LJY Optimistic undergraduate

使用pyhon可视化的一些操作

2019-07-01
LJY
Python

0.介绍

在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。 这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。 项目代码 原文链接

参考资料 https://juejin.im/post/5cecdbb75188252db706f4e9

1.散点图（Scatter plot）

散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。 如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。 在 matplotlib 中，您可以使用 plt.scatterplot（） 方便地执行此操作。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
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=" 修改为 "cmap="，Python数据之道 备注
# 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()

2.边缘直方图 （Marginal Histogram）

边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。 这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X 和 Y 的单变量分布。 这种图经常用于探索性数据分析（EDA）。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv")

# Create Fig and gridspec
fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80)
grid = plt.GridSpec(4, 4, hspace=0.5, wspace=0.2)

# Define the axes
ax_main = fig.add_subplot(grid[:-1, :-1])
ax_right = fig.add_subplot(grid[:-1, -1], xticklabels=[], yticklabels=[])
ax_bottom = fig.add_subplot(grid[-1, 0:-1], xticklabels=[], yticklabels=[])

# Scatterplot on main ax
ax_main.scatter('displ', 'hwy', s=df.cty*4, c=df.manufacturer.astype('category').cat.codes, alpha=.9, data=df, cmap="tab10", edgecolors='gray', linewidths=.5)

# histogram on the right
ax_bottom.hist(df.displ, 40, histtype='stepfilled', orientation='vertical', color='deeppink')
ax_bottom.invert_yaxis()

# histogram in the bottom
ax_right.hist(df.hwy, 40, histtype='stepfilled', orientation='horizontal', color='deeppink')

# Decorations
ax_main.set(title='Scatterplot with Histograms \n displ vs hwy', xlabel='displ', ylabel='hwy')
ax_main.title.set_fontsize(20)
for item in ([ax_main.xaxis.label, ax_main.yaxis.label] + ax_main.get_xticklabels() + ax_main.get_yticklabels()):
    item.set_fontsize(14)

xlabels = ax_main.get_xticks().tolist()
ax_main.set_xticklabels(xlabels)
plt.show()

3.边缘箱线图 （Marginal Histogram）

边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。 然而，箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第25和第75百分位数。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv")

# Create Fig and gridspec
fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80)
grid = plt.GridSpec(4, 4, hspace=0.5, wspace=0.2)

# Define the axes
ax_main = fig.add_subplot(grid[:-1, :-1])
ax_right = fig.add_subplot(grid[:-1, -1], xticklabels=[], yticklabels=[])
ax_bottom = fig.add_subplot(grid[-1, 0:-1], xticklabels=[], yticklabels=[])

# Scatterplot on main ax
ax_main.scatter('displ', 'hwy', s=df.cty*5, c=df.manufacturer.astype('category').cat.codes, alpha=.9, data=df, cmap="Set1", edgecolors='black', linewidths=.5)

# Add a graph in each part
sns.boxplot(df.hwy, ax=ax_right, orient="v")
sns.boxplot(df.displ, ax=ax_bottom, orient="h")

# Decorations ------------------
# Remove x axis name for the boxplot
ax_bottom.set(xlabel='')
ax_right.set(ylabel='')

# Main Title, Xlabel and YLabel
ax_main.set(title='Scatterplot with Histograms \n displ vs hwy', xlabel='displ', ylabel='hwy')

# Set font size of different components
ax_main.title.set_fontsize(20)
for item in ([ax_main.xaxis.label, ax_main.yaxis.label] + ax_main.get_xticklabels() + ax_main.get_yticklabels()):
    item.set_fontsize(14)

plt.show()

3.发散型条形图 （Diverging Bars）

如果您想根据单个指标查看项目的变化情况，并可视化此差异的顺序和数量，那么散型条形图 （Diverging Bars） 是一个很好的工具。 它有助于快速区分数据中组的性能，并且非常直观，并且可以立即传达这一点。 —

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
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()

4.发散型文本 （Diverging Texts）

发散型文本 （Diverging Texts）与发散型条形图 （Diverging Bars）相似，如果你想以一种漂亮和可呈现的方式显示图表中每个项目的价值，就可以使用这种方法。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
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()

5.面积图 （Area Chart）

通过对轴和线之间的区域进行着色，面积图不仅强调峰和谷，而且还强调高点和低点的持续时间。 高点持续时间越长，线下面积越大。

5.面积图 （Area Chart）

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
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 \n1975', 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()

6. 饼图 （Pie Chart

饼图是显示组成的经典方式。 然而，现在通常不建议使用它，因为馅饼部分的面积有时会变得误导。 因此，如果您要使用饼图，强烈建议明确记下饼图每个部分的百分比或数字。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
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()

7.条形图 （Bar Chart）

条形图是基于计数或任何给定指标可视化项目的经典方式。 在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。 颜色名称存储在下面代码中的all_colors中。 您可以通过在 plt.plot（）中设置颜色参数来更改条的颜色。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
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()

8.时间序列图 （Time Series Plot）

时间序列图用于显示给定度量随时间变化的方式。 在这里，您可以看到 1949年 至 1969年间航空客运量的变化情况。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import random
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()

9.自相关和部分自相关图 （Autocorrelation (ACF) and Partial Autocorrelation (PACF) Plot）

相关图（ACF图）显示时间序列与其自身滞后的相关性。 每条垂直线（在自相关图上）表示系列与滞后0之间的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。 那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。

那么如何解读呢？

对于空乘旅客，我们看到多达14个滞后跨越蓝线，因此非常重要。 这意味着，14年前的航空旅客交通量对今天的交通状况有影响。

PACF在另一方面显示了任何给定滞后（时间序列）与当前序列的自相关，但是删除了滞后的贡献。


import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import random
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()

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