Matplotlib 最具价值的20个可视化项目

介绍

这些图表根据可视化目标的7个不同情景进行分组。
有效图表的重要特征：

• 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。
• 设计简单，您不必太费力就能理解它。
• 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。
• 信息没有超负荷。

准备工作

在代码运行前先引入下面的设置内容。 当然，单独的图表，可以重新设置显示要素。
其中设置了不显示warnings（由于版本变动导致的函数变动），图片以嵌入式方式展示。

数据集与项目来源：添加链接描述

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings; warnings.filterwarnings(action='once')

# set the  fontsize and some other elements
large = 22; med = 16; small = 12
params = {'axes.titlesize': large,
          'legend.fontsize': med,
          'figure.figsize': (16, 10),
          'axes.labelsize': med,
          'axes.titlesize': med,
          'xtick.labelsize': med,
          'ytick.labelsize': med,
          'figure.titlesize': large}
plt.rcParams.update(params)
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
sns.set_style("white")
%matplotlib inline

# Print Version
print(mpl.__version__)  
print(sns.__version__)  

1.关联 （Correlation）

关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系。 也就是说，一个变量如何相对于另一个变化。

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。 在 matplotlib 中，您可以使用 plt.scatter() 方便地执行此操作。
np.unique():列表元素去重
当前的图表和子图可以使用plt.gcf()和plt.gca()获得,分别表示"Get Current Figure"和"Get Current Axes"，这样可以方便的设置x，y轴显示范围及标签。

enumerate(sequence, [start=0])函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。

# Import dataset 
midwest = pd.read_csv('midwest_filter.csv')

# Prepare Data 
# Create as many colors as there are unique midwest['category']
categories = np.unique(midwest['category'])
colors = [plt.cm.tab10(i/float(len(categories)-1)) for i in range(len(categories))]

# Draw Plot for Each Category
plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80, facecolor='w', edgecolor='k')

for i, category in enumerate(categories):
    plt.scatter('area', 'poptotal', data=midwest.loc[midwest.category==category, :], s=20, cmap=colors[i], label=str(category))

# Decorations
plt.gca().set(xlim=(0.0, 0.1), ylim=(0, 90000),xlabel='Area', ylabel='Population')

plt.xticks(fontsize=12)
plt.yticks(fontsize=12)
plt.title("Scatterplot of Midwest Area vs Population", fontsize=22)
plt.legend(fontsize=12)    
plt.show()    

带边界的气泡图（Bubble plot with Encircling）

有时，您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。 在这个例子中，你从数据框中获取记录，并用下面代码中描述的 encircle() 来使边界显示出来。
np.r_是按列连接两个矩阵，就是把两矩阵上下相加，要求列数相等，类似于pandas中的concat()。
np.c_是按行连接两个矩阵，就是把两矩阵左右相加，要求行数相等，类似于pandas中的merge()。
ConvexHull：给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边型，它能包含点集中所有的点。
很不幸的是竟然报错了qaq，经过分析发现，由于电脑用户名取成了中文，缓存的路径就无法被识别了。可是Python3是utf-8编码的，为什么会不支持中文？可能是scipy默认用了ascii码形式读取的文件路径，由于scipy调用c++的命令，源码大部分被封装，无法更改。win10的用户名只有在登陆Administrator时才能更改原来的用户组名称，而且用户名涉及很多环境变量和注册表信息，不敢作死，只能认栽了。

from matplotlib import patches
from scipy.spatial import ConvexHull
import warnings; warnings.simplefilter('ignore')
sns.set_style("white")

# Step 1: Prepare Data
midwest = pd.read_csv("midwest_filter.csv")

# As many colors as there are unique midwest['category']
categories = np.unique(midwest['category'])
colors = [plt.cm.tab10(i/float(len(categories)-1)) for i in range(len(categories))]

# Step 2: Draw Scatterplot with unique color for each category
fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80, facecolor='w', edgecolor='k')    

for i, category in enumerate(categories):
    plt.scatter('area', 'poptotal', data=midwest.loc[midwest.category==category, :], 
                s='dot_size', cmap=colors[i], label=str(category), edgecolors='black', linewidths=.5)

# Step 3: Encircling
# https://stackoverflow.com/questions/44575681/how-do-i-encircle-different-data-sets-in-scatter-plot
def encircle(x,y, ax=None, **kw):
    if not ax: ax=plt.gca()
    p = np.c_[x,y]
    hull = ConvexHull(p)
    poly = plt.Polygon(p[hull.vertices,:], **kw)
    ax.add_patch(poly)

# Select data to be encircled
midwest_encircle_data = midwest.loc[midwest.state=='IN', :]                         

# Draw polygon surrounding vertices    
encircle(midwest_encircle_data.area, midwest_encircle_data.poptotal, ec="k", fc="gold", alpha=0.1)
encircle(midwest_encircle_data.area, midwest_encircle_data.poptotal, ec="firebrick", fc="none", linewidth=1.5)

# Step 4: Decorations
plt.gca().set(xlim=(0.0, 0.1), ylim=(0, 90000),xlabel='Area', ylabel='Population')

plt.xticks(fontsize=12)
plt.yticks(fontsize=12)
plt.title("Bubble Plot with Encircling", fontsize=22)
plt.legend(fontsize=12)    
plt.show()    

带线性回归最佳拟合线的散点图 （Scatter plot with linear regression line of best fit）

如果你想了解两个变量如何相互改变，那么最佳拟合线就是常用的方法。 下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。 要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线，请从下面的sns.lmplot()调用中删除hue ='cyl’参数。

# Import Data
df = pd.read_csv("mpg_ggplot2.csv")
df_select = df.loc[df.cyl.isin([4,8]), :]

# Plot
sns.set_style("white")
gridobj = sns.lmplot(x="displ", y="hwy", hue="cyl", data=df_select, 
                     aspect=1.6, robust=True, palette='tab10', 
                     scatter_kws=dict(s=60, linewidths=.7, edgecolors='black'))

# Decorations
gridobj.set(xlim=(0.5, 7.5), ylim=(0, 50))
plt.title("Scatterplot with line of best fit grouped by number of cylinders", fontsize=20)
plt.show()

针对每列绘制线性回归线

或者，可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。 可以通过在 sns.lmplot() 中设置 col=groupingcolumn 参数来实现，如下：

# Import Data
df = pd.read_csv("mpg_ggplot2.csv")
df_select = df.loc[df.cyl.isin([4,8]), :]

# Each line in its own column
sns.set_style("white")
gridobj = sns.lmplot(x="displ", y="hwy", 
                     data=df_select, 
                     robust=True, 
                     palette='Set1', 
                     col="cyl",
                     scatter_kws=dict(s=60, linewidths=.7, edgecolors='black'))

# Decorations
gridobj.set(xlim=(0.5, 7.5), ylim=(0, 50))
plt.show()

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。

# Import Data
df = pd.read_csv("mpg_ggplot2.csv")

# Draw Stripplot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80)    
sns.stripplot(df.cty, df.hwy, jitter=0.25, size=8, ax=ax, linewidth=.5)

# Decorations
plt.title('Use jittered plots to avoid overlapping of points', fontsize=22)
plt.show()

计数图 （Counts Plot）

避免点重叠问题的另一个选择是增加点的大小，这取决于该点中有多少点。 因此，点的大小越大，其周围的点的集中度越高。
groupby操作涉及拆分对象，应用函数和组合结果的某种组合。这可用于对这些组上的大量数据和计算操作进行分组。
reset_index重置DataFrame的索引，并使用默认值。如果DataFrame具有MultiIndex，则此方法可以删除一个或多个级别。

# Import Data
df = pd.read_csv("mpg_ggplot2.csv")
df_counts = df.groupby(['hwy', 'cty']).size().reset_index(name='counts')

# Draw Stripplot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80)

#sns.stripplot(df_counts.cty, df_counts.hwy, size=df_counts.counts*2, ax=ax)
sns.stripplot(df_counts.cty, df_counts.hwy, ax=ax)

# Decorations
plt.title('Counts Plot - Size of circle is bigger as more points overlap', fontsize=22)
plt.show()

边缘直方图 （Marginal Histogram）

边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。 这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X 和 Y 的单变量分布。 这种图经常用于探索性数据分析（EDA）。

# Import Data
df = pd.read_csv("mpg_ggplot2.csv")

# Create Fig and gridspec
fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80)
grid = plt.GridSpec(4, 4, hspace=0.5, wspace=0.2)

# Define the axes
ax_main = fig.add_subplot(grid[:-1, :-1])
ax_right = fig.add_subplot(grid[:-1, -1], xticklabels=[], yticklabels=[])
ax_bottom = fig.add_subplot(grid[-1, 0:-1], xticklabels=[], yticklabels=[])

# Scatterplot on main ax
ax_main.scatter('displ', 'hwy', s=df.cty*4, c=df.manufacturer.astype('category').cat.codes, alpha=.9, data=df, cmap="tab10", edgecolors='gray', linewidths=.5)

# histogram on the right
ax_bottom.hist(df.displ, 40, histtype='stepfilled', orientation='vertical', color='deeppink')
ax_bottom.invert_yaxis()

# histogram in the bottom
ax_right.hist(df.hwy, 40, histtype='stepfilled', orientation='horizontal', color='deeppink')

# Decorations
ax_main.set(title='Scatterplot with Histograms \n displ vs hwy', xlabel='displ', ylabel='hwy')
ax_main.title.set_fontsize(20)
for item in ([ax_main.xaxis.label, ax_main.yaxis.label] + ax_main.get_xticklabels() + ax_main.get_yticklabels()):
    item.set_fontsize(14)

xlabels = ax_main.get_xticks().tolist()
ax_main.set_xticklabels(xlabels)
plt.show()

边缘箱形图 （Marginal Boxplot）

边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。 然而，箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第25和第75百分位数。

# Import Data
df = pd.read_csv("mpg_ggplot2.csv")

# Create Fig and gridspec
fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80)
grid = plt.GridSpec(4, 4, hspace=0.5, wspace=0.2)

# Define the axes
ax_main = fig.add_subplot(grid[:-1, :-1])
ax_right = fig.add_subplot(grid[:-1, -1], xticklabels=[], yticklabels=[])
ax_bottom = fig.add_subplot(grid[-1, 0:-1], xticklabels=[], yticklabels=[])

# Scatterplot on main ax
ax_main.scatter('displ', 'hwy', s=df.cty*5, c=df.manufacturer.astype('category').cat.codes, alpha=.9, data=df, cmap="Set1", edgecolors='black', linewidths=.5)

# Add a graph in each part
sns.boxplot(df.hwy, ax=ax_right, orient="v")
sns.boxplot(df.displ, ax=ax_bottom, orient="h")

# Decorations ------------------
# Remove x axis name for the boxplot
ax_bottom.set(xlabel='')
ax_right.set(ylabel='')

# Main Title, Xlabel and YLabel
ax_main.set(title='Scatterplot with Histograms \n displ vs hwy', xlabel='displ', ylabel='hwy')

# Set font size of different components
ax_main.title.set_fontsize(20)
for item in ([ax_main.xaxis.label, ax_main.yaxis.label] + ax_main.get_xticklabels() + ax_main.get_yticklabels()):
    item.set_fontsize(14)

plt.show()

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。

# Import Dataset
df = pd.read_csv("mtcars.csv")

# Plot
plt.figure(figsize=(12,10), dpi= 80)
sns.heatmap(df.corr(), xticklabels=df.corr().columns, yticklabels=df.corr().columns, cmap='RdYlGn', center=0, annot=True)

# Decorations
plt.title('Correlogram of mtcars', fontsize=22)
plt.xticks(fontsize=12)
plt.yticks(fontsize=12)
plt.show()

矩阵图 （Pairwise Plot）

矩阵图是探索性分析中的最爱，用于理解所有可能的数值变量对之间的关系。 它是双变量分析的必备工具。

# Load Dataset
df = sns.load_dataset('iris')

# Plot
plt.figure(figsize=(10,8), dpi= 80)
sns.pairplot(df, kind="scatter", hue="species", plot_kws=dict(s=80, edgecolor="white", linewidth=2.5))
plt.show()

# Load Dataset
df = sns.load_dataset('iris')

# Plot
plt.figure(figsize=(10,8), dpi= 80)
sns.pairplot(df, kind="reg", hue="species")
plt.show()

2、偏差 （Deviation）

发散型条形图 （Diverging Bars）

如果您想根据单个指标查看项目的变化情况，并可视化此差异的顺序和数量，那么散型条形图 （Diverging Bars） 是一个很好的工具。 它有助于快速区分数据中组的性能，并且非常直观，并且可以立即传达这一点。

# Prepare Data
df = pd.read_csv("mtcars.csv")
x = df.loc[:, ['mpg']]
df['mpg_z'] = (x - x.mean())/x.std()
df['colors'] = ['red' if x < 0 else 'green' for x in df['mpg_z']]
df.sort_values('mpg_z', inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)

# Draw plot
plt.figure(figsize=(14,10), dpi= 80)
plt.hlines(y=df.index, xmin=0, xmax=df.mpg_z, color=df.colors, alpha=0.4, linewidth=5)

# Decorations
plt.gca().set(ylabel='$Model$', xlabel='$Mileage$')
plt.yticks(df.index, df.cars, fontsize=12)
plt.title('Diverging Bars of Car Mileage', fontdict={'size':20})
plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5)
plt.show()

发散型文本 （Diverging Texts）

发散型文本 （Diverging Texts）与发散型条形图 （Diverging Bars）相似，如果你想以一种漂亮和可呈现的方式显示图表中每个项目的价值，就可以使用这种方法。

# Prepare Data
df = pd.read_csv("mtcars.csv")
x = df.loc[:, ['mpg']]
df['mpg_z'] = (x - x.mean())/x.std()
df['colors'] = ['red' if x < 0 else 'green' for x in df['mpg_z']]
df.sort_values('mpg_z', inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)

# Draw plot
plt.figure(figsize=(14,14), dpi= 80)
plt.hlines(y=df.index, xmin=0, xmax=df.mpg_z)
for x, y, tex in zip(df.mpg_z, df.index, df.mpg_z):
    t = plt.text(x, y, round(tex, 2), horizontalalignment='right' if x < 0 else 'left', 
                 verticalalignment='center', fontdict={'color':'red' if x < 0 else 'green', 'size':14})

# Decorations    
plt.yticks(df.index, df.cars, fontsize=12)
plt.title('Diverging Text Bars of Car Mileage', fontdict={'size':20})
plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5)
plt.xlim(-2.5, 2.5)
plt.show()

发散型包点图 （Diverging Dot Plot）

发散型包点图 （Diverging Dot Plot）也类似于发散型条形图 （Diverging Bars）。 然而，与发散型条形图 （Diverging Bars）相比，条的缺失减少了组之间的对比度和差异。

# Prepare Data
df = pd.read_csv("mtcars.csv")
x = df.loc[:, ['mpg']]
df['mpg_z'] = (x - x.mean())/x.std()
df['colors'] = ['red' if x < 0 else 'darkgreen' for x in df['mpg_z']]
df.sort_values('mpg_z', inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)

# Draw plot
plt.figure(figsize=(14,16), dpi= 80)
plt.scatter(df.mpg_z, df.index, s=450, alpha=.6, color=df.colors)
for x, y, tex in zip(df.mpg_z, df.index, df.mpg_z):
    t = plt.text(x, y, round(tex, 1), horizontalalignment='center', 
                 verticalalignment='center', fontdict={'color':'white'})

# Decorations
# Lighten borders
plt.gca().spines["top"].set_alpha(.3)
plt.gca().spines["bottom"].set_alpha(.3)
plt.gca().spines["right"].set_alpha(.3)
plt.gca().spines["left"].set_alpha(.3)

plt.yticks(df.index, df.cars)
plt.title('Diverging Dotplot of Car Mileage', fontdict={'size':20})
plt.xlabel('$Mileage$')
plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5)
plt.xlim(-2.5, 2.5)
plt.show()

3、排序 （Ranking）

有序条形图 （Ordered Bar Chart）

有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。 但是，在图表上方添加度量标准的值，用户可以从图表本身获取精确信息。

# Prepare Data
df_raw = pd.read_csv("mpg_ggplot2.csv")
df = df_raw[['cty', 'manufacturer']].groupby('manufacturer').apply(lambda x: x.mean())
df.sort_values('cty', inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)

# Draw plot
import matplotlib.patches as patches

fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), facecolor='white', dpi= 80)
ax.vlines(x=df.index, ymin=0, ymax=df.cty, color='firebrick', alpha=0.7, linewidth=20)

# Annotate Text
for i, cty in enumerate(df.cty):
    ax.text(i, cty+0.5, round(cty, 1), horizontalalignment='center')


# Title, Label, Ticks and Ylim
ax.set_title('Bar Chart for Highway Mileage', fontdict={'size':22})
ax.set(ylabel='Miles Per Gallon', ylim=(0, 30))
plt.xticks(df.index, df.manufacturer.str.upper(), rotation=60, horizontalalignment='right', fontsize=12)

# Add patches to color the X axis labels
p1 = patches.Rectangle((.57, -0.005), width=.33, height=.13, alpha=.1, facecolor='green', transform=fig.transFigure)
p2 = patches.Rectangle((.124, -0.005), width=.446, height=.13, alpha=.1, facecolor='red', transform=fig.transFigure)
fig.add_artist(p1)
fig.add_artist(p2)
plt.show()

棒棒糖图 （Lollipop Chart）

棒棒糖图表以一种视觉上令人愉悦的方式提供与有序条形图类似的目的。

# Prepare Data
df_raw = pd.read_csv("mpg_ggplot2.csv")
df = df_raw[['cty', 'manufacturer']].groupby('manufacturer').apply(lambda x: x.mean())
df.sort_values('cty', inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)

# Draw plot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80)
ax.vlines(x=df.index, ymin=0, ymax=df.cty, color='firebrick', alpha=0.7, linewidth=2)
ax.scatter(x=df.index, y=df.cty, s=75, color='firebrick', alpha=0.7)

# Title, Label, Ticks and Ylim
ax.set_title('Lollipop Chart for Highway Mileage', fontdict={'size':22})
ax.set_ylabel('Miles Per Gallon')
ax.set_xticks(df.index)
ax.set_xticklabels(df.manufacturer.str.upper(), rotation=60, fontdict={'horizontalalignment': 'right', 'size':12})
ax.set_ylim(0, 30)

# Annotate
for row in df.itertuples():
    ax.text(row.Index, row.cty+.5, s=round(row.cty, 2), horizontalalignment= 'center', verticalalignment='bottom', fontsize=14)

plt.show()

包点图 （Dot Plot）

包点图表传达了项目的排名顺序，并且由于它沿水平轴对齐，因此您可以更容易地看到点彼此之间的距离。

# Prepare Data
df_raw = pd.read_csv("mpg_ggplot2.csv")
df = df_raw[['cty', 'manufacturer']].groupby('manufacturer').apply(lambda x: x.mean())
df.sort_values('cty', inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)

# Draw plot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80)
ax.hlines(y=df.index, xmin=11, xmax=26, color='gray', alpha=0.7, linewidth=1, linestyles='dashdot')
ax.scatter(y=df.index, x=df.cty, s=75, color='firebrick', alpha=0.7)

# Title, Label, Ticks and Ylim
ax.set_title('Dot Plot for Highway Mileage', fontdict={'size':22})
ax.set_xlabel('Miles Per Gallon')
ax.set_yticks(df.index)
ax.set_yticklabels(df.manufacturer.str.title(), fontdict={'horizontalalignment': 'right'})
ax.set_xlim(10, 27)
plt.show()

坡度图 （Slope Chart）

坡度图最适合比较给定人/项目的“前”和“后”位置

import matplotlib.lines as mlines
# Import Data
df = pd.read_csv("gdppercap.csv")

left_label = [str(c) + ', '+ str(round(y)) for c, y in zip(df.continent, df['1952'])]
right_label = [str(c) + ', '+ str(round(y)) for c, y in zip(df.continent, df['1957'])]
klass = ['red' if (y1-y2) < 0 else 'green' for y1, y2 in zip(df['1952'], df['1957'])]

# draw line
# https://stackoverflow.com/questions/36470343/how-to-draw-a-line-with-matplotlib/36479941
def newline(p1, p2, color='black'):
    ax = plt.gca()
    l = mlines.Line2D([p1[0],p2[0]], [p1[1],p2[1]], color='red' if p1[1]-p2[1] > 0 else 'green', marker='o', markersize=6)
    ax.add_line(l)
    return l

fig, ax = plt.subplots(1,1,figsize=(14,14), dpi= 80)

# Vertical Lines
ax.vlines(x=1, ymin=500, ymax=13000, color='black', alpha=0.7, linewidth=1, linestyles='dotted')
ax.vlines(x=3, ymin=500, ymax=13000, color='black', alpha=0.7, linewidth=1, linestyles='dotted')

# Points
ax.scatter(y=df['1952'], x=np.repeat(1, df.shape[0]), s=10, color='black', alpha=0.7)
ax.scatter(y=df['1957'], x=np.repeat(3, df.shape[0]), s=10, color='black', alpha=0.7)

# Line Segmentsand Annotation
for p1, p2, c in zip(df['1952'], df['1957'], df['continent']):
    newline([1,p1], [3,p2])
    ax.text(1-0.05, p1, c + ', ' + str(round(p1)), horizontalalignment='right', verticalalignment='center', fontdict={'size':14})
    ax.text(3+0.05, p2, c + ', ' + str(round(p2)), horizontalalignment='left', verticalalignment='center', fontdict={'size':14})

# 'Before' and 'After' Annotations
ax.text(1-0.05, 13000, 'BEFORE', horizontalalignment='right', verticalalignment='center', fontdict={'size':18, 'weight':700})
ax.text(3+0.05, 13000, 'AFTER', horizontalalignment='left', verticalalignment='center', fontdict={'size':18, 'weight':700})

# Decoration
ax.set_title("Slopechart: Comparing GDP Per Capita between 1952 vs 1957", fontdict={'size':22})
ax.set(xlim=(0,4), ylim=(0,14000), ylabel='Mean GDP Per Capita')
ax.set_xticks([1,3])
ax.set_xticklabels(["1952", "1957"])
plt.yticks(np.arange(500, 13000, 2000), fontsize=12)

# Lighten borders
plt.gca().spines["top"].set_alpha(.0)
plt.gca().spines["bottom"].set_alpha(.0)
plt.gca().spines["right"].set_alpha(.0)
plt.gca().spines["left"].set_alpha(.0)
plt.show()

4、分布 （Distribution）

连续变量的直方图 （Histogram for Continuous Variable）

直方图显示给定变量的频率分布。 下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组，从而更好地了解连续变量和类型变量。
也可以看成堆叠图的形式，同样适用于空气质量的分级。

# Import Data
df = pd.read_csv("mpg_ggplot2.csv")

# Prepare data
x_var = 'displ'
groupby_var = 'class'
df_agg = df.loc[:, [x_var, groupby_var]].groupby(groupby_var)
vals = [df[x_var].values.tolist() for i, df in df_agg]

# Draw
plt.figure(figsize=(16,9), dpi= 80)
colors = [plt.cm.Spectral(i/float(len(vals)-1)) for i in range(len(vals))]
n, bins, patches = plt.hist(vals, 30, stacked=True, density=False, color=colors[:len(vals)])

# Decoration
plt.legend({group:col for group, col in zip(np.unique(df[groupby_var]).tolist(), colors[:len(vals)])})
plt.title(f"Stacked Histogram of ${x_var}$ colored by ${groupby_var}$", fontsize=22)
plt.xlabel(x_var)
plt.ylabel("Frequency")
plt.ylim(0, 25)
plt.xticks(ticks=bins[::3], labels=[round(b,1) for b in bins[::3]])
plt.show()

类型变量的直方图 （Histogram for Categorical Variable）

类型变量的直方图显示该变量的频率分布。 通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。

# Import Data
df = pd.read_csv("mpg_ggplot2.csv")

# Prepare data
x_var = 'manufacturer'
groupby_var = 'class'
df_agg = df.loc[:, [x_var, groupby_var]].groupby(groupby_var)
vals = [df[x_var].values.tolist() for i, df in df_agg]

# Draw
plt.figure(figsize=(16,9), dpi= 80)
colors = [plt.cm.Spectral(i/float(len(vals)-1)) for i in range(len(vals))]
n, bins, patches = plt.hist(vals, df[x_var].unique().__len__(), stacked=True, density=False, color=colors[:len(vals)])

# Decoration
plt.legend({group:col for group, col in zip(np.unique(df[groupby_var]).tolist(), colors[:len(vals)])})
plt.title(f"Stacked Histogram of ${x_var}$ colored by ${groupby_var}$", fontsize=22)
plt.xlabel(x_var)
plt.ylabel("Frequency")
plt.ylim(0, 40)
plt.xticks(rotation=90, horizontalalignment='left')
plt.show()

密度图 （Density Plot）

密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。 通过“响应”变量对它们进行分组，您可以检查 X 和 Y 之间的关系。以下情况用于表示目的，以描述城市里程的分布如何随着汽缸数的变化而变化。

# Import Data
df = pd.read_csv("mpg_ggplot2.csv")

# Draw Plot
plt.figure(figsize=(16,10), dpi= 80)
sns.kdeplot(df.loc[df['cyl'] == 4, "cty"], shade=True, color="g", label="Cyl=4", alpha=.7)
sns.kdeplot(df.loc[df['cyl'] == 5, "cty"], shade=True, color="deeppink", label="Cyl=5", alpha=.7)
sns.kdeplot(df.loc[df['cyl'] == 6, "cty"], shade=True, color="dodgerblue", label="Cyl=6", alpha=.7)
sns.kdeplot(df.loc[df['cyl'] == 8, "cty"], shade=True, color="orange", label="Cyl=8", alpha=.7)

# Decoration
plt.title('Density Plot of City Mileage by n_Cylinders', fontsize=22)
plt.legend()
plt.show()

直方密度线图 （Density Curves with Histogram）

带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。

# Import Data
df = pd.read_csv("mpg_ggplot2.csv")

# Draw Plot
plt.figure(figsize=(13,10), dpi= 80)
sns.distplot(df.loc[df['class'] == 'compact', "cty"], color="dodgerblue", label="Compact", hist_kws={'alpha':.7}, kde_kws={'linewidth':3})
sns.distplot(df.loc[df['class'] == 'suv', "cty"], color="orange", label="SUV", hist_kws={'alpha':.7}, kde_kws={'linewidth':3})
sns.distplot(df.loc[df['class'] == 'minivan', "cty"], color="g", label="minivan", hist_kws={'alpha':.7}, kde_kws={'linewidth':3})
plt.ylim(0, 0.35)

# Decoration
plt.title('Density Plot of City Mileage by Vehicle Type', fontsize=22)
plt.legend()
plt.show()

箱形图 （Box Plot）

箱形图是一种可视化分布的好方法，记住中位数、第25个第45个四分位数和异常值。 但是，您需要注意解释可能会扭曲该组中包含的点数的框的大小。 因此，手动提供每个框中的观察数量可以帮助克服这个缺点。

例如，左边的前两个框具有相同大小的框，即使它们的值分别是5和47。 因此，写入该组中的观察数量是必要的。

# Import Data
df = pd.read_csv("mpg_ggplot2.csv")

# Draw Plot
plt.figure(figsize=(13,10), dpi= 80)
sns.boxplot(x='class', y='hwy', data=df, notch=False)

# Add N Obs inside boxplot (optional)
def add_n_obs(df,group_col,y):
    medians_dict = {grp[0]:grp[1][y].median() for grp in df.groupby(group_col)}
    xticklabels = [x.get_text() for x in plt.gca().get_xticklabels()]
    n_obs = df.groupby(group_col)[y].size().values
    for (x, xticklabel), n_ob in zip(enumerate(xticklabels), n_obs):
        plt.text(x, medians_dict[xticklabel]*1.01, "#obs : "+str(n_ob), horizontalalignment='center', fontdict={'size':14}, color='white')

add_n_obs(df,group_col='class',y='hwy')    

# Decoration
plt.title('Box Plot of Highway Mileage by Vehicle Class', fontsize=22)
plt.ylim(10, 40)
plt.show()

小提琴图 （Violin Plot）

小提琴图是箱形图在视觉上令人愉悦的替代品。 小提琴的形状或面积取决于它所持有的观察次数。 但是，小提琴图可能更难以阅读，并且在专业设置中不常用。

# Import Data
df = pd.read_csv("mpg_ggplot2.csv")

# Draw Plot
plt.figure(figsize=(13,10), dpi= 80)
sns.violinplot(x='class', y='hwy', data=df, scale='width', inner='quartile')

# Decoration
plt.title('Violin Plot of Highway Mileage by Vehicle Class', fontsize=22)
plt.show()

人口金字塔 （Population Pyramid）

人口金字塔可用于显示由数量排序的组的分布。 或者它也可以用于显示人口的逐级过滤，因为它在下面用于显示有多少人通过营销渠道的每个阶段。

# Read data
df = pd.read_csv("email_campaign_funnel.csv")

# Draw Plot
plt.figure(figsize=(13,10), dpi= 80)
group_col = 'Gender'
order_of_bars = df.Stage.unique()[::-1]
colors = [plt.cm.Spectral(i/float(len(df[group_col].unique())-1)) for i in range(len(df[group_col].unique()))]

for c, group in zip(colors, df[group_col].unique()):
    sns.barplot(x='Users', y='Stage', data=df.loc[df[group_col]==group, :], order=order_of_bars, color=c, label=group)

# Decorations    
plt.xlabel("$Users$")
plt.ylabel("Stage of Purchase")
plt.yticks(fontsize=12)
plt.title("Population Pyramid of the Marketing Funnel", fontsize=22)
plt.legend()
plt.show()

5、组成 （Composition）

饼图 （Pie Chart）

饼图是显示组成的经典方式。 然而，现在通常不建议使用它，因为馅饼部分的面积有时会变得误导。 因此，如果您要使用饼图，强烈建议明确记下饼图每个部分的百分比或数字。

# Import
df_raw = pd.read_csv("mpg_ggplot2.csv")

# Prepare Data
df = df_raw.groupby('class').size()

# Make the plot with pandas
df.plot(kind='pie', subplots=True, figsize=(8, 8))
plt.title("Pie Chart of Vehicle Class - Bad")
plt.ylabel("")
plt.show()

# Import
df_raw = pd.read_csv("mpg_ggplot2.csv")

# Prepare Data
df = df_raw.groupby('class').size().reset_index(name='counts')

# Draw Plot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 7), subplot_kw=dict(aspect="equal"), dpi= 80)

data = df['counts']
categories = df['class']
explode = [0,0,0,0,0,0.1,0]

def func(pct, allvals):
    absolute = int(pct/100.*np.sum(allvals))
    return "{:.1f}% ({:d} )".format(pct, absolute)

wedges, texts, autotexts = ax.pie(data, 
                                  autopct=lambda pct: func(pct, data),
                                  textprops=dict(color="w"), 
                                  colors=plt.cm.Dark2.colors,
                                 startangle=140,
                                 explode=explode)

# Decoration
ax.legend(wedges, categories, title="Vehicle Class", loc="center left", bbox_to_anchor=(1, 0, 0.5, 1))
plt.setp(autotexts, size=10, weight=700)
ax.set_title("Class of Vehicles: Pie Chart")
plt.show()

树形图 （Treemap）

树形图类似于饼图，它可以更好地完成工作而不会误导每个组的贡献。（需要安装 squarify 库）

import squarify 

# Import Data
df_raw = pd.read_csv("mpg_ggplot2.csv")

# Prepare Data
df = df_raw.groupby('class').size().reset_index(name='counts')
labels = df.apply(lambda x: str(x[0]) + "\n (" + str(x[1]) + ")", axis=1)
sizes = df['counts'].values.tolist()
colors = [plt.cm.Spectral(i/float(len(labels))) for i in range(len(labels))]

# Draw Plot
plt.figure(figsize=(12,8), dpi= 80)
squarify.plot(sizes=sizes, label=labels, color=colors, alpha=.8)

# Decorate
plt.title('Treemap of Vechile Class')
plt.axis('off')
plt.show()

条形图 （Bar Chart）

条形图是基于计数或任何给定指标可视化项目的经典方式。 在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。 颜色名称存储在下面代码中的all_colors中。 您可以通过在plt.plot()中设置颜色参数来更改条的颜色。

import random

# Import Data
df_raw = pd.read_csv("mpg_ggplot2.csv")

# Prepare Data
df = df_raw.groupby('manufacturer').size().reset_index(name='counts')
n = df['manufacturer'].unique().__len__()+1
all_colors = list(plt.cm.colors.cnames.keys())
random.seed(100)
c = random.choices(all_colors, k=n)

# Plot Bars
plt.figure(figsize=(16,10), dpi= 80)
plt.bar(df['manufacturer'], df['counts'], color=c, width=.5)
for i, val in enumerate(df['counts'].values):
    plt.text(i, val, float(val), horizontalalignment='center', verticalalignment='bottom', fontdict={'fontweight':500, 'size':12})

# Decoration
plt.gca().set_xticklabels(df['manufacturer'], rotation=60, horizontalalignment= 'right')
plt.title("Number of Vehicles by Manaufacturers", fontsize=22)
plt.ylabel('# Vehicles')
plt.ylim(0, 45)
plt.show()

6、变化 （Change）

时间序列图 （Time Series Plot）

时间序列图用于显示给定度量随时间变化的方式。 在这里，您可以看到 1949年 至 1969年间航空客运量的变化情况。
plt.plot(‘date’, ‘traffic’, data = df)：其中前两项即为df的表头

# Import Data
df = pd.read_csv('AirPassengers.csv')

# Draw Plot
plt.figure(figsize=(16,10), dpi= 80)
plt.plot('date', 'traffic', data = df, color='tab:red')

# Decoration
plt.ylim(50, 750)
xtick_location = df.index.tolist()[::12]
xtick_labels = [x[-4:] for x in df.date.tolist()[::12]]
plt.xticks(ticks=xtick_location, labels=xtick_labels, rotation=0, fontsize=12, horizontalalignment='center', alpha=.7)
plt.yticks(fontsize=12, alpha=.7)
plt.title("Air Passengers Traffic (1949 - 1969)", fontsize=22)
plt.grid(axis='both', alpha=.3)

# Remove borders
plt.gca().spines["top"].set_alpha(0.0)    
plt.gca().spines["bottom"].set_alpha(0.3)
plt.gca().spines["right"].set_alpha(0.0)    
plt.gca().spines["left"].set_alpha(0.3)   
plt.show()

7、分组 （Groups）

树状图 （Dendrogram）

树形图基于给定的距离度量将相似的点组合在一起，并基于点的相似性将它们组织在树状链接中。

import scipy.cluster.hierarchy as shc

# Import Data
df = pd.read_csv('USArrests.csv')

# Plot
plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80)  
plt.title("USArrests Dendograms", fontsize=22)  
dend = shc.dendrogram(shc.linkage(df[['Murder', 'Assault', 'UrbanPop', 'Rape']], method='ward'), labels=df.State.values, color_threshold=100)  
plt.xticks(fontsize=12)
plt.show()