python回归结果可视化图表解读_8个好看又实用 Python可视化工具包，再也不怕做不出图表了...

喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况：做图表时，用哪种好看又实用的可视化工具包呢？之前文章里出现过漂亮的图表时，也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面，作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包，其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个？

Matplotlib、Seaborn 和 Pandas

把这三个包放在一起有几个原因：首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的，当你在用 Seaborn 或 Pandas 中的 df.plot() 时，用的其实是别人用 Matplotlib 写的代码。因此，这些图在美化方面是相似的，自定义图时用的语法也都非常相似。

当提到这些可视化工具时，我想到三个词：探索(Exploratory)、数据(Data)、分析(Analysis)。这些包都很适合第一次探索数据，但要做演示时用这些包就不够了。

Matplotlib 是比较低级的库，但它所支持的自定义程度令人难以置信(所以不要简单地将其排除在演示所用的包之外！)，但还有其它更适合做展示的工具。

Matplotlib 还可以选择样式(style selection)，它模拟了像 ggplot2 和 xkcd 等很流行的美化工具。下面是我用 Matplotlib 及相关工具所做的示例图：

在处理篮球队薪资数据时，我想找出薪资中位数最高的团队。为了展示结果，我将每个球队的工资用颜色标成条形图，来说明球员加入哪一支球队才能获得更好的待遇。

import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt​color_order = ['xkcd:cerulean', 'xkcd:ocean', 'xkcd:black','xkcd:royal purple', 'xkcd:royal purple', 'xkcd:navy blue', 'xkcd:powder blue', 'xkcd:light maroon',  'xkcd:lightish blue','xkcd:navy']​sns.barplot(x=top10.Team, y=top10.Salary, palette=color_order).set_title('Teams with Highest Median Salary')​plt.ticklabel_format(style='sci', axis='y', scilimits=(0,0))

第二个图是回归实验残差的 Q-Q 图。这张图的主要目的是展示如何用尽量少的线条做出一张有用的图，当然也许它可能不那么美观。

import matplotlib.pyplot as pltimport scipy.stats as stats​#model2 is a regression modellog_resid = model2.predict(X_test)-y_teststats.probplot(log_resid, dist="norm