第三个挑战是你不确定什么时候该使用 Matplotlib，什么时候该使用基于 Matplotlib 构建的工具，如 pandas 或 seaborn。...开始 下面主要介绍如何在 pandas 中创建基础的可视化以及使用 Matplotlib 定制最常用的项。了解基础流程有助于更直观地进行自定义。...我主要关注最常见的绘图任务，如标注轴、调整图形界限（limit）、更新图标题、保存图像和调整图例。...，就需要定义它，并将其应用到 x 轴。...现在我们有了这些轴，就可以像上述示例中那样绘图，然后把一个图放在 ax0 上，另一个图放在 ax1。
在 Matplotlib 中，我们可以直接使用 plt.plot() 函数，当然需要提前把数据按照 x 轴的大小进行排序，要不画出来的折线图就无法按照 x 轴递增的顺序展示。...你可以看出这两个图示的结果是完全一样的，只是在 seaborn 中标记了 x 和 y 轴的含义。 ?...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.bar(x, height) 函数，其中参数 x 代表 x 轴的位置序列，height 是 y 轴的数值序列，也就是柱子的高度。...和 Seaborn 进行条形图的显示，结果如下： ?...关于本次 Python 可视化的学习，我希望你能掌握： 视图的分类，以及可以从哪些维度对它们进行分类； 十种常见视图的概念，以及如何在 Python 中进行使用，都需要用到哪些函数； 需要自己动手跑一遍案例中的代码
本文总结介绍了多种可视化图及其适合使用场景，并同时展示使用了常用的绘图包（plotly、 seaborn 和 matplotlib ）绘制这些图的代码。 条形图 条形图是用矩形条显示分类数据的图形。...ax = sns.boxplot(x) ax.figure.set_size_inches(12,6) 以下是条形图的类型 分组条形图 当数据集具有需要在图形上可视化的子组时，将使用分组条形图。...以下是如何在情节中做到这一点： import plotly.express as px df = px.data.gapminder().query("country=='Canada'") fig =...它用于处理来自较大数据集的不同数据组。它的每个折线图都向下阴影到 x 轴。它让每一组彼此堆叠。...矩形条的高度高低交替。 面积图 它由线和轴之间的区域表示。面积与其代表的数量成正比。 这些是面积图的类型： 简单面积图 I在此图表中，彩色段彼此重叠。它们被放置在彼此之上。
作者：Anmol Anmol翻译：王闯（Chuck）校对：赵茹萱本文约2000字，建议阅读5分钟本文主要介绍Python中用来替代Matplotlib和Seaborn的可视化工具plotly，并结合实例讲解了...Plotly不仅具有 matplotlib及seaborn 所缺少的交互功能，还提供了更多种类的图表，例如： 统计类图表，如树状图、误差带、平行类别图等。 科学类图表，如等高线图、对数图等。...数据参数设置为一个列表，其中包含印度和中国的条形图函数 (go.Bar)。在 bar 函数中，我们将 x 轴设置为年份列，将 y 轴设置为人口列，将标记国家-颜色设置为印度-红色，中国-蓝色。 2....使用 update_layout 函数设置图表的标题、x 轴和 y 轴的文本。...color：一个分类变量的列，它代表气泡的颜色。在我们的示例中，默认为每个大陆分配一种颜色。 log_x ：将 X 轴（人均 GDP）设置为对数刻度。 size_max：设置气泡的最大尺寸。
Seaborn：Seaborn是一个Python中用于创建信息丰富和有吸引力的统计图形库。这个库是基于matplotlib的。...Seaborn提供多种功能，如内置主题、调色板、函数和工具，来实现单因素、双因素、线性回归、数据矩阵、统计时间序列等的可视化，以让我们来进一步构建复杂的可视化。 我能做哪些不同的可视化？...我就是用下面的数据集来创建这些可视化的。 ? 导入数据集 ? 1.直方图 ? ? 2.箱线图 ? 3.小提琴图 ? 4.条形图 ? 5.折线图 ? 6.堆积柱形图 ? 7.散点图 ?...10.热图 你可以尝试绘制基于两个变量的热图，如X轴为性别，Y轴为BMI，数据点为销售值。 ? ? 结语 现在，你肯定已经意识到了数据可视化的美妙，为什么不自己动手试试呢？...在以后的文章中，我们还将探讨用Python实现地图可视化和词云。
比较（一）利用python绘制条形图 条形图（Barplot）简介 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。...通过seaborn绘制多样化的条形图 seaborn主要利用barplot绘制条形图，可以通过seaborn.barplot[1]了解更多用法 修改参数 import seaborn as sns import...绘制多样化的条形图 seaborn主要利用barh绘制条形图，可以通过matplotlib.pyplot.barh[2]了解更多用法 修改参数 import matplotlib as mpl import...(x_pos, bars) plt.title('增加数值文本信息') fig.tight_layout() # 自动调整间距 plt.show() 分组条形图 import numpy as np...的barplot、matplotlib的bar和pandas的bar快速绘制条形图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的条形图来适应相关使用场景。
Seaborn：Seaborn是一个Python中用于创建信息丰富和有吸引力的统计图形库。这个库是基于matplotlib的。...Seaborn提供多种功能，如内置主题、调色板、函数和工具，来实现单因素、双因素、线性回归、数据矩阵、统计时间序列等的可视化，以让我们来进一步构建复杂的可视化。 我能做哪些不同的可视化？...我就是用下面的数据集来创建这些可视化的。 ? 导入数据集 ? 1.直方图 ? ? 2.箱线图 ? ? 3.小提琴图 ? 4.条形图 ? ? 5.折线图 ? ? 6.堆积柱形图 ? ? 7.散点图 ?...10.热图 你可以尝试绘制基于两个变量的热图，如X轴为性别，Y轴为BMI，数据点为销售值。 ? ? 结语 现在，你肯定已经意识到了数据可视化的美妙，为什么不自己动手试试呢？...在以后的文章中，我们还将探讨用Python实现地图可视化和词云。
特别是，您有许多额外的考虑： 如果对象在其他轴上的索引不同，我们应该合并这些轴中的不同元素还是仅使用共同的值？ 连接的数据块在结果对象中需要被识别吗？ “连接轴”中包含需要保留的数据吗？...一个潜在的问题是结果中无法识别连接的片段。假设您希望在连接轴上创建一个分层索引。...修改 y 轴的过程与此示例中的x替换为y相同。...text在给定坐标(x, y)处绘制文本，可选的自定义样式： ax.text(x, y, "Hello world!"...到 360） xticks 用于 x 轴刻度的值 yticks 用于 y 轴刻度的值 xlim x 轴限制（例如，[0, 10]） ylim y 轴限制 grid 显示坐标轴网格（默认关闭） 大多数
重点讲一下我遇到的最常见的绘图任务，如标记轴，调整限制，更新绘图标题，保存图片和调整图例。...假设我们要调整x限制并更改一些坐标轴的标签？...现在坐标轴保存在ax变量中，我们有很多的控制权： fig, ax = plt.subplots() top_10.plot(kind= barh , y="Sales", x="Name", ax=ax...添加自定义文本，可以用ax.text()。 在这个例子中，我们将绘制一条平均线，并显示三个新客户的标签。下面是完整的代码和注释，把它们放在一起。...还指定了分辨率dpi和bbox_inches =“tight”来尽量减少多余的空格。 结论 希望这个过程有助于你了解如何在日常的数据分析中更有效地使用matplotlib。
重点讲一下我遇到的最常见的绘图任务，如标记轴，调整限制，更新绘图标题，保存图片和调整图例。...假设我们要调整x限制并更改一些坐标轴的标签？...现在坐标轴保存在ax变量中，我们有很多的控制权： fig, ax = plt.subplots() top_10.plot(kind= barh , y="Sales", x="Name", ax=ax...添加自定义文本，可以用ax.text()。 在这个例子中，我们将绘制一条平均线，并显示三个新客户的标签。 下面是完整的代码和注释，把它们放在一起。...还指定了分辨率dpi和bbox_inches =“tight”来尽量减少多余的空格。 结论 希望这个过程有助于你了解如何在日常的数据分析中更有效地使用matplotlib。
Seaborn：Seaborn是一个Python中用于创建信息丰富和有吸引力的统计图形库。这个库是基于matplotlib的。...Seaborn提供多种功能，如内置主题、调色板、函数和工具，来实现单因素、双因素、线性回归、数据矩阵、统计时间序列等的可视化，以让我们来进一步构建复杂的可视化。 我能做哪些不同的可视化？...我就是用下面的数据集来创建这些可视化的。 ? 导入数据集 ? 1、直方图 ? 2.箱线图 ? 3.小提琴图 ? 4.条形图 ? 5.折线图 ? 6.堆积柱形图 ?...10.热图 你可以尝试绘制基于两个变量的热图，如X轴为性别，Y轴为BMI，数据点为销售值。 ? ? 结语 现在，你肯定已经意识到了数据可视化的美妙，为什么不自己动手试试呢？...在以后的文章中，我们还将探讨用Python实现地图可视化和词云。 来源：爱数据 ?
在 Matplotlib 中，我们可以直接使用 plt.plot() 函数，当然需要提前把数据按照 x 轴的大小进行排序，要不画出来的折线图就无法按照 x 轴递增的顺序展示。...在 Seaborn 中，我们使用 sns.lineplot (x, y, data=None) 函数。其中 x、y 是 data 中的下标。...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.bar(x, height) 函数，其中参数 x 代表 x 轴的位置序列，height 是 y 轴的数值序列，也就是柱子的高度。...'] y = [5, 4, 8, 12, 7] # 用Matplotlib画条形图 plt.bar(x, y) plt.show() # 用Seaborn画条形图 sns.barplot(x, y) plt.show...其中用 kind 表示不同的视图类型：“kind=‘scatter’”代表散点图，“kind=‘kde’”代表核密度图，“kind=‘hex’ ”代表 Hexbin 图，它代表的是直方图的二维模拟。
在本教程中，我们将详细介绍如何使用Python进行数据绘图，并通过实例逐步学习各种常见的图形类型和绘图技巧。...(x, y)# 添加标题和标签plt.title("简单折线图")plt.xlabel("X轴")plt.ylabel("Y轴")# 显示图形plt.show()输出：一个简单的折线图，显示了x与y的关系...='o')plt.title("定制样式的折线图")plt.xlabel("X轴")plt.ylabel("Y轴")plt.show()输出：这将绘制一个绿色的虚线折线图，并在每个数据点处加上圆形标记。...安装方法如下：pip install seaborn绘制常见统计图Seaborn专注于统计图形，最常见的图形类型包括散点图、条形图和箱线图。...Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 常用函数的大全Python绘图库函数大全在数据可视化过程中，Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 是常用的库。
常用的可视化图表 我们常用的图表其实也有很多，比如说文本表格，条形图，饼图等等。下面我就来简单介绍10种常见的图表 散点图 散点图一般是两个变量的二维图表，很适合展示两个变量之间的关系。...条形图 条形图可以查看数据中不同类别之间的分布请求 盒式图 是由五个数值组成：最大值（max）、最小值（min）、中位数（median）和上下四分位数（Q3，Q1），可以帮助我们分析数据的差异性、离散程度和异常值等信息...可以看到，使用 seaborn 库，x 轴上的元素会自动被排序 pyecharts 实现折线图 from pyecharts.charts import Line line = Line() line.add_xaxis...条形图 matplotlib 实现条形图 matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8) x：x 轴的坐标值 height：y 轴的坐标值 width：条形的宽度...seaborn 实现条形图 seaborn.barplot(x=None, y=None, hue=None, data=None) x，y，hue：分别是两个坐标轴的名称和图例名称 data：传入的数据
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...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...这一问题的答案。9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题，以及为条形图添加颜色和边框。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...我只创建了不带坐标标签的条形图，以及无法删掉线条的「散点图」。
在 Matplotlib 中，我们可以直接使用 plt.plot() 函数，当然需要提前把数据按照 x 轴的大小进行排序，要不画出来的折线图就无法按照 x 轴递增的顺序展示。...在 Seaborn 中，我们使用 sns.lineplot (x, y, data=None) 函数。其中 x、y 是 data 中的下标。...seaborn 如果要修改X和Y轴的参数需要这样写代码 df中的参数名字和lineplot中的参数的一一对应的，同时lineplot中的year就是x轴的名字，money就是y轴的名字 df = pd.DataFrame...Matplotlib seaborn: ? seaborn ? seaborn 条形图 条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.bar(x, height) 函数，其中参数 x 代表 x 轴的位置序列，height 是 y 轴的数值序列，也就是柱子的高度。
实际上在seaborn中有两种不同的分类散点图，第一种是stripplot()，stripplot()是catplot()中默认的“kind”，它使用的方法是用少量的随机“抖动jitter”来调整点在分类轴上的位置...这种图有时被称为“蜂群”，并通过在catplot()中设置kind="swarm"来激活swarmplot()在seaborn中绘制: sns.catplot(data=tips, x="day", y...To do this, swap the assignment of variables to axes: 我们已经提到了“分类轴”的概念。在这些例子中，它总是对应于横轴。...在seaborn中，barplot()函数操作一个完整的数据集，并应用一个函数来获得估计值(默认取平均值)。...In seaborn, it’s easy to do so with the countplot() function: 条形图的一个特殊情况是，当您希望显示每个类别中的观察数，而不是计算第二个变量的统计数据时
Hunter 在 2002 年开始编写，提供了一个套面向绘图对象编程的 API 接口，能够很轻松地实现各种图像的绘制，并且它可以配合 Python GUI 工具（如 PyQt、Tkinter 等）在应用程序中嵌入图形...（如标题，图例，色彩,轴等），以及嵌套的子图； The whole figure....2）美工层 Matplotlib结构中的第二层，它提供了绘制图形的元素时的给各种功能，例如，绘制标题、轴标签、坐标刻度等。...定义第一个条形图的X坐标信息 means_frank, #定义第一个条形图的Y轴信息 bar_width, #定义条形图的宽度...# x为柱子的宽度，y为条形图的高度 # zs 为组数， zdir为哪个轴充当z轴 ax4.bar(left = x,height = y,zs=z,zdir='y') ax4.set_xlabel
我们为x轴选择一个分类列，为y轴(花瓣长度)选择一个数值列，我们看到它创建了一个为每个分类列取平均值的图。...x轴表示花瓣长度，y轴表示数据集的萼片长度。...它创建了一个坐标轴网格，这样所有数值数据点将在彼此之间创建一个图，在x轴上具有单列，y轴上具有单行。对角线图是单变量分布图，它绘制了每列数据的边际分布。...='Set2',hue='species') 15、分类图 cat图(分类图的缩写)是Seaborn中的定制的一种图，它可以可视化数据集中一个或多个分类变量与连续变量之间的关系。...它与其他Python数据分析库(如Pandas)的集成使其成为数据探索和可视化的强大工具。 作者：Atin Bera
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
