未明学院:分布关系与联系关系的matplotlib可视化展示,附完整代码(上篇)

原创: 未明学院

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数据可视化,以数据为工具,以可视化为手段,这是数据分析中的重要一环。

因为大部分用户对于数据并非内行,利用漂亮的可视化可以吸引他们的注意,另一方面,通过可视化将数据中的信息进行提取,简单易懂,用户才能理解数据的内涵。所以根据数据的逻辑关系,选择合适的图形,精准的进行数据信息传达,是大家普遍关注的。

我们借鉴可视化专家Andrew Abela对数据关系所进行的总结,将图表展示的数据关系分为四类:比较、分布、构成和联系

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本文旨在总结四种不同数据逻辑关系下的常见图表,利用Python中最基础的matplotlib和seaborn库进行操作。

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分布

数据分析前期,对样本数据做统计量分析非常关键的就是做分布分析;其中,直方图、密度图,散点图都是常用形式。

直方图、密度图主要看整个变量数据分布的情况,散点图可以看到两个维度分布的情况。

1、直方图

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2、密度图

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3、直方密度图

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4、箱型图

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5、分布包点图

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6、小提琴图

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7、分类图

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8、发散条形图

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9、发散型文本

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10、发散型棒棒糖

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联系

联系类型图表用于展示数据之间的关系,并且可以查找数据间的相关性、异常值和数据集群。

1、散点图

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2、气泡图

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3、带拟合线的散点图

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4、边缘直方图1

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5、边缘直方图2

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6、相关图

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7、矩阵图

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以上就是分布和联系关系下的常见图表形式,有关比较、构成的内容,请锁定下期推文!

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