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HsuHeinrich

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比较（八）利用python绘制指示器

python 函数数据图表指针

指示器是一系列相关图的统称，主要用于突出展示某一变量的实际值与目标值的差异，例如常见的数据delta、仪表盘、子弹图、水滴图等。

2024-07-25

1720

比较（七）利用python绘制表格

python import plot table 表格

表格是数据在行和列中的结构化排列，允许进行方便的排序、过滤和分析。表格的优点在于可以清晰、有组织的呈现信息，便于快速比较和解读信息。

2024-07-15

1670

比较（六）利用python绘制径向柱图

数据 python rotation 布局函数

径向柱图基于同心圆网格来绘制条形图，虽然不如普通条形图表达准确，但却有抓人眼球的效果。其衍生的南丁格尔玫瑰图则广为人知。

2024-07-15

1300

比较（五）利用python绘制棒棒糖图

range 布局排序 python import

棒棒糖图实际上是修饰后的条形图。当在处理大量的值，并且当这些值都很高时，棒棒糖图就很有用。

2024-07-02

1140

比较（四）利用python绘制平行坐标图

import 变量数据 python data

平行坐标图可以显示多变量的数值数据，最适合用来同一时间比较许多变量，并表示它们之间的关系。缺点也很明显，

2024-07-01

1590

比较（三）利用python绘制词云图

python import 对象可视化数据

词云图主要用来可视化文本数据，通常以大小和位置表示关键字的频率，以此来比较不同关键词的重要程度。

2024-06-18

1200

比较（二）利用python绘制雷达图

数据 python categories 变量布局

雷达图可以用来比较多个定量变量，也可以用于查看数据集中变量的得分高低，是显示性能表现的理想之选。缺点是变量过多容易造成阅读困难。

2024-06-06

3820

比较（一）利用python绘制条形图

布局排序数据 python import

条形图主要用来比较不同类别间的数据差异，一条轴表示类别，另一条则表示对应的数值度量。

2024-06-06

1160

关系（六）利用python绘制二维密度图

数据 python seaborn 变量函数

二维密度图可以表示两个数值变量组合的分布，通过颜色渐变（或等高线高低）表示区域内观测值的数量。既可以识别数据集中趋势，也可以分析两个变量之间是否存在某种关系等，

2024-05-27

1270

关系（五）利用python绘制连接散点图

python 变量布局连接数据

连接散点图（点线图）是折线图的一种，与散点图类似。但添加了按数据点出现顺序的连线，以此来表示两个变量的顺序关系。因此连接散点图既能分析相关性，也可分析趋势性。

2024-04-30

2280

关系（四）利用python绘制气泡图

python data 变量函数数据

seaborn主要利用scatterplot绘制气泡图，可以通过seaborn.scatterplot[1]了解更多用法

2024-04-18

3530

关系（三）利用python绘制相关矩阵图

python seaborn 变量布局数据

相关矩阵图既可以分析每对变量之间的相关性，也可以分析单变量的分布情况。相关性以散点图的形式可视化，对角线用直方图/密度图表示每个变量的分布。

2024-04-11

2980

关系（二）利用python绘制热图

python heatmap import 数据异常

seaborn主要利用heatmap绘制热图，可以通过seaborn.heatmap[1]了解更多用法

2024-04-11

2330

关系（一）利用python绘制散点图

matplotlib set 数据 python import

散点图可以了解数据之间的各种相关性，如正比、反比、无相关、线性、指数级、 U形等，而且也可以通过数据点的密度（辅助拟合趋势线）来确定相关性的强度。另外，也可以探索出异常值（在远超出一般聚集区域的数据点称）。

2024-03-26

1970

分布（六）利用python绘制山脊图

数据 python 存储 mean 基础

山脊图可以同时显示几个组的数值分布情况，并且可以在同一水平下，直观地对比多个分布的变化。

2024-03-19

2880

分布（五）利用python绘制蜂群图

python import seaborn size 数据

蜂群图可以不重叠的显示各数据点的分布。相对于散点图，所绘制的点彼此靠近且不会重叠，能有效呈现出点分布的局部密度信息。

2024-03-18

1330

分布（四）利用python绘制小提琴图

统计 python set 变量数据

小提琴图主要用于显示数据分布及其概率密度。中间的黑色粗条表示四分位数范围，从其延伸的幼细黑线代表 95% 置信区间（以外则为异常点），而白点则为中位数。小提琴图结合了箱线图和密度图的优点，既可以了解数据统计信息，也可以了解数据分布特点。

2024-03-06

4310

分布（三）利用python绘制箱线图

set 变量数据 python boxplot

箱线图也叫盒须图，主要用来突出显示数据分布的四分位数。同时也可以获取较多的统计信息，例如：四分位数、异常值、分布是否倾斜/对称等。

2024-02-27

3680

分布（二）利用python绘制密度图

python import 函数镜像数据

密度图用于显示数据在连续数值（或时间段）的分布状况，是直方图的变种。由于密度图不受所使用分组数量的影响，所以能更好地界定分布形状。

2024-02-27

2630

分布（一）利用python绘制直方图

python import seaborn 变量数据

直方图主要用来显示在连续间隔（或时间段）的数据分布，每个条形表示每个间隔（或时间段）的频率，直方图的总面积等于数据总量。

2024-02-17

3610

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