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文檔簡(jiǎn)介
有關(guān)時(shí)間趨勢(shì)的可視化5.1
在時(shí)間中尋求什么5.2
時(shí)間中的離散點(diǎn)(柱形、柱形堆疊、圓點(diǎn))5.3
延續(xù)性數(shù)據(jù)(點(diǎn)點(diǎn)相連、平滑與估算)本章主要內(nèi)容D
發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)D
找出變化中存在的模式D
了解來龍去脈5.1
在時(shí)間中尋求什么3
-
2
-1
-
0
2015年1月時(shí)序圖有很多方法可以觀察到隨著時(shí)間推移生成的模式,可以用長(zhǎng)度、
方向和位置等這些視覺暗示
。
條形圖圖
時(shí)序數(shù)據(jù)的可視化顯示不同的點(diǎn),
如
果數(shù)據(jù)量不大,
可
以用線連接起來以
顯示趨勢(shì)0
2000
2005
2010
20153
-2
-
1
-徑向分布圖晚上9點(diǎn)0
2000
2005
2010
2015早上9點(diǎn)中午12點(diǎn)晚上12點(diǎn)
早上3點(diǎn)與折線圖類似,但是圍繞成了一圈相對(duì)條形圖,
更聚焦于端點(diǎn)對(duì)于離散的時(shí)間
點(diǎn)很有用星期模式圖形看
上去更有力線條使趨勢(shì)更加
明顯2000
2005
2010
20152000
2005
2010
20153
-2
-1
-3210散點(diǎn)圖折線圖點(diǎn)線圖早上6點(diǎn)下午6點(diǎn)下午3點(diǎn)---歷日5.2
時(shí)間中的離散點(diǎn)5.2.1
柱形圖
標(biāo)注5.2.2堆疊柱狀圖?數(shù)據(jù)存在子分類,且各子分類之和有意義。工具實(shí)現(xiàn)D
Tableau案例演示產(chǎn)品類別銷售額和利潤(rùn)額比較單擊標(biāo)記卡[標(biāo)簽]
,點(diǎn)選[對(duì)齊]右側(cè)的“﹀”符號(hào),在[方向]中點(diǎn)選“A”
:并列柱形圖堆疊條形圖是一個(gè)綜合性的庫(kù),用于在Python中創(chuàng)建靜態(tài)、動(dòng)畫和交互式可視化。?創(chuàng)建出版物質(zhì)量圖。?制作可縮放、平移和更新的交互式圖形。?定制視覺風(fēng)格和布局。?導(dǎo)出為多種文件格式。?嵌入JupyterLab和圖形用戶界面。
?使用基于Matplotlib的豐富的第三方軟件包。Python-Matplotlib
簡(jiǎn)介D
生成或讀入數(shù)據(jù)D
創(chuàng)建畫布、獲取坐標(biāo)軸D
根據(jù)實(shí)際需要繪制折線圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖、餅狀圖、雷達(dá)圖或三維曲線和曲面D
設(shè)置坐標(biāo)軸標(biāo)簽(可以使用matplotlib.pyplot模塊的xlabel()、ylabel()函數(shù)或軸域的set_xlabel()、set_ylabel()方法)、坐標(biāo)軸刻度(可以使用matplotlib.pyplot模塊的xticks()、yticks()函數(shù)或軸域的set_xticks()、set_yticks()方法)、圖例(可以使用matplotlib.pyplot模塊的legend()函
數(shù))、標(biāo)題(可以使用matplotlib.pyplot模塊的title()函數(shù))等圖形屬性,Matplotlib繪圖的一般過程最后顯示或保存繪圖結(jié)果。函數(shù)名稱:
figure()函數(shù)功能:創(chuàng)建畫布調(diào)用簽名:
figure(num,figsize,dpi,facecolor,edgecolor,frameon)參數(shù)說明:
num→
當(dāng)前圖形的編號(hào)或名稱,數(shù)據(jù)為整數(shù)或字符串,默認(rèn)為None
。
figsize→
寬度和高度(單位是英寸),數(shù)據(jù)為浮點(diǎn)數(shù)二元組,默認(rèn)為[6.4,
4.8]。
dpi→
圖形的分辨率,即每英寸的像素?cái)?shù),數(shù)據(jù)為浮點(diǎn)數(shù),默認(rèn)值為72
。
facecolor→
圖片的背景顏色,數(shù)據(jù)為顏色值,默認(rèn)為white
。
edgecolor→
圖片的邊界顏色,數(shù)據(jù)為顏色值,默認(rèn)為white
。
frameon→是否顯示邊框,數(shù)據(jù)為布爾值,默認(rèn)為
True創(chuàng)建畫布坐標(biāo)軸:
axes
&
axis
IIlegend
位置屬性
loc顯示和保存圖像
Python柱狀圖
matplotlib
——
添加文本信息(text)?matplotlib.pyplot.text(x,y,s,fontdict=None,withdash=False,**kwargs)?x,y:表示坐標(biāo);?s:字符串文本;?fontdict:字典,可選;?kw:?fontsize=12,?horizontalalignment=‘center’、ha=’center’#簡(jiǎn)寫ha?verticalalignment=’center’、va=’center’#簡(jiǎn)寫va?fig.text()(fig=plt.figure(…))?ax.text()(ax=plt.subplot(…))
?返回值:此方法返回作為創(chuàng)建的文本實(shí)例的文本。并列柱狀圖層疊柱狀圖**kwargs)參數(shù)說明(部分):y→y軸的坐標(biāo),浮點(diǎn)數(shù)或類數(shù)組width→條形的寬度,即x軸坐標(biāo),浮點(diǎn)數(shù)或類數(shù)組
height→條形的高度,浮點(diǎn)數(shù)或類數(shù)組,
默認(rèn)值0.8
left→條形左側(cè)的橫坐標(biāo),
浮點(diǎn)數(shù)或類數(shù)組,默認(rèn)值0
align→條形底部與縱坐標(biāo)的對(duì)齊方式,默認(rèn)center
'center'
:將條形以y位置為中心放置
'edge':將條形的下邊緣與y位置對(duì)齊
要對(duì)齊條形的上邊緣,可以傳遞負(fù)數(shù)的寬度值,并使align='edge'Python水平柱狀圖——條形圖barh()Dmatplotlib.pyplot.barh(y,width,height,left,align='center',離散分布圖圖則用位置。D
可以根據(jù)每個(gè)點(diǎn)的x軸和y軸坐標(biāo)來觀
察,并且根據(jù)其他點(diǎn)的位置來進(jìn)行相
互比較。D
散點(diǎn)圖可以提供三類關(guān)鍵信息:(1)變量之間是否存在數(shù)量關(guān)聯(lián)趨勢(shì);(2)如果存在關(guān)聯(lián)趨勢(shì),是線性還是非線性的;(3
)觀察是否有存在離群值,從而分析
這些離群值對(duì)建模分析的影響。
5.2.3散點(diǎn)圖D
柱形圖用高度作為視覺線索,而散點(diǎn)5.3.1
周期?散點(diǎn)圖的重點(diǎn)在每個(gè)數(shù)值上,趨勢(shì)不是那么明顯。0%
1955
1965
1975
1985
1995
2005
201510%8%6%4%2%稀疏的散點(diǎn)圖失業(yè)率5.3.1
周期?用線把稀疏的點(diǎn)連起來,圖的焦點(diǎn)就又變了。?如果更關(guān)心整體趨勢(shì),而不是具體的月度變化,那么可以對(duì)這些點(diǎn)使
用LOESS曲線法
,而不是連接每個(gè)點(diǎn)。1965圖
用線連接的稀疏散點(diǎn)圖1965
1975
1985
1995
2005
20151975
1985
1995
2005
20158%6%4%2%0%1955圖
擬合的LOESS曲線0%1955失業(yè)率失業(yè)率10%10%2%4%8%6%顯示數(shù)據(jù)相同的中值,方差,對(duì)應(yīng)系數(shù)和線性回歸線不同的相關(guān)程度數(shù)據(jù)的相關(guān)類型優(yōu)勢(shì)在于一次比較3個(gè)變量:D
x軸D
y軸D
氣泡的面積圖.
氣泡圖的基本框架氣泡圖加入了各州的人
口數(shù)量作為第三
維度。是否人數(shù)越多的
州,犯罪率也會(huì)
越高?美國(guó)謀殺率與入室盜竊率圖.
顯示美國(guó)犯罪率的氣泡圖工具實(shí)現(xiàn)D
Tableau案例演示
新的發(fā)現(xiàn)
Python
實(shí)現(xiàn)——散點(diǎn)圖使用Matplotlib庫(kù)中的scatter函數(shù)繪制散點(diǎn)圖:函數(shù)名稱:
scatter()函數(shù)功能:尋找變量之間的關(guān)系調(diào)用簽名:matplotlib.pyplot.scatter(x,y,s,c,marker,alpha,linewidths,edgecolors)
參數(shù)說明(部分):x,
y
→散點(diǎn)的坐標(biāo),
數(shù)據(jù)為浮點(diǎn)數(shù)或類數(shù)組s
→散點(diǎn)的面積,數(shù)據(jù)為浮點(diǎn)數(shù)或類數(shù)組c
→散點(diǎn)的顏色,數(shù)據(jù)為類數(shù)組或顏色值,默認(rèn)值為藍(lán)色'b'marker
→散點(diǎn)樣式,默認(rèn)值為實(shí)心圓'o'alpha
→散點(diǎn)透明度,數(shù)據(jù)為0-1之間的浮點(diǎn)數(shù),0表示完全透明,1表示完全不透明linewidths
→散點(diǎn)的邊緣線寬,數(shù)據(jù)為浮點(diǎn)數(shù)或類數(shù)組,默認(rèn)值1.5edgecolors
→散點(diǎn)的邊緣顏色,數(shù)據(jù)為‘face’、‘None’或顏色值,face指與圖形的
填充顏色相同,默認(rèn)facematplotlib庫(kù)marker表D
是散點(diǎn)圖的高維擴(kuò)展D
從一定程度上克服了在平面上展示高維數(shù)據(jù)的困
難。D
發(fā)現(xiàn)兩兩變量之間的聯(lián)系。散點(diǎn)圖矩陣圖.
美國(guó)各州犯罪率的散點(diǎn)圖矩陣
scatter_matrix
(
)pandas.plotting.scatter_matrix(frame,
alpha=0.5,figsize=None,
ax=None,
grid=False,
diagonal='hist',marker='.',
density_kwds=None,
hist_kwds=None,range_padding=0.05,
**kwds)參數(shù)說明:frame
:
DataFramealpha
:
浮點(diǎn)型,
可選擇,設(shè)置透明度f(wàn)igsize
:
(浮點(diǎn)型,浮點(diǎn)型),
可選擇,以英寸為單位的元組(寬、高),設(shè)置圖像大小ax
:
Matplotlib軸對(duì)象,可選grid
:
布爾型,可選,將其設(shè)置為True將顯示網(wǎng)格diagonal
:
{‘hist’,
‘kde’},在“kde”和“hist”之間選擇內(nèi)核密度估計(jì)或?qū)蔷€上的直方
圖marker
:
字符串,可選,
Matplotlib標(biāo)記類型,默認(rèn)是'.'
hist_kwds
:
其他標(biāo)繪關(guān)鍵字參數(shù),傳遞給hist函數(shù)
density_kwds
:其他標(biāo)繪關(guān)鍵字參數(shù),傳遞給核
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