本文總結了 Matplotlib 以及 Seaborn 用的最多的50個圖形，掌握這些圖形的繪制，對於數據分析的可視化有莫大的作用，強烈推薦大家閱讀后續內容。
在數據分析和可視化中最有用的 50 個 Matplotlib 圖表。 這些圖表列表允許您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 庫選擇要顯示的可視化對象。
介紹
這些圖表根據可視化目標的7個不同情景進行分組。 例如，如果要想象兩個變量之間的關系，請查看“關聯”部分下的圖表。 或者，如果您想要顯示值如何隨時間變化，請查看“變化”部分，依此類推。
有效圖表的重要特征：
在不歪曲事實的情況下傳達正確和必要的信息。
設計簡單，您不必太費力就能理解它。
從審美角度支持信息而不是掩蓋信息。
信息沒有超負荷。
准備工作
在代碼運行前先引入下面的設置內容。 當然，單獨的圖表，可以重新設置顯示要素。
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# !pip install brewer2mpl import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings; warnings.filterwarnings(action='once') large = 22; med = 16; small = 12 params = {'axes.titlesize': large, 'legend.fontsize': med, 'figure.figsize': (16, 10), 'axes.labelsize': med, 'axes.titlesize': med, 'xtick.labelsize': med, 'ytick.labelsize': med, 'figure.titlesize': large} plt.rcParams.update(params) plt.style.use('seaborn-whitegrid') sns.set_style("white") %matplotlib inline # Version print(mpl.__version__) #> 3.0.0 print(sns.__version__) #> 0.9.0 3.0.2 0.9.0
一、關聯 （Correlation）
關聯圖表用於可視化2個或更多變量之間的關系。 也就是說，一個變量如何相對於另一個變化。
1 散點圖（Scatter plot）
散點圖是用於研究兩個變量之間關系的經典的和基本的圖表。 如果數據中有多個組，則可能需要以不同顏色可視化每個組。 在 matplotlib 中，您可以使用plt.scatterplot（）方便地執行此操作。
# Import dataset midwest = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/midwest_filter.csv") # Prepare Data # Create as many colors as there are unique midwest['category'] categories = np.unique(midwest['category']) colors = [plt.cm.tab10(i/float(len(categories)-1)) for i in range(len(categories))] # Draw Plot for Each Category plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80, facecolor='w', edgecolor='k') for i, category in enumerate(categories): plt.scatter('area', 'poptotal', data=midwest.loc[midwest.category==category, :], s=20, cmap=colors[i], label=str(category)) # "c=" 修改為 "cmap="，Python數據之道 備注 # Decorations plt.gca().set(xlim=(0.0, 0.1), ylim=(0, 90000), xlabel='Area', ylabel='Population') plt.xticks(fontsize=12); plt.yticks(fontsize=12) plt.title("Scatterplot of Midwest Area vs Population", fontsize=22) plt.legend(fontsize=12) plt.show()
圖1
2 帶邊界的氣泡圖（Bubble plot with Encircling）
有時，您希望在邊界內顯示一組點以強調其重要性。 在這個例子中，你從數據框中獲取記錄，並用下面代碼中描述的encircle（）來使邊界顯示出來。
from matplotlib import patches from scipy.spatial import ConvexHull import warnings; warnings.simplefilter('ignore') sns.set_style("white") # Step 1: Prepare Data midwest = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/midwest_filter.csv") # As many colors as there are unique midwest['category'] categories = np.unique(midwest['category']) colors = [plt.cm.tab10(i/float(len(categories)-1)) for i in range(len(categories))] # Step 2: Draw Scatterplot with unique color for each category fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80, facecolor='w', edgecolor='k') for i, category in enumerate(categories): plt.scatter('area', 'poptotal', data=midwest.loc[midwest.category==category, :], s='dot_size', cmap=colors[i], label=str(category), edgecolors='black', linewidths=.5) # "c=" 修改為 "cmap="，Python數據之道 備注 # Step 3: Encircling # https://stackoverflow.com/questions/44575681/how-do-i-encircle-different-data-sets-in-scatter-plot def encircle(x,y, ax=None, **kw): if not ax: ax=plt.gca() p = np.c_[x,y] hull = ConvexHull(p) poly = plt.Polygon(p[hull.vertices,:], **kw) ax.add_patch(poly) # Select data to be encircled midwest_encircle_data = midwest.loc[midwest.state=='IN', :] # Draw polygon surrounding vertices encircle(midwest_encircle_data.area, midwest_encircle_data.poptotal, ec="k", fc="gold", alpha=0.1) encircle(midwest_encircle_data.area, midwest_encircle_data.poptotal, ec="firebrick", fc="none", linewidth=1.5) # Step 4: Decorations plt.gca().set(xlim=(0.0, 0.1), ylim=(0, 90000), xlabel='Area', ylabel='Population') plt.xticks(fontsize=12); plt.yticks(fontsize=12) plt.title("Bubble Plot with Encircling", fontsize=22) plt.legend(fontsize=12) plt.show()
圖2
3 帶線性回歸最佳擬合線的散點圖 （Scatter plot with linear regression line of best fit）
如果你想了解兩個變量如何相互改變，那么最佳擬合線就是常用的方法。 下圖顯示了數據中各組之間最佳擬合線的差異。 要禁用分組並僅為整個數據集繪制一條最佳擬合線，請從下面的sns.lmplot（）調用中刪除hue ='cyl'參數。
# Import Data df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv") df_select = df.loc[df.cyl.isin([4,8]), :] # Plot sns.set_style("white") gridobj = sns.lmplot(x="displ", y="hwy", hue="cyl", data=df_select, height=7, aspect=1.6, robust=True, palette='tab10', scatter_kws=dict(s=60, linewidths=.7, edgecolors='black')) # Decorations gridobj.set(xlim=(0.5, 7.5), ylim=(0, 50)) plt.title("Scatterplot with line of best fit grouped by number of cylinders", fontsize=20) plt.show() 圖3 針對每列繪制線性回歸線 或者，可以在其每列中顯示每個組的最佳擬合線。 可以通過在sns.lmplot()中設置col=groupingcolumn參數來實現，如下： # Import Data df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv") df_select = df.loc[df.cyl.isin([4,8]), :] # Each line in its own column sns.set_style("white") gridobj = sns.lmplot(x="displ", y="hwy", data=df_select, height=7, robust=True, palette='Set1', col="cyl", scatter_kws=dict(s=60, linewidths=.7, edgecolors='black')) # Decorations gridobj.set(xlim=(0.5, 7.5), ylim=(0, 50)) plt.show()
圖3-2
4 抖動圖 （Jittering with stripplot）
通常，多個數據點具有完全相同的 X 和 Y 值。 結果，多個點繪制會重疊並隱藏。 為避免這種情況，請將數據點稍微抖動，以便您可以直觀地看到它們。 使用 seaborn 的stripplot（）很方便實現這個功能。
# Import Data df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv") # Draw Stripplot fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80) sns.stripplot(df.cty, df.hwy, jitter=0.25, size=8, ax=ax, linewidth=.5) # Decorations plt.title('Use jittered plots to avoid overlapping of points', fontsize=22) plt.show()
圖4
5 計數圖 （Counts Plot）
避免點重疊問題的另一個選擇是增加點的大小，這取決於該點中有多少點。 因此，點的大小越大，其周圍的點的集中度越高。
# Import Data df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv") df_counts = df.groupby(['hwy', 'cty']).size().reset_index(name='counts') # Draw Stripplot fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80) sns.stripplot(df_counts.cty, df_counts.hwy, size=df_counts.counts*2, ax=ax) # Decorations plt.title('Counts Plot - Size of circle is bigger as more points overlap', fontsize=22) plt.show()
圖5
6 邊緣直方圖 （Marginal Histogram）
邊緣直方圖具有沿 X 和 Y 軸變量的直方圖。 這用於可視化 X 和 Y 之間的關系以及單獨的 X 和 Y 的單變量分布。 這種圖經常用於探索性數據分析（EDA）。
圖6
7 邊緣箱形圖 （Marginal Boxplot）
邊緣箱圖與邊緣直方圖具有相似的用途。 然而，箱線圖有助於精確定位 X 和 Y 的中位數、第25和第75百分位數。
圖7
8 相關圖 （Correllogram）
相關圖用於直觀地查看給定數據框（或二維數組）中所有可能的數值變量對之間的相關度量。
# Import Dataset df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mtcars.csv") # Plot plt.figure(figsize=(12,10), dpi= 80) sns.heatmap(df.corr(), xticklabels=df.corr().columns, yticklabels=df.corr().columns, cmap='RdYlGn', center=0, annot=True) # Decorations plt.title('Correlogram of mtcars', fontsize=22) plt.xticks(fontsize=12) plt.yticks(fontsize=12) plt.show()
圖8
9 矩陣圖 （Pairwise Plot）
矩陣圖是探索性分析中的最愛，用於理解所有可能的數值變量對之間的關系。 它是雙變量分析的必備工具。
# Load Dataset df = sns.load_dataset('iris') # Plot plt.figure(figsize=(10,8), dpi= 80) sns.pairplot(df, kind="scatter", hue="species", plot_kws=dict(s=80, edgecolor="white", linewidth=2.5)) plt.show() 圖9 # Load Dataset df = sns.load_dataset('iris') # Plot plt.figure(figsize=(10,8), dpi= 80) sns.pairplot(df, kind="reg", hue="species") plt.show()
圖9-2
二、偏差 （Deviation）
10 發散型條形圖 （Diverging Bars）
如果您想根據單個指標查看項目的變化情況，並可視化此差異的順序和數量，那么散型條形圖 （Diverging Bars） 是一個很好的工具。 它有助於快速區分數據中組的性能，並且非常直觀，並且可以立即傳達這一點。
# Prepare Data df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mtcars.csv") x = df.loc[:, ['mpg']] df['mpg_z'] = (x - x.mean())/x.std() df['colors'] = ['red' if x < 0 else 'green' for x in df['mpg_z']] df.sort_values('mpg_z', inplace=True) df.reset_index(inplace=True) # Draw plot plt.figure(figsize=(14,10), dpi= 80) plt.hlines(y=df.index, xmin=0, xmax=df.mpg_z, color=df.colors, alpha=0.4, linewidth=5) # Decorations plt.gca().set(ylabel='$Model$', xlabel='$Mileage$') plt.yticks(df.index, df.cars, fontsize=12) plt.title('Diverging Bars of Car Mileage', fontdict={'size':20}) plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5) plt.show()
圖10
11 發散型文本 （Diverging Texts）
發散型文本 （Diverging Texts）與發散型條形圖 （Diverging Bars）相似，如果你想以一種漂亮和可呈現的方式顯示圖表中每個項目的價值，就可以使用這種方法。
# Prepare Data df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mtcars.csv") x = df.loc[:, ['mpg']] df['mpg_z'] = (x - x.mean())/x.std() df['colors'] = ['red' if x < 0 else 'green' for x in df['mpg_z']] df.sort_values('mpg_z', inplace=True) df.reset_index(inplace=True) # Draw plot plt.figure(figsize=(14,14), dpi= 80) plt.hlines(y=df.index, xmin=0, xmax=df.mpg_z) for x, y, tex in zip(df.mpg_z, df.index, df.mpg_z): t = plt.text(x, y, round(tex, 2), horizontalalignment='right' if x < 0 else 'left', verticalalignment='center', fontdict={'color':'red' if x < 0 else 'green', 'size':14}) # Decorations plt.yticks(df.index, df.cars, fontsize=12) plt.title('Diverging Text Bars of Car Mileage', fontdict={'size':20}) plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5) plt.xlim(-2.5, 2.5) plt.show()
圖11
12 發散型包點圖 （Diverging Dot Plot）
發散型包點圖 （Diverging Dot Plot）也類似於發散型條形圖 （Diverging Bars）。 然而，與發散型條形圖 （Diverging Bars）相比，條的缺失減少了組之間的對比度和差異。
# Prepare Data df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mtcars.csv") x = df.loc[:, ['mpg']] df['mpg_z'] = (x - x.mean())/x.std() df['colors'] = ['red' if x < 0 else 'darkgreen' for x in df['mpg_z']] df.sort_values('mpg_z', inplace=True) df.reset_index(inplace=True) # Draw plot plt.figure(figsize=(14,16), dpi= 80) plt.scatter(df.mpg_z, df.index, s=450, alpha=.6, color=df.colors) for x, y, tex in zip(df.mpg_z, df.index, df.mpg_z): t = plt.text(x, y, round(tex, 1), horizontalalignment='center', verticalalignment='center', fontdict={'color':'white'}) # Decorations # Lighten borders plt.gca().spines["top"].set_alpha(.3) plt.gca().spines["bottom"].set_alpha(.3) plt.gca().spines["right"].set_alpha(.3) plt.gca().spines["left"].set_alpha(.3) plt.yticks(df.index, df.cars) plt.title('Diverging Dotplot of Car Mileage', fontdict={'size':20}) plt.xlabel('$Mileage$') plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5) plt.xlim(-2.5, 2.5) plt.show()
圖12
13 帶標記的發散型棒棒糖圖 （Diverging Lollipop Chart with Markers）
帶標記的棒棒糖圖通過強調您想要引起注意的任何重要數據點並在圖表中適當地給出推理，提供了一種對差異進行可視化的靈活方式。
圖13
14 面積圖 （Area Chart）
通過對軸和線之間的區域進行着色，面積圖不僅強調峰和谷，而且還強調高點和低點的持續時間。 高點持續時間越長，線下面積越大。
import numpy as np import pandas as pd # Prepare Data df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/economics.csv", parse_dates=['date']).head(100) x = np.arange(df.shape[0]) y_returns = (df.psavert.diff().fillna(0)/df.psavert.shift(1)).fillna(0) * 100 # Plot plt.figure(figsize=(16,10), dpi= 80) plt.fill_between(x[1:], y_returns[1:], 0, where=y_returns[1:] >= 0, facecolor='green', interpolate=True, alpha=0.7) plt.fill_between(x[1:], y_returns[1:], 0, where=y_returns[1:] <= 0, facecolor='red', interpolate=True, alpha=0.7) # Annotate plt.annotate('Peak 1975' , xy=(94.0, 21.0), xytext=(88.0, 28), bbox=dict(boxstyle='square', fc='firebrick'), arrowprops=dict(facecolor='steelblue', shrink=0.05), fontsize=15, color='white') # Decorations xtickvals = [str(m)[:3].upper()+"-"+str(y) for y,m in zip(df.date.dt.year, df.date.dt.month_name())] plt.gca().set_xticks(x[::6]) plt.gca().set_xticklabels(xtickvals[::6], rotation=90, fontdict={'horizontalalignment': 'center', 'verticalalignment': 'center_baseline'}) plt.ylim(-35,35) plt.xlim(1,100) plt.title("Month Economics Return %", fontsize=22) plt.ylabel('Monthly returns %') plt.grid(alpha=0.5) plt.show()
圖14
三、排序 （Ranking）
15 有序條形圖 （Ordered Bar Chart）
有序條形圖有效地傳達了項目的排名順序。 但是，在圖表上方添加度量標准的值，用戶可以從圖表本身獲取精確信息。
圖15
16 棒棒糖圖 （Lollipop Chart）
棒棒糖圖表以一種視覺上令人愉悅的方式提供與有序條形圖類似的目的。
# Prepare Data df_raw = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv") df = df_raw[['cty', 'manufacturer']].groupby('manufacturer').apply(lambda x: x.mean()) df.sort_values('cty', inplace=True) df.reset_index(inplace=True) # Draw plot fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80) ax.vlines(x=df.index, ymin=0, ymax=df.cty, color='firebrick', alpha=0.7, linewidth=2) ax.scatter(x=df.index, y=df.cty, s=75, color='firebrick', alpha=0.7) # Title, Label, Ticks and Ylim ax.set_title('Lollipop Chart for Highway Mileage', fontdict={'size':22}) ax.set_ylabel('Miles Per Gallon') ax.set_xticks(df.index) ax.set_xticklabels(df.manufacturer.str.upper(), rotation=60, fontdict={'horizontalalignment': 'right', 'size':12}) ax.set_ylim(0, 30) # Annotate for row in df.itertuples(): ax.text(row.Index, row.cty+.5, s=round(row.cty, 2), horizontalalignment= 'center', verticalalignment='bottom', fontsize=14) plt.show()
圖16
17 包點圖 （Dot Plot）
包點圖表傳達了項目的排名順序，並且由於它沿水平軸對齊，因此您可以更容易地看到點彼此之間的距離。
# Prepare Data df_raw = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv") df = df_raw[['cty', 'manufacturer']].groupby('manufacturer').apply(lambda x: x.mean()) df.sort_values('cty', inplace=True) df.reset_index(inplace=True) # Draw plot fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80) ax.hlines(y=df.index, xmin=11, xmax=26, color='gray', alpha=0.7, linewidth=1, linestyles='dashdot') ax.scatter(y=df.index, x=df.cty, s=75, color='firebrick', alpha=0.7) # Title, Label, Ticks and Ylim ax.set_title('Dot Plot for Highway Mileage', fontdict={'size':22}) ax.set_xlabel('Miles Per Gallon') ax.set_yticks(df.index) ax.set_yticklabels(df.manufacturer.str.title(), fontdict={'horizontalalignment': 'right'}) ax.set_xlim(10, 27) plt.show()
圖17
18 坡度圖 （Slope Chart）
坡度圖最適合比較給定人/項目的“前”和“后”位置。
圖18
19 啞鈴圖 （Dumbbell Plot）
啞鈴圖表傳達了各種項目的“前”和“后”位置以及項目的等級排序。 如果您想要將特定項目/計划對不同對象的影響可視化，那么它非常有用。
圖19
四、分布 （Distribution）
20 連續變量的直方圖 （Histogram for Continuous Variable）
直方圖顯示給定變量的頻率分布。 下面的圖表示基於類型變量對頻率條進行分組，從而更好地了解連續變量和類型變量。
# Import Data df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv") # Prepare data x_var = 'displ' groupby_var = 'class' df_agg = df.loc[:, [x_var, groupby_var]].groupby(groupby_var) vals = [df[x_var].values.tolist() for i, df in df_agg] # Draw plt.figure(figsize=(16,9), dpi= 80) colors = [plt.cm.Spectral(i/float(len(vals)-1)) for i in range(len(vals))] n, bins, patches = plt.hist(vals, 30, stacked=True, density=False, color=colors[:len(vals)]) # Decoration plt.legend({group:col for group, col in zip(np.unique(df[groupby_var]).tolist(), colors[:len(vals)])}) plt.title(f"Stacked Histogram of ${x_var}$ colored by ${groupby_var}$", fontsize=22) plt.xlabel(x_var) plt.ylabel("Frequency") plt.ylim(0, 25) plt.xticks(ticks=bins[::3], labels=[round(b,1) for b in bins[::3]]) plt.show()
圖20
21 類型變量的直方圖 （Histogram for Categorical Variable）
類型變量的直方圖顯示該變量的頻率分布。 通過對條形圖進行着色，可以將分布與表示顏色的另一個類型變量相關聯。
# Import Data
df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")
# Prepare data
x_var = 'manufacturer'
groupby_var = 'class'
df_agg = df.loc[:, [x_var, groupby_var]].groupby(groupby_var)
vals = [df[x_var].values.tolist() for i, df in df_agg]
# Draw
plt.figure(figsize=(16,9), dpi= 80)
colors = [plt.cm.Spectral(i/float(len(vals)-1)) for i in range(len(vals))]
n, bins, patches = plt.hist(vals, df[x_var].unique().__len__(), stacked=True, density=False, color=colors[:len(vals)])
# Decoration
plt.legend({group:col for group, col in zip(np.unique(df[groupby_var]).tolist(), colors[:len(vals)])})
plt.title(f"Stacked Histogram of ${x_var}$ colored by ${groupby_var}$", fontsize=22)
plt.xlabel(x_var)
plt.ylabel("Frequency")
plt.ylim(0, 40)
plt.xticks(ticks=bins, labels=np.unique(df[x_var]).tolist(), rotation=90, horizontalalignment='left')
plt.show()
圖21
22 密度圖 （Density Plot）
密度圖是一種常用工具，用於可視化連續變量的分布。 通過“響應”變量對它們進行分組，您可以檢查 X 和 Y 之間的關系。以下情況用於表示目的，以描述城市里程的分布如何隨着汽缸數的變化而變化。
# Import Data
df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")
# Draw Plot
plt.figure(figsize=(16,10), dpi= 80)
sns.kdeplot(df.loc[df['cyl'] == 4, "cty"], shade=True, color="g", label="Cyl=4", alpha=.7)
sns.kdeplot(df.loc[df['cyl'] == 5, "cty"], shade=True, color="deeppink", label="Cyl=5", alpha=.7)
sns.kdeplot(df.loc[df['cyl'] == 6, "cty"], shade=True, color="dodgerblue", label="Cyl=6", alpha=.7)
sns.kdeplot(df.loc[df['cyl'] == 8, "cty"], shade=True, color="orange", label="Cyl=8", alpha=.7)
# Decoration
plt.title('Density Plot of City Mileage by n_Cylinders', fontsize=22)
plt.legend()
plt.show()
圖22
23 直方密度線圖 （Density Curves with Histogram）
帶有直方圖的密度曲線匯集了兩個圖所傳達的集體信息，因此您可以將它們放在一個圖中而不是兩個圖中。
# Import Data
df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")
# Draw Plot
plt.figure(figsize=(13,10), dpi= 80)
sns.distplot(df.loc[df['class'] == 'compact', "cty"], color="dodgerblue", label="Compact", hist_kws={'alpha':.7}, kde_kws={'linewidth':3})
sns.distplot(df.loc[df['class'] == 'suv', "cty"], color="orange", label="SUV", hist_kws={'alpha':.7}, kde_kws={'linewidth':3})
sns.distplot(df.loc[df['class'] == 'minivan', "cty"], color="g", label="minivan", hist_kws={'alpha':.7}, kde_kws={'linewidth':3})
plt.ylim(0, 0.35)
# Decoration
plt.title('Density Plot of City Mileage by Vehicle Type', fontsize=22)
plt.legend()
plt.show()
圖23
24 Joy Plot
Joy Plot允許不同組的密度曲線重疊，這是一種可視化大量分組數據的彼此關系分布的好方法。 它看起來很悅目，並清楚地傳達了正確的信息。 它可以使用基於 matplotlib 的 joypy 包輕松構建。 （『Python數據之道』注：需要安裝 joypy 庫）
# !pip install joypy
# Python數據之道 備注
import joypy
# Import Data
mpg = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")
# Draw Plot
plt.figure(figsize=(16,10), dpi= 80)
fig, axes = joypy.joyplot(mpg, column=['hwy', 'cty'], by="class", ylim='own', figsize=(14,10))
# Decoration
plt.title('Joy Plot of City and Highway Mileage by Class', fontsize=22)
plt.show()
圖24
25 分布式包點圖 （Distributed Dot Plot）
分布式包點圖顯示按組分割的點的單變量分布。 點數越暗，該區域的數據點集中度越高。 通過對中位數進行不同着色，組的真實定位立即變得明顯。
圖25
26 箱形圖 （Box Plot）
箱形圖是一種可視化分布的好方法，記住中位數、第25個第45個四分位數和異常值。 但是，您需要注意解釋可能會扭曲該組中包含的點數的框的大小。 因此，手動提供每個框中的觀察數量可以幫助克服這個缺點。
例如，左邊的前兩個框具有相同大小的框，即使它們的值分別是5和47。 因此，寫入該組中的觀察數量是必要的。
# Import Data
df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")
# Draw Plot
plt.figure(figsize=(13,10), dpi= 80)
sns.boxplot(x='class', y='hwy', data=df, notch=False)
# Add N Obs inside boxplot (optional)
def add_n_obs(df,group_col,y):
medians_dict = {grp[0]:grp[1][y].median() for grp in df.groupby(group_col)}
xticklabels = [x.get_text() for x in plt.gca().get_xticklabels()]
n_obs = df.groupby(group_col)[y].size().values
for (x, xticklabel), n_ob in zip(enumerate(xticklabels), n_obs):
plt.text(x, medians_dict[xticklabel]*1.01, "#obs : "+str(n_ob), horizontalalignment='center', fontdict={'size':14}, color='white')
add_n_obs(df,group_col='class',y='hwy')
# Decoration
plt.title('Box Plot of Highway Mileage by Vehicle Class', fontsize=22)
plt.ylim(10, 40)
plt.show()
圖26
27 包點+箱形圖 （Dot + Box Plot）
包點+箱形圖 （Dot + Box Plot）傳達類似於分組的箱形圖信息。 此外，這些點可以了解每組中有多少數據點。
# Import Data
df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")
# Draw Plot
plt.figure(figsize=(13,10), dpi= 80)
sns.boxplot(x='class', y='hwy', data=df, hue='cyl')
sns.stripplot(x='class', y='hwy', data=df, color='black', size=3, jitter=1)
for i in range(len(df['class'].unique())-1):
plt.vlines(i+.5, 10, 45, linestyles='solid', colors='gray', alpha=0.2)
# Decoration
plt.title('Box Plot of Highway Mileage by Vehicle Class', fontsize=22)
plt.legend(title='Cylinders')
plt.show()
圖27
28 小提琴圖 （Violin Plot）
小提琴圖是箱形圖在視覺上令人愉悅的替代品。 小提琴的形狀或面積取決於它所持有的觀察次數。 但是，小提琴圖可能更難以閱讀，並且在專業設置中不常用。
# Import Data
df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")
# Draw Plot
plt.figure(figsize=(13,10), dpi= 80)
sns.violinplot(x='class', y='hwy', data=df, scale='width', inner='quartile')
# Decoration
plt.title('Violin Plot of Highway Mileage by Vehicle Class', fontsize=22)
plt.show()
圖28
29 人口金字塔 （Population Pyramid）
人口金字塔可用於顯示由數量排序的組的分布。 或者它也可以用於顯示人口的逐級過濾，因為它在下面用於顯示有多少人通過營銷渠道的每個階段。
# Read data
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/email_campaign_funnel.csv")
# Draw Plot
plt.figure(figsize=(13,10), dpi= 80)
group_col = 'Gender'
order_of_bars = df.Stage.unique()[::-1]
colors = [plt.cm.Spectral(i/float(len(df[group_col].unique())-1)) for i in range(len(df[group_col].unique()))]
for c, group in zip(colors, df[group_col].unique()):
sns.barplot(x='Users', y='Stage', data=df.loc[df[group_col]==group, :], order=order_of_bars, color=c, label=group)
# Decorations
plt.xlabel("$Users$")
plt.ylabel("Stage of Purchase")
plt.yticks(fontsize=12)
plt.title("Population Pyramid of the Marketing Funnel", fontsize=22)
plt.legend()
plt.show()
圖29
30 分類圖 （Categorical Plots）
由 seaborn庫 提供的分類圖可用於可視化彼此相關的2個或更多分類變量的計數分布。
# Load Dataset
titanic = sns.load_dataset("titanic")
# Plot
g = sns.catplot("alive", col="deck", col_wrap=4,
data=titanic[titanic.deck.notnull()],
kind="count", height=3.5, aspect=.8,
palette='tab20')
fig.suptitle('sf')
plt.show()
圖30
# Load Dataset
titanic = sns.load_dataset("titanic")
# Plot
sns.catplot(x="age", y="embark_town",
hue="sex", col="class",
data=titanic[titanic.embark_town.notnull()],
orient="h", height=5, aspect=1, palette="tab10",
kind="violin", dodge=True, cut=0, bw=.2)
圖30-2
五、組成 （Composition）
31 華夫餅圖 （Waffle Chart）
可以使用 pywaffle包 創建華夫餅圖，並用於顯示更大群體中的組的組成。
（『Python數據之道』注：需要安裝 pywaffle 庫）
#! pip install pywaffle
# Reference: https://stackoverflow.com/questions/41400136/how-to-do-waffle-charts-in-python-square-piechart
from pywaffle import Waffle
# Import
df_raw = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")
# Prepare Data
df = df_raw.groupby('class').size().reset_index(name='counts')
n_categories = df.shape[0]
colors = [plt.cm.inferno_r(i/float(n_categories)) for i in range(n_categories)]
# Draw Plot and Decorate
fig = plt.figure(
FigureClass=Waffle,
plots={
'111': {
'values': df['counts'],
'labels': ["{0} ({1})".format(n[0], n[1]) for n in df[['class', 'counts']].itertuples()],
'legend': {'loc': 'upper left', 'bbox_to_anchor': (1.05, 1), 'fontsize': 12},
'title': {'label': '# Vehicles by Class', 'loc': 'center', 'fontsize':18}
},
},
rows=7,
colors=colors,
figsize=(16, 9)
)
圖31
圖31-2
32 餅圖 （Pie Chart）
餅圖是顯示組成的經典方式。 然而，現在通常不建議使用它，因為餡餅部分的面積有時會變得誤導。 因此，如果您要使用餅圖，強烈建議明確記下餅圖每個部分的百分比或數字。
# Import
df_raw = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")
# Prepare Data
df = df_raw.groupby('class').size()
# Make the plot with pandas
df.plot(kind='pie', subplots=True, figsize=(8, 8))
plt.title("Pie Chart of Vehicle Class - Bad")
plt.ylabel("")
plt.show()
圖32
圖32-2
33 樹形圖 （Treemap）
樹形圖類似於餅圖，它可以更好地完成工作而不會誤導每個組的貢獻。
（『Python數據之道』注：需要安裝 squarify 庫）
# pip install squarify
import squarify
# Import Data
df_raw = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")
# Prepare Data
df = df_raw.groupby('class').size().reset_index(name='counts')
labels = df.apply(lambda x: str(x[0]) + "
("
+ str(x[1]) + ")", axis=1)
sizes = df['counts'].values.tolist()
colors = [plt.cm.Spectral(i/float(len(labels))) for i in range(len(labels))]
# Draw Plot
plt.figure(figsize=(12,8), dpi= 80)
squarify.plot(sizes=sizes, label=labels, color=colors, alpha=.8)
# Decorate
plt.title('Treemap of Vechile Class')
plt.axis('off')
plt.show()
圖33
34 條形圖 （Bar Chart）
條形圖是基於計數或任何給定指標可視化項目的經典方式。 在下面的圖表中，我為每個項目使用了不同的顏色，但您通常可能希望為所有項目選擇一種顏色，除非您按組對其進行着色。 顏色名稱存儲在下面代碼中的all_colors中。 您可以通過在plt.plot（）中設置顏色參數來更改條的顏色。
import random
# Import Data
df_raw = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")
# Prepare Data
df = df_raw.groupby('manufacturer').size().reset_index(name='counts')
n = df['manufacturer'].unique().__len__()+1
all_colors = list(plt.cm.colors.cnames.keys())
random.seed(100)
c = random.choices(all_colors, k=n)
# Plot Bars
plt.figure(figsize=(16,10), dpi= 80)
plt.bar(df['manufacturer'], df['counts'], color=c, width=.5)
for i, val in enumerate(df['counts'].values):
plt.text(i, val, float(val), horizontalalignment='center', verticalalignment='bottom', fontdict={'fontweight':500, 'size':12})
# Decoration
plt.gca().set_xticklabels(df['manufacturer'], rotation=60, horizontalalignment= 'right')
plt.title("Number of Vehicles by Manaufacturers", fontsize=22)
plt.ylabel('# Vehicles')
plt.ylim(0, 45)
plt.show()
圖34
六、變化 （Change）
35 時間序列圖 （Time Series Plot）
時間序列圖用於顯示給定度量隨時間變化的方式。 在這里，您可以看到 1949年 至 1969年間航空客運量的變化情況。
# Import Data
df = pd.read_csv('https://github.com/selva86/datasets/raw/master/AirPassengers.csv')
# Draw Plot
plt.figure(figsize=(16,10), dpi= 80)
plt.plot('date', 'traffic', data=df, color='tab:red')
# Decoration
plt.ylim(50, 750)
xtick_location = df.index.tolist()[::12]
xtick_labels = [x[-4:] for x in df.date.tolist()[::12]]
plt.xticks(ticks=xtick_location, labels=xtick_labels, rotation=0, fontsize=12, horizontalalignment='center', alpha=.7)
plt.yticks(fontsize=12, alpha=.7)
plt.title("Air Passengers Traffic (1949 - 1969)", fontsize=22)
plt.grid(axis='both', alpha=.3)
# Remove borders
plt.gca().spines["top"].set_alpha(0.0)
plt.gca().spines["bottom"].set_alpha(0.3)
plt.gca().spines["right"].set_alpha(0.0)
plt.gca().spines["left"].set_alpha(0.3)
plt.show()
圖35
36 帶波峰波谷標記的時序圖 （Time Series with Peaks and Troughs Annotated）
下面的時間序列繪制了所有峰值和低谷，並注釋了所選特殊事件的發生。
圖36
37 自相關和部分自相關圖 （Autocorrelation (ACF) and Partial Autocorrelation (PACF) Plot）
自相關圖（ACF圖）顯示時間序列與其自身滯后的相關性。 每條垂直線（在自相關圖上）表示系列與滯后0之間的滯后之間的相關性。圖中的藍色陰影區域是顯着性水平。 那些位於藍線之上的滯后是顯着的滯后。
那么如何解讀呢？
對於空乘旅客，我們看到多達14個滯后跨越藍線，因此非常重要。 這意味着，14年前的航空旅客交通量對今天的交通狀況有影響。
PACF在另一方面顯示了任何給定滯后（時間序列）與當前序列的自相關，但是刪除了滯后的貢獻。
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
# Import Data
df = pd.read_csv('https://github.com/selva86/datasets/raw/master/AirPassengers.csv')
# Draw Plot
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2,figsize=(16,6), dpi= 80)
plot_acf(df.traffic.tolist(), ax=ax1, lags=50)
plot_pacf(df.traffic.tolist(), ax=ax2, lags=20)
# Decorate
# lighten the borders
ax1.spines["top"].set_alpha(.3); ax2.spines["top"].set_alpha(.3)
ax1.spines["bottom"].set_alpha(.3); ax2.spines["bottom"].set_alpha(.3)
ax1.spines["right"].set_alpha(.3); ax2.spines["right"].set_alpha(.3)
ax1.spines["left"].set_alpha(.3); ax2.spines["left"].set_alpha(.3)
# font size of tick labels
ax1.tick_params(axis='both', labelsize=12)
ax2.tick_params(axis='both', labelsize=12)
plt.show()
圖37
38 交叉相關圖 （Cross Correlation plot）
交叉相關圖顯示了兩個時間序列相互之間的滯后。
圖38
39 時間序列分解圖 （Time Series Decomposition Plot）
時間序列分解圖顯示時間序列分解為趨勢，季節和殘差分量。
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
from dateutil.parser import parse
# Import Data
df = pd.read_csv('https://github.com/selva86/datasets/raw/master/AirPassengers.csv')
dates = pd.DatetimeIndex([parse(d).strftime('%Y-%m-01') for d in df['date']])
df.set_index(dates, inplace=True)
# Decompose
result = seasonal_decompose(df['traffic'], model='multiplicative')
# Plot
plt.rcParams.update({'figure.figsize': (10,10)})
result.plot().suptitle('Time Series Decomposition of Air Passengers')
plt.show()
圖39
40 多個時間序列 （Multiple Time Series）
您可以繪制多個時間序列，在同一圖表上測量相同的值，如下所示。
圖40
41 使用輔助 Y 軸來繪制不同范圍的圖形 （Plotting with different scales using secondary Y axis）
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如果要顯示在同一時間點測量兩個不同數量的兩個時間序列，則可以在右側的輔助Y軸上再繪制第二個系列。
圖41
42 帶有誤差帶的時間序列 （Time Series with Error Bands）
如果您有一個時間序列數據集，每個時間點（日期/時間戳）有多個觀測值，則可以構建帶有誤差帶的時間序列。 您可以在下面看到一些基於每天不同時間訂單的示例。 另一個關於45天持續到達的訂單數量的例子。
在該方法中，訂單數量的平均值由白線表示。 並且計算95％置信區間並圍繞均值繪制。
圖42
圖42-2
43 堆積面積圖 （Stacked Area Chart）
堆積面積圖可以直觀地顯示多個時間序列的貢獻程度，因此很容易相互比較。
圖43
44 未堆積的面積圖 （Area Chart UnStacked）
未堆積面積圖用於可視化兩個或更多個系列相對於彼此的進度（起伏）。 在下面的圖表中，您可以清楚地看到隨着失業中位數持續時間的增加，個人儲蓄率會下降。 未堆積面積圖表很好地展示了這種現象。
# Import Data
df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/economics.csv")
# Prepare Data
x = df['date'].values.tolist()
y1 = df['psavert'].values.tolist()
y2 = df['uempmed'].values.tolist()
mycolors = ['tab:red', 'tab:blue', 'tab:green', 'tab:orange', 'tab:brown', 'tab:grey', 'tab:pink', 'tab:olive']
columns = ['psavert', 'uempmed']
# Draw Plot
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(16,9), dpi= 80)
ax.fill_between(x, y1=y1, y2=0, label=columns[1], alpha=0.5, color=mycolors[1], linewidth=2)
ax.fill_between(x, y1=y2, y2=0, label=columns[0], alpha=0.5, color=mycolors[0], linewidth=2)
# Decorations
ax.set_title('Personal Savings Rate vs Median Duration of Unemployment', fontsize=18)
ax.set(ylim=[0, 30])
ax.legend(loc='best', fontsize=12)
plt.xticks(x[::50], fontsize=10, horizontalalignment='center')
plt.yticks(np.arange(2.5, 30.0, 2.5), fontsize=10)
plt.xlim(-10, x[-1])
# Draw Tick lines
for y in np.arange(2.5, 30.0, 2.5):
plt.hlines(y, xmin=0, xmax=len(x), colors='black', alpha=0.3, linestyles="--", lw=0.5)
# Lighten borders
plt.gca().spines["top"].set_alpha(0)
plt.gca().spines["bottom"].set_alpha(.3)
plt.gca().spines["right"].set_alpha(0)
plt.gca().spines["left"].set_alpha(.3)
plt.show()
圖44
45 日歷熱力圖 （Calendar Heat Map）
與時間序列相比，日歷地圖是可視化基於時間的數據的備選和不太優選的選項。 雖然可以在視覺上吸引人，但數值並不十分明顯。 然而，它可以很好地描繪極端值和假日效果。
（『Python數據之道』注：需要安裝 calmap 庫）
import matplotlib as mpl
# pip install calmap
# Python數據之道 備注
import calmap
# Import Data
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/yahoo.csv", parse_dates=['date'])
df.set_index('date', inplace=True)
# Plot
plt.figure(figsize=(16,10), dpi= 80)
calmap.calendarplot(df['2014']['VIX.Close'], fig_kws={'figsize': (16,10)}, yearlabel_kws={'color':'black', 'fontsize':14}, subplot_kws={'title':'Yahoo Stock Prices'})
plt.show()
圖45
46 季節圖 （Seasonal Plot）
季節圖可用於比較上一季中同一天（年/月/周等）的時間序列。
圖46
七、分組 （Groups）
47 樹狀圖 （Dendrogram）
樹形圖基於給定的距離度量將相似的點組合在一起，並基於點的相似性將它們組織在樹狀鏈接中。
import scipy.cluster.hierarchy as shc
# Import Data
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/USArrests.csv')
# Plot
plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80)
plt.title("USArrests Dendograms", fontsize=22)
dend = shc.dendrogram(shc.linkage(df[['Murder', 'Assault', 'UrbanPop', 'Rape']], method='ward'), labels=df.State.values, color_threshold=100)
plt.xticks(fontsize=12)
plt.show()
圖47
48 簇狀圖 （Cluster Plot）
簇狀圖 （Cluster Plot）可用於划分屬於同一群集的點。 下面是根據USArrests數據集將美國各州分為5組的代表性示例。 此圖使用“謀殺”和“攻擊”列作為X和Y軸。 或者，您可以將第一個到主要組件用作X軸和Y軸。
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from scipy.spatial import ConvexHull
# Import Data
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/USArrests.csv')
# Agglomerative Clustering
cluster = AgglomerativeClustering(n_clusters=5, affinity='euclidean', linkage='ward')
cluster.fit_predict(df[['Murder', 'Assault', 'UrbanPop', 'Rape']])
# Plot
plt.figure(figsize=(14, 10), dpi= 80)
plt.scatter(df.iloc[:,0], df.iloc[:,1], c=cluster.labels_, cmap='tab10')
# Encircle
def encircle(x,y, ax=None, **kw):
if not ax: ax=plt.gca()
p = np.c_[x,y]
hull = ConvexHull(p)
poly = plt.Polygon(p[hull.vertices,:], **kw)
ax.add_patch(poly)
# Draw polygon surrounding vertices
encircle(df.loc[cluster.labels_ == 0, 'Murder'], df.loc[cluster.labels_ == 0, 'Assault'], ec="k", fc="gold", alpha=0.2, linewidth=0)
encircle(df.loc[cluster.labels_ == 1, 'Murder'], df.loc[cluster.labels_ == 1, 'Assault'], ec="k", fc="tab:blue", alpha=0.2, linewidth=0)
encircle(df.loc[cluster.labels_ == 2, 'Murder'], df.loc[cluster.labels_ == 2, 'Assault'], ec="k", fc="tab:red", alpha=0.2, linewidth=0)
encircle(df.loc[cluster.labels_ == 3, 'Murder'], df.loc[cluster.labels_ == 3, 'Assault'], ec="k", fc="tab:green", alpha=0.2, linewidth=0)
encircle(df.loc[cluster.labels_ == 4, 'Murder'], df.loc[cluster.labels_ == 4, 'Assault'], ec="k", fc="tab:orange", alpha=0.2, linewidth=0)
# Decorations
plt.xlabel('Murder'); plt.xticks(fontsize=12)
plt.ylabel('Assault'); plt.yticks(fontsize=12)
plt.title('Agglomerative Clustering of USArrests (5 Groups)', fontsize=22)
plt.show()
圖48
49 安德魯斯曲線 （Andrews Curve）
安德魯斯曲線有助於可視化是否存在基於給定分組的數字特征的固有分組。 如果要素（數據集中的列）無法區分組（cyl），那么這些線將不會很好地隔離，如下所示。
from pandas.plotting import andrews_curves
# Import
df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mtcars.csv")
df.drop(['cars', 'carname'], axis=1, inplace=True)
# Plot
plt.figure(figsize=(12,9), dpi= 80)
andrews_curves(df, 'cyl', colormap='Set1')
# Lighten borders
plt.gca().spines["top"].set_alpha(0)
plt.gca().spines["bottom"].set_alpha(.3)
plt.gca().spines["right"].set_alpha(0)
plt.gca().spines["left"].set_alpha(.3)
plt.title('Andrews Curves of mtcars', fontsize=22)
plt.xlim(-3,3)
plt.grid(alpha=0.3)
plt.xticks(fontsize=12)
plt.yticks(fontsize=12)
plt.show()
圖49
50 平行坐標 （Parallel Coordinates）
平行坐標有助於可視化特征是否有助於有效地隔離組。 如果實現隔離，則該特征可能在預測該組時非常有用。
from pandas.plotting import parallel_coordinates
# Import Data
df_final = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/diamonds_filter.csv")
# Plot
plt.figure(figsize=(12,9), dpi= 80)
parallel_coordinates(df_final, 'cut', colormap='Dark2')
# Lighten borders
plt.gca().spines["top"].set_alpha(0)
plt.gca().spines["bottom"].set_alpha(.3)
plt.gca().spines["right"].set_alpha(0)
plt.gca().spines["left"].set_alpha(.3)
plt.title('Parallel Coordinated of Diamonds', fontsize=22)
plt.grid(alpha=0.3)
plt.xticks(fontsize=12)
plt.yticks(fontsize=12)
plt.show()