统计建模-数据可视化

数据可视化的目的

Python数据可视化工具库的介绍

• Matplotlib
• Seaborn
• Plotnine

绘图逻辑

• Matplotlib
  通过创建绘图对象创建一个画板，之后的每一行代码都是在这个画板上添加数据可视化的绘图特征，如点，线，轴标签，标题等。
• Seaborn
  对Matplotlib进一步封装，减少了一些参数设置，更加易用
• Plotnine
  类似于R语言中的ggplot2，通过添加图层更简便地绘制数据可视化。缺点是目前不能绘制除直角坐标系以外的图表，（例如饼图）。

Matplotlib绘图基础

Matplotlib的绘图一般依次分为两部份：

• containers
• graphic primitives
  Matplotlib创建可视化是先创建一个画板，之后在上面添加绘图特征。containers中的代码就是用来定义这个画板。containers中常见的函数包括：
• .figure(): 定义画板，并设置图标大小，分辨率等
  Graphic primitives中的代码用来在画板上添加绘图特征，常见的函数包括：
• .plot(): 折线图
• .scatter()：散点图
• .text()：添加文本
• .xlabel()：x轴label
• .title()：图表标题
• .xtricks()：x轴的刻度值设置
• .legend()：设置网格线
• .grid()：设置图例

Plotnine绘图基础

Plotnien绘图主要分成两部分：

• 必备涂层
  • ggplot()图层
  • geom_xxx()图层
  • stat_xxx()图层
• 可选涂层