1. python可视化界面怎么做
本文所演示的的可视化方法
散点图(Scatterplot)
直方图(Histogram)
小提琴图(Violinplot)
特征两两对比图(Pairplot)
安德鲁斯曲线(Andrewscurves)
核密度图(Kerneldensityestimationplot)
平行坐标图(Parallelcoordinates)
Radviz(力矩图?)
热力图(Heatmap)
气泡图(Bubbleplot)
这里主要使用Python一个流行的作图工具:Seabornlibrary,同时Pandas和bubbly辅助。为什么Seaborn比较好?
因为很多时候数据分析,建模前,都要清洗数据,清洗后数据的结果总要有个格式,我知道的最容易使用,最方便输入模型,最好画图的格式叫做"TidyData"(WickhamH.Tidydata[J].JournalofStatisticalSoftware,2014,59(10):1-23.)其实很简单,TidyData格式就是:
每条观察(记录)自己占一行
观察(记录)的每个特征自己占一列
举个例子,我们即将作图的数据集IRIS就是TidyData(IRIS(IRIS数据集)_网络):
Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher,1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类。
该数据集包含了5个属性:
Sepal.Length(花萼长度),单位是cm;
Sepal.Width(花萼宽度),单位是cm;
Petal.Length(花瓣长度),单位是cm;
Petal.Width(花瓣宽度),单位是cm;
种类:IrisSetosa(山鸢尾)、IrisVersicolour(杂色鸢尾),以及IrisVirginica(维吉尼亚鸢尾)。
IRIS数据可以看到,每条观察(ID=0,1,2...)自己占一行,每个特征(四个部位长/宽度,种类)自己占一列。Seaborn就是为TidyData设计的,所以方便使用。
所以这个数据集有6列,6个特征,很多时候做可视化就是为了更好的了解数据,比如这里就是想看每个种类的花有什么特点,怎么样根据其他特征把花分为三类。我个人的喜好是首先一张图尽量多的包含数据点,展示数据信息,从中发现规律。我们可以利用以下代码完全展示全部维度和数据这里用的bubbly:
三维图,全局观察Python做出来,其实是一张可以拖动角度,放大缩小的图,拖一拖看各角度视图会发现三类还是分的挺明显的。Github上这个bubbly还是很厉害的,方便。
接下来开始做一些基础的可视化,没有用任何修饰,代码只有最关键的画图部分,可视化作卖敬悄为比赛的一个基础和开端,个人理解做出的图能看就行,美不美无所谓,不美也不扣分。因为
散点图,可以得到相关性等信息,比如基本上SepalLengthCm越大,SepalWidthCm越大
散点图使用Jointplot,看两个变量的分布,KDE图,同时展示对应的数据点
就像上一篇说的,比赛中的每个环节都稿则至关重要,很有必要看下这些分布直方图,kde图,根据这些来处理异常值等,这里请教,为什么画了直方图还要画KDE??我理解说的都是差不多的东西。
关于KDE:"由于核密度估计方法不利用有关数据分布的先验知识,对数据分布不附加任何假定,是一种从数据样本本身出发研究数据分布特征的方法,因而,在统计学理论和应用领域均受到高度的重视。"
无论如何,我们先画直方图,再画KDE
直方图KDE图这里通过KDE可以说,由于Setosa的KDE与其他两种没有交集,直接可以用Petailength线性区分Setosa与其他两个物种。
Pairplot箱线图,显示一组数据分散情况的统计图。形状如箱子。主要用于反映原始数据分布的特征,关键的5个黑线是最中渣大值、最小值、中位数和两个四分位数。在判断异常值,处理异常值时候有用。
BoxPlot小提琴图
Violinplot这个Andrewscurves很有趣,它是把所有特征组合起来,计算个值,展示该值,可以用来确认这三个物种到底好不好区分,维基网络的说法是“Ifthereisstructureinthedata,itmaybevisibleintheAndrews'curvesofthedata.”(Andrewsplot-Wikipedia)
Andrews'curvesradvizRadviz可视化原理是将一系列多维空间的点通过非线性方法映射到二维空间的可视化技术,是基于圆形平行坐标系的设计思想而提出的多维可视化方法。圆形的m条半径表示m维空间,使用坐标系中的一点代表多为信息对象,其实现原理参照物理学中物体受力平衡定理。多维空间的点映射到二维可视空间的位置由弹簧引力分析模型确定。(Radviz可视化原理-CSDN博客),能展示一些数据的可区分规律。
数值是皮尔森相关系数,浅颜色表示相关性高,比如Petal.Length(花瓣长度)与Petal.Width(花瓣宽度)相关性0.96,也就是花瓣长的花,花瓣宽度也大,也就是个大花。
不过,现在做可视化基本上不用python了,具体为什么可以去看我的写的文章,我拿python做了爬虫,BI做了可视化,效果和速度都很好。
finereport
可视化的一大应用就是数据报表,而FineReport可以自由编写整合所需要的报表字段进行报表输出,支持定时刷新和监控邮件提醒,是大部分互联网公司会用到的日常报表平台。
尤其是公司体系内经营报表,我们用的是商业报表工具,就是finereport。推荐他是因为有两个高效率的点:①可以完成从数据库取数(有整合数据功能)—设计报表模板—数据展示的过程。②类似excel做报表,一张模板配合参数查询可以代替几十张报表。
FineBI
简洁明了的数据分析工具,也是我个人最喜欢的可视化工具,优点是零代码可视化、可视化图表丰富,只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果,拥有数据整合、可视化数据处理、探索性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能,更重要的是个人版免费。
主要优点是可以实现自助式分析,而且学习成本极低,几乎不需要太深奥的编程基础,比起很多国外的工具都比较易用上手,非常适合经常业务人员和运营人员。在综合性方面,FineBI的表现比较突出,不需要编程而且简单易做,能够实现平台展示,比较适合企业用户和个人用户,在数据可视化方面是一个不错的选择;
这些是我见过比较常用的,对数据探索有帮助的可视化方法。
这个非常简单,PyQt就可以轻松实现,一个基于Qt的接口包,可以直接拖拽控件设计UI界面,下面我简单介绍一下这个包的安装和使用,感兴趣的朋友可以自己尝试一下:
1.首先,安装PyQt模块,这个直接在cmd窗口输入命令“pipinstallpyqt5”就行,如下,整个模块比较大,下载过程需要等待一会儿,保持联网:
2.安装完成后,我们就可以直接打开Qt自带的QtDesigner设计师设计界面了,这里默认会安装到site-packages->PyQt5->Qt->bin目录,打开后的界面如下,可以直接新建对话框等窗口,所有的控件都可以直接拖拽,编辑属性,非常方便:
3.这里我简单的设计了一个登录窗口,2个输入框和2个按钮,如下,这里可以直接使用QSS对界面进行美化(设置styleSheet属性即可),类似网页的CSS,如果你有一定的前端基础,那么美化起来会非常容易:
设计完成后,还只是一个ui文件,不是现成的Python代码,还需要借助pyuic5工具(也在bin目录下)才能将ui文件转化为Python代码,切换到ui文件所在目录,输入命令“pyuic5-ologin.pylogin.ui”即可(这里替换成你的ui文件),转化成功后的Python代码如下(部分截图):
还需要在最下面添加一个main函数,创建上面Ui_Form类对象显示窗口即可,如下:
最后点击运行程序,效果如下,和刚才设计的界面效果一模一样:
至此,我们就完成了利用Python的PyQt模块直接拖拽控件来设计UI界面。总的来说,整个过程非常简单,只要你有一定的Python基础,熟悉一下操作过程,很快就能掌握的,当然,还有许多其他UI开发模块,像tkinter,wxPython,Eric6等,也都非常不错,网上也有相关教程和资料,介绍的非常详细,感兴趣的话,可以搜一下,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧,也欢迎大家评论、留言进行补充。
首先,如果没有安装python和PyQt软件的请先直接搜索下载并安装。python是一个开源软件,因此都是可以在网上免费下载的,最新版本即可。下载完成后,我们先打开PyQtdesigner。
2
打开后,首先是一个默认的新建窗口界面,在这里我们就选择默认的窗口即可。
3
现在是一个完全空白的窗口。第一步我们要先把所有的设计元素都拖进这个窗口。我们先拖入一个“Label”,就是一个不可编辑的标签。
随后我们再拖入一个可以编辑的“LineEdit”
最后我们拖入最后一个元素:“PushButton”按钮,也就是平时我们所点的确定。
目前我们已经把所有所需要的元素都拖入了新建的窗口。对于每一个元素,我们都可以双击进行属性值的修改,此时我们仅需要双击改个名字即可
此时我们已经完成了一半,接下来需要对动作信号进行操作。我们需要先切入编辑信号的模式
此时把鼠标移动到任意元素,都会发现其变成红色,代表其被选中。
当我们选中pushbutton后,继续拖动鼠标指向上面的lineedit,会发现由pushbutton出现一个箭头指向了lineedit,代表pushbutton的动作会对lineedit进行操作。
随即会弹出一个配置连接窗口。左边的是pushbutton的操作,我们选择clicked(),即点击pushbutton。
右边是对lineedit的操作,我们选择clear(),即清楚lineedit中的内容。
最后我们点击确定。
保存完成后,我们在PyQt中的操作就已经完成了。保存的文件名我们命名为test,PyQt生成的设计文件后缀是.ui。
2. python 怎样数据可视化 3d
importrandom
importnumpyasnp
importmatplotlibasmpl
importmatplotlib.pyplotasplt
importmatplotlib.datesasmdates
frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D
mpl.rcParams['font.size']=10
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')
forzin[2011,2012,2013,2014]:
xs=xrange(1,13)
ys=1000*np.random.rand(12)
color=plt.cm.Set2(random.choice(xrange(plt.cm.Set2.N)))
ax.bar(xs,ys,zs=z,zdir='y',color=color,alpha=0.8)
ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(xs))
ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(ys))
ax.set_xlabel('Month')
ax.set_ylabel('Year')
ax.set_zlabel('SalesNet[usd]')
plt.show()
效果图:
利用ptyhonmatplotlib 3D函数可以画出一些3D视觉图
3. python可视化数据分析常用图大集合(收藏)
python数据分析常用图大集合:包含折线图、直方图、垂直条形图、水平条形图、饼图、箱线图、热力图、散点图、蜘蛛图、二元变量分布、面积图、六边形图等12种常用可视化数据分析图,后期还会不断的收集整理,请关注更新!
以下默认所有的操作都先导入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn
一、折线图
折线图可以用来表示数据随着时间变化的趋势
Matplotlib
plt.plot(x, y)
plt.show()
Seaborn
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
sns.lineplot(x="x", y="y", data=df)
plt.show()
二、直方图
直方图是比较常见的视图,它是把横坐标等分成了一定数量的小区间,然后在每个小区间内用矩形条(bars)展示该区间的数值
Matplotlib
Seaborn
三、垂直条形图
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。
Matplotlib
Seaborn
1plt.show()
四、水平条形图
五、饼图
六、箱线图
箱线图由五个数值点组成:最大值 (max)、最小值 (min)、中位数 (median) 和上下四分位数 (Q3, Q1)。
可以帮我们分析出数据的差异性、离散程度和异常值等。
Matplotlib
Seaborn
七、热力图
力图,英文叫 heat map,是一种矩阵表示方法,其中矩阵中的元素值用颜色来代表,不同的颜色代表不同大小的值。通过颜色就能直观地知道某个位置上数值的大小。
通过 seaborn 的 heatmap 函数,我们可以观察到不同年份,不同月份的乘客数量变化情况,其中颜色越浅的代表乘客数量越多
八、散点图
散点图的英文叫做 scatter plot,它将两个变量的值显示在二维坐标中,非常适合展示两个变量之间的关系。
Matplotlib
Seaborn
九、蜘蛛图
蜘蛛图是一种显示一对多关系的方法,使一个变量相对于另一个变量的显着性是清晰可见
十、二元变量分布
二元变量分布可以看两个变量之间的关系
十一、面积图
面积图又称区域图,强调数量随时间而变化的程度,也可用于引起人们对总值趋势的注意。
堆积面积图还可以显示部分与整体的关系。折线图和面积图都可以用来帮助我们对趋势进行分析,当数据集有合计关系或者你想要展示局部与整体关系的时候,使用面积图为更好的选择。
十二、六边形图
六边形图将空间中的点聚合成六边形,然后根据六边形内部的值为这些六边形上色。
原文至:https://www.py.cn/toutiao/16894.html
4. Python 中的可视化工具介绍
几周前,R语言社区经历了一场关于画图工具的讨论。对于我们这种外人来说,具体的细节并不重要,但是我们可以将一些有用的观点运用到 Python 中。讨论的重点是 R 语言自带的绘图工具 base R 和 Hadley Wickham 开发的绘图工具 ggplot2 之间的优劣情况。如果你想了解更多细节内容,请阅读以下几篇文章:
其中最重要的两个内容是:
不是所有人都认同第二个观点,ggplot2确实无法绘制出所有的图表类型,但是我会利用它来做分析。
以下是 2016 年 4 月写的关于绘图工具的概述。出于多方面的原因,绘图工具的选取更多地取决于个人偏好,因此本文介绍的 Python 绘图工具也仅代表我的个人使用偏好。
Matplotlib 是一个强大的工具,它是 Pandas' builtin-plotting 和 Seaborn 的基础。 Matplotlib 能够绘制许多不同的图形,还能调用多个级别的许多 API 。我发现 pyplot api 非常好用,你可能用不上 Transforms 或者 artists ,但是如果你有需求的话可以查阅帮助文档。我将从 pandas 和 seaborn 图开始介绍,然后介绍如何调用 pyplot 的 API 。
DataFrame 和 Series 拥有 .plot 的命名空间,其中有许多图形类别可供选择(line, hist, scatter, 等等)。 Pandas 对象还提供了额外的用于增强图形展现效果的数据,如索引变量。
由于 pandas 具有更少的向后兼容的限制,所以它具有更好的美学特性。从这方面来说,我认为 pandas 中的 DataFrame.plot 是一个非常实用的快速探索性分析的工具。
Michael Waskom 所开发的 Seaborn 提供了一个高层次的界面来绘制更吸引人统计图形。 Seaborn 提供了一个可以快速探索分析数据不同特征的 API 接口,接下来我们将重点介绍它。
Bokeh 是一款针对浏览器开发的可视化工具。
和 matplotlib 一样,**Bokeh
** 拥有一系列 API 接口。比如 glpyhs 接口,该接口和 matplotllib 中的 Artists 接口非常相似,它主要用于绘制环形图、方形图和多边形图等。最近 Bokeh 又开放了一个新的图形接口,该接口主要用于处理词典数据或 DataFrame 数据,并用于绘制罐头图。
以下是一些本文没有提到的可视化工具:
我们将利用 ggplot2 中的 diamonds 数据集,你可以在 Vincent Arelbundock's RDatasets 中找到它(pd.read_csv(' http://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/ggplot2/diamonds.csv') ),此外我们还需要检测是否已经安装 feather 。
[站外图片上传中……(4)]
Bokeh 提供了两个 API,一个是低级的 glyph API,另一个是高级的 Charts API。
[站外图片上传中……(5)]
还不是很清楚我们应该在啥时候利用 Bokeh 来进行探索性分析,不过它的交互式功能可以激发我的兴趣。就个人而言,由于习惯问题我平时仍然一直使用 matplotlib 来绘图,我还无法完全切换到 Bokeh 中。
我非常喜欢 Bokeh 的仪表盘功能和 bokeh server 的 webapps。
[站外图片上传中……(6)]
[站外图片上传中……(7)]
[站外图片上传中……(8)]
matplotlib 并不局限于处理 DataFrame 数据,它支持所有使用 getitem 作为键值的数据类型。
[站外图片上传中……(9)]
[站外图片上传中……(10)]
我们从列变量的名字中提取出轴标签,利用 Pandas 可以更加便捷地绘制一系列共享 x 轴数据的图形。
[站外图片上传中……(11)]
[站外图片上传中……(12)]
本文中的剩余部分将重点介绍 seaborn和为什么我认为它是探索性分析的强大工具。
我强烈建议你阅读 Seaborn 的 introctory notes,这上面介绍了 seaborn 的设计逻辑和应用领域。
我们可以通过一个稳定的且易懂的 API 接口来调用 Seaborn。
事实上,seaborn 是基于 matplotlib 开发的,这意味着如果你熟悉 pyplot API的话,那么你可以很容易地掌握 seaborn。
大多数 seaborn 绘图函数的参数都由 x, y, hue, 和 data 构成(并不是所有的参数都是必须的)。如果你处理的对象是 DataFrame,那么你可以直接将列变量的名称和数据集的名称一同传递到绘图函数中。
[站外图片上传中……(13)]
[站外图片上传中……(14)]
[站外图片上传中……(15)]
[站外图片上传中……(16)]
我们可以很轻易地探究两个变量之间的关系:
[站外图片上传中……(17)]
[站外图片上传中……(18)]
或者一次探究多个变量之间的关系:
[站外图片上传中……(19)]
[站外图片上传中……(20)]
pariplot 是 PairGrid 的一个包装函数,它提供了 seaborn 一个重要的抽象功能——Grid。Seaborn 的 Grid 将 matplotlib 中Figure 和数据集中的变量联系起来了。
我们有两种方式可以和 grids 进行交互操作。其一,seaborn 提供了类似于 pairplot 的包装函数,它提前设置了许多常见任务的参数;其二,如果你需要更多的自定义选项,那么你可以直接利用 Grid 方法。
[站外图片上传中……(21)]
[站外图片上传中……(22)]
[站外图片上传中……(23)]
34312 rows × 7 columns
[站外图片上传中……(24)]
[站外图片上传中……(25)]
FaceGrid 可以通过控制分面变量来生成 Grid图形,其中PairGrid是它的一个特例。接下来的案例中,我们将以数据集中的 cut 变量为分面变量来绘制图像:
[站外图片上传中……(26)]
[站外图片上传中……(27)]
最后一个案例展示了如何将 seaborn 和 matplotlib 结合起来。g.axes是matplotlib.Axes的一个数组,g.fig是matplotlib.Figure的一个特例。这是使用 seaborn 时常见的一个模式:利用 seaborn 的方法来绘制图像,然后再利用 matplotlib 来调整细节部分。
我认为 seaborn 之所以吸引人是因为它的绘图语法具有很强的灵活性。你不会被作者所设定的图表类型所局限住,你可以根据自己的需要创建新的图表。
[站外图片上传中……(28)]
[站外图片上传中……(29)]
[站外图片上传中……(30)]
[站外图片上传中……(31)]
本来,我打算准备更多的例子来介绍 seaborn,但是我会将相关链接分享给大家。Seaborn 的说明文档写的非常详细。
最后,我们将结合 scikit-learn 来介绍如何利用 GridSearch 来寻找最佳参数。
[站外图片上传中……(32)]
[站外图片上传中……(33)]
[站外图片上传中……(34)]
原文链接: http://tomaugspurger.github.io/modern-6-visualization.html
译者:Fibears