【Python可视化实战】葡萄酒品质数据分析

一、引言

葡萄酒作为一种品味与文化并重的饮品，其品质的评估与提升一直是业内的核心议题。随着大数据和可视化技术的快速发展，我们能够以全新的方式探索葡萄酒的品质特性。通过将葡萄酒的各项理化指标和感官评价数据转化为直观的图表和图像，我们可以更深入地理解葡萄酒品质的内在规律，为生产、销售和消费者提供更有价值的见解。

葡萄酒品质可视化数据分析利用现代信息技术，将复杂的数据转化为易于理解的视觉形式。这一过程不仅有助于揭示葡萄酒品质的奥秘，还能为葡萄酒产业的发展提供有力支持。通过可视化数据分析，酒厂可以更好地了解消费者的喜好和市场趋势，从而调整生产策略；消费者则可以通过直观的数据比较，选择更适合自己口味的葡萄酒。

二、数据集描述

本文基础库不作详细描述。

本次案例使用葡萄酒品质数据，该数据集包含1599种红葡萄酒的各种信息，如酒的固定酸度、挥发性酸度和pH值等测量值，也包括一个酒的品质得分，该得分是至少三类口味测试者给该款酒打分的平均值。该数据来源于公开数据库UCI，更多详细信息可以查看UCI Machine Learning Repository 。

数据中变量有：

变量名称	含义说明
fixed acidity	固定酸度
volatile acidity	挥发性酸度
pH	酸碱值
alcohol	酒精度数
quality	品质得分

三、数据分析

3.1 导入数据

import numpy as np

wines1=np.genfromtxt("./winequality-red.csv",delimiter=",")

wines1

这段代码的主要作用是从一个CSV文件中读取葡萄酒品质数据，并将这些数据存储在一个NumPy数组中。具体来说，代码中的np.genfromtxt函数用于从指定的CSV文件中读取数据。该函数会根据提供的分隔符（在这个例子中是逗号）将数据拆分成多个列，并将它们存储在一个NumPy数组中。

数据中第一行为缺失值，这是因为数据第一行为各变量名，是字符串格式，而genfromtxt默认导入的数据格式为浮点型，故会被读成缺失值。为了防止缺失值的产生，我们可以调整参数skip_header为1ÿ