很多可视化的工具包,这篇文章主要围绕Matplotlib,需要的小伙伴可以做个参考。
  
  Matplotlib 官方定义:Matplotlib是一个综合库,用于在Python中创建静态,动画和交互式可视化。
   
                                          
 
  
 导入相关包, 测试数据是阿里的双十二用户行为 ,绘制按天的pv和uv用户浏览量的折线图。
                                          
 图表说明:双十二期间,pv和uv访问量达到峰值,并且可以发现,uv和pv两个访问量数值差距比较大,同时,因为数据集总人数大约是10000人左右,因此,通过uv值可以分析出双十二期间淘宝用户的日活跃大概是45%浮动。
  
 测试数据是饭店的综合评分,综合评分,口味评分,环境评分,服务评分,人均价格,绘制散点图,观察人均价格和分别对口味评分、环境评分、服务评分的关系。
                                          
 图表说明:通过观察散点的离散程度,人均价格和服务、环境的相关性更大一些。
                                          
 图表说明:通过热力图颜色的渐变程度,在影响综合评分的因素中,环境评分和口味评分呈现高度相关,人均价格呈现中度相关,人均价格则呈现极低的相关性。
                                          
 实现方法:plt.pie(x,lables,autopct,shadow,startangle,colors,explode)
                                                                                                                                                                                                          
 本篇文章主要归纳了Matplotlib的绘图方法,具体的使用还是要结合我们的业务数据。那么在企业中,可视化不仅仅能展现数据规律,挖掘有价值的信息;还可以监测数据异常指标;为建模提供一些想法,做一些预测等。
  
 希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,每天进步一点点,加油。

数据可视化之如何用Matplotlib画好看的图

2. Python中数据可视化经典库有哪些?

Python有很多经典的数据可视化库,比较经典的数据可视化库有下面几个。
matplotlib是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它利用通用的图形用户界面工具包,如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+,向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口。
pyplot 是 matplotlib 的一个模块,它提供了一个类似 MATLAB 的接口。 matplotlib 被设计得用起来像 MATLAB,具有使用 Python 的能力。
优点:绘图质量高,可绘制出版物质量级别的图形。代码够简单,易于理解和扩展,使绘图变得轻松,通过Matplotlib可以很轻松地画一些或简单或复杂的图形,几行代码即可生成直方图、条形图、散点图、密度图等等,最重要的是免费和开源。

pandasPandas 是一个开放源码、BSD 许可的库,提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。需要说明的是它不是“熊猫”,名字衍生自术语 "panel data"(面板数据)和 "Python data analysis"(Python 数据分析)。

优点:是Python的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观的处理关系型、标记型数据。对于数据分析专业人士,它是数据分析及可视化的利器。
seabornSeaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面,便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。

它是基于matplotlib更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图,应该把Seaborn视为matplotlib的补充,而不是替代物,它能高度兼容numpy与pandas数据结构以及scipy与statsmodels等统计模式。

优点:matplotlib高度封装,代码量少,图表漂亮。比起matplotlib具有更美观、更现代的调色板设计等优点。scikit-plot这是一个跟机器学习有效结合的绘图库。想要深入学习的小伙伴参见其github仓库,这里不再赘述了。

优点:Scikit-Plot是由ReiichiroNakano创建的用在机器学习的可视化工具,能最快速简洁的画出用Matplotlib要写很多行语句才能画出的图。关键是对于机器学习相关可视化处理,该库有较好的支持。
Networkxnetworkx是Python的一个包,用于构建和操作复杂的图结构,提供分析图的算法。图是由顶点、边和可选的属性构成的数据结构,顶点表示数据,边是由两个顶点唯一确定的,表示两个顶点之间的关系。顶点和边也可以拥有更多的属性,以存储更多的信息。

优点:用于创建、操纵和研究复杂网络的结构、以及学习复杂网络的结构、功能及其动力学。
上面是我的回答,希望对您有所帮助!

3. Python中除了matplotlib外还有哪些数据可视化的库

常见的Python可视化库有哪些?
Matplotlib
Matplotlib是一个Python 2维绘图库,已经成为Python中公认的数据可视化工具,通过Matplotlib你可以很轻松地画一些或简单或复杂地图形,几行代码即可生成线图、直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等等。
 
Seaborn
Seaborn是基于Mtplotlib产生的一个模块,专攻于统计可视化,可以和pandas进行无缝链接,使初学者更容易上手。相对于Matplotlib,Seaborn语法更简洁,两者关系类似于NumPy、和Pandas之间的关系。
 
HoloViews
HoloViews是一个开源的Python库,可以用非常少的代码行中完成数据分析和可视化,除了默认的Matplotlib后端外,还添加了一个Bokeh后端。Bokeh提供了一个强大的平台,通过结合Bokeh提供的交互式小部件,可以使用HTML5 canvas和WebGL快速生成交互性和高维可视化,非常适合于数据的交互式探索。
 
Altair
Altair是Python的一个公认的统计可视化库,它的API简单、友好、一致,并建立在强大的vega-lite(交互式图形语法)之上。Altair API不包含实际的可视化呈现代码,而是按照vega-lite规范发出JSON数据结构。由此产生的数据可以在用户界面中呈现,这种优雅的简单性产生了漂亮且有效的可视化效果,且只需很少的代码。
 
ggplot
ggplot是基于R的ggplot2和图形语法的Python的绘图系统,实现了更少的代码绘制更专业的图形。
它使用一个高级且富有表现力的API来实现线,点等元素的添加,颜色的更改等不同类型的可视化组件的组合或添加,而不需要重复使用相同的代码,然而这对那些试图进行高度定制的的来说,ggplot并不是最好的选择,尽管它也可以制作一些非常复杂、好看的图形。
 
Bokeh
Bokeh是一个Python交互式可视化库,支持现代化Web浏览器展示。它提供风格优雅、简洁的D3.js的图形化样式,并将此功能扩展到高性能交互的数据集,数据流上。使用Bokeh可以快速便捷地创建交互式绘图、仪表板和数据应用程序等。
Bokeh能与NumPy、Pandas,Blaze等大部分数组或表格式的数据结构完美结合。

Python中除了matplotlib外还有哪些数据可视化的库