數(shù)據(jù)可視化課件：有關關系的可視化

有關關系的可視化在關系中尋求什么關聯(lián)性(圓點、探索更多的變量、氣泡)分布(老式分布圖表、有關分布的柱形、延續(xù)性的密度)

對照和比較4.本章主要內(nèi)容1.2.

3.D

當某個數(shù)量增加時，另一個數(shù)量是否會減少？

它們之間是因果關系還是關聯(lián)關系？群體彼此之間是存在交疊還是互不干涉？D

關聯(lián)性可以幫助我們根據(jù)某一已知指標來預測另一指標。7.1

在關系中尋求什么7.2

關聯(lián)性——散點圖(探索更多的變量)圖.

散點圖矩陣的基本框架優(yōu)勢在于一次比較3個變量:D

x軸D

y軸D

氣泡的面積7.2關聯(lián)性

—

氣泡圖圖.

氣泡圖的基本框架直方圖Hist()用一系列寬度相等、

高度不等的長方形來表

示數(shù)據(jù)分布7.3

分布matplotlib.pyplot.hist(x,

bins,

range,

density,weights,

cumulative,

bottom,

histtype,**kwargs)參數(shù)說明(部分)：Dx→作圖所用的數(shù)據(jù)，一維數(shù)組，多維數(shù)組可以扁平化后再作圖

Dbins→直方圖的柱數(shù)，可選項，整數(shù)、序列或字符串型。默認10

Drange→

指定直方圖數(shù)據(jù)的上下界，默認包含繪圖數(shù)據(jù)的最大值和最小值

(范圍)Ddensity→布爾值，如果為"True”，將y軸轉(zhuǎn)化為密度刻度，默認為None

Dweights→為每個數(shù)據(jù)點設置權重Dcumulative→布爾值，是否需要計算累計頻數(shù)或頻率，默認為False

Dbottom→為直方圖添加基準線，數(shù)組型，默認為noneDhisttype→直方圖類型，

分為bar,barstacked,step,stepfilled。默認為bar主要用于反映原始數(shù)據(jù)分布的特征，也可以進行多組數(shù)據(jù)分布特征的比較。盒須圖(箱形圖Range

又

稱

為

分位差。內(nèi)距IQR

Inter-

Quartile，四盒須圖變種可以水平或者垂直繪制盒須圖變種2D

Box

Plot

Relplot

Rangefinder

Box

Plot

Bag

Plot值，默認值為False?？蛇x參數(shù)。D

sym：離群點的默認標記符號，詳解flierprops參數(shù)。類型為字符串，默認值

為'None'。可選參數(shù)。取值為''隱藏離群點，取值為'None'時，取值為'b+’。D

vert：箱體的方向，當取值為True時，繪制垂直箱體，當取值為False時，繪

制水平箱體。類型為布爾值，默認值為True?？蛇x參數(shù)。D

whis：箱須的位置。類型為浮點數(shù)或浮點數(shù)二元組，默認值為1.5。

可選參數(shù)。matplotlib.pyplot.boxplot(x,

notch,

vert,

patch_artist,

whis,

widths,

labels,**kwargs)D

x

：輸入數(shù)據(jù)。

類型為數(shù)組或向量序列。必備參數(shù)。D

notch：控制箱體中央是否有V型凹槽。當取值為True時，箱體中央有V型凹

槽，凹槽表示中位數(shù)的置信區(qū)間；取值為False時，箱體為矩形。類型為布爾1.

切爾諾夫臉譜圖(Chernoff

Faces)D

根據(jù)數(shù)據(jù)，將多個變量一次性展現(xiàn)在人臉的各個部位上，例如耳朵、頭發(fā)、眼睛、鼻子等7.4

對照和比較(多變量比較)

圖.

2008—2009賽季NBA前50位得分手的切爾諾夫臉譜圖?也稱為網(wǎng)絡圖、蜘蛛圖、星圖、

蜘蛛網(wǎng)圖，是一種表現(xiàn)多維數(shù)據(jù)

的圖表。?將多個維度的數(shù)據(jù)量映射到坐標

軸上，

每一個維度的數(shù)據(jù)都分別

對應一個坐標軸，

這些坐標軸以

相同的間距沿著徑向排列，并且

刻度相同。?網(wǎng)格線通常只作為輔助元素，

將

坐標軸上的數(shù)據(jù)點用線連接起來就形成了一個多邊形。2.

雷達圖(Radar

Chart，Spider

Chart)

多組多維對比－多雷達鏈D

兩款手機的綜合表現(xiàn)雷達圖：matplotlib

庫polar(

)函數(shù)：matplotlib.pyplot.

polar(theta,

rp

**kwargs)D

theta：旋轉(zhuǎn)角度D

r：每個標記到圓心的距離D

kwargs：關鍵字參數(shù)集合網(wǎng)格線設置函數(shù)：matplotlib.pyplot.thetagrids(angles=None,

labels=None,

fmt=None,

**kwargs)D

通過色差、亮度來展示數(shù)據(jù)的差

異，直觀了解點位的聚集情況，

易于理解。D

熱力圖尤其關注分布。D

熱力圖可以不需要坐標軸，其背

景常常是圖片或地圖。3.

熱力圖(Heat

Map)杭州房租熱力圖，用于顯示杭州市房租價格分布Dseaborn.heatmap(data,

vmin,

vmax,

cmap,

annot,

fmt,

linewidths,

xticklabels,

yticklabels,

**kwargs)D

根據(jù)data傳入的值畫出熱力圖，一般是二維矩陣D

vmin設置最小值,

vmax設置最大值D

cmap換用不同的顏色D

center設置中心值D

annot

是否在方格上寫上對應的數(shù)字Dfmt

寫入熱力圖的數(shù)據(jù)類型，默認為科學計數(shù)，

d表示整數(shù)，

.1f表示保留一位小數(shù)D

linewidths

設置方格之間的間隔D

xticklabels，yticklabels填到橫縱坐標的值?？梢允莃ool，填或者不填。可以是int，以什么間隔填，可以是list4.

平行坐標圖(Parallel)DDD一種用來呈現(xiàn)多變量關系，或者高維度數(shù)據(jù)的可視化技術?？v向是屬性值，橫向是屬性類別。為了反映變化趨勢和各個變量間相互關系，

往往將描述不同變量的各點連接成折線。一、基于Pandaspandas.plotting.parallel_coordinates(frame,

class_column,

cols=None,

ax=None,

color=None,

use_columns=False,

xticks=None,

colormap=None,

axvlines=True,

axvlines_kwds=None,

sort_labels=False,

**kwarg

s)參數(shù)：Dframe：

DataFrame

D

class_column：str

包含類名的列名。

Dcols

：列表，可選。

要使用的列名列表。

返回：類

matplotlib.axis.Axes二、基于Pyecharts的Parallel-value：表示坐標軸的類型為連續(xù)型數(shù)值型數(shù)據(jù)，坐標軸上的刻度間距會按照數(shù)據(jù)范圍和

坐標軸長度自動計算。-category：表示坐標軸的類型為離散型類別數(shù)據(jù)，坐標軸上的刻度