python数据可视化如何划分为4个
时间: 2024-05-23 21:14:12 浏览: 17
Python数据可视化可以根据其功能和用途分为以下四种类型:
1. 静态数据可视化:静态数据可视化是指生成固定静态图像的可视化,主要用于展示数据的概貌和趋势。常用的库包括matplotlib、seaborn等。
2. 交互式数据可视化:交互式数据可视化是指通过用户的操作,动态地改变图形,使数据分析变得更加直观和易于理解。常用的库包括Plotly、Bokeh等。
3. 地理数据可视化:地理数据可视化是指将数据与地图相结合,用地图来展示数据的分布和趋势。常用的库包括folium、geopandas等。
4. 三维数据可视化:三维数据可视化是指将数据呈现在三维空间中,以更直观的方式展示数据特征。常用的库包括Mayavi、Plotly等。
相关问题
python数据可视化第九节
第九节数据可视化主要包括以下内容:
1. 直方图
直方图是一种常用的数据可视化方式,用于显示数据的分布情况。直方图通过将数据划分成一些连续的区间(也称为“箱子”或“桶”),然后统计每个区间内的数据量,并将结果绘制为垂直条形图。
在 Python 中,我们可以使用 Matplotlib 库的 hist() 函数来绘制直方图,例如:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成1000个随机数,服从正态分布
data = np.random.randn(1000)
# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=30, alpha=0.5, color='green')
# 添加标题和标签
plt.title('Histogram of Random Data')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
# 显示图形
plt.show()
```
2. 箱线图
箱线图是一种用于展示数据分布情况的图表。它由一个矩形和两条“须”组成。矩形表示数据的四分位数范围(第一四分位数、中位数和第三四分位数),上下两条“须”表示数据的最大值和最小值,以及可能的离群值。
在 Python 中,我们可以使用 Matplotlib 库的 boxplot() 函数来绘制箱线图,例如:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成3组数据,每组100个随机数,服从正态分布
data1 = np.random.normal(0, 1, 100)
data2 = np.random.normal(2, 1, 100)
data3 = np.random.normal(4, 1, 100)
# 绘制箱线图
plt.boxplot([data1, data2, data3], labels=['Group 1', 'Group 2', 'Group 3'])
# 添加标题和标签
plt.title('Boxplot of Random Data')
plt.xlabel('Group')
plt.ylabel('Value')
# 显示图形
plt.show()
```
3. 热力图
热力图是一种用于展示数据密度分布情况的图表。它通常通过不同颜色的方块来表示数据的密度大小,颜色越浅表示密度越大,颜色越深表示密度越小。
在 Python 中,我们可以使用 Seaborn 库的 heatmap() 函数来绘制热力图,例如:
```python
import seaborn as sns
import numpy as np
# 生成10x10的随机矩阵
data = np.random.rand(10, 10)
# 绘制热力图
sns.heatmap(data, cmap='YlGnBu')
# 添加标题和标签
plt.title('Heatmap of Random Data')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
# 显示图形
plt.show()
```
以上就是第九节数据可视化的内容,希望对你有所帮助。
python数据挖掘可视化案例
以下是一个基于Python的数据挖掘可视化案例:
数据集:Iris数据集。该数据集包含三个不同种类的鸢尾花(Setosa、Versicolour和Virginica)的50个样本,每个样本有四个特征(萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度)。
目标:使用数据挖掘技术探索鸢尾花数据集,并通过可视化展示其潜在的模式和关系。
步骤:
1. 导入数据集,并进行数据清洗和预处理。
```python
import pandas as pd
import seaborn as sns
# 导入数据集
iris = sns.load_dataset('iris')
# 数据清洗和预处理
iris.drop_duplicates(inplace=True) # 去重
iris.dropna(inplace=True) # 去空值
```
2. 数据探索和分析。使用统计学和可视化工具来分析数据集的特征和关系。
```python
# 统计学探索
print(iris.describe())
# 可视化探索
sns.pairplot(iris, hue='species')
```
3. 特征工程和数据编码。将分类变量编码为数值变量,并进行特征选择和缩放。
```python
# 编码分类变量
iris['species'] = pd.factorize(iris['species'])[0]
# 特征选择和缩放
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X = iris.iloc[:, :-1] # 特征
y = iris.iloc[:, -1] # 目标
# 特征选择
selector = SelectKBest(f_classif, k=2)
selector.fit_transform(X, y)
X = X.iloc[:, selector.get_support(indices=True)]
# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
```
4. 模型训练和评估。使用机器学习算法训练模型,并评估其性能。
```python
# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train, y_train)
# 评估模型
from sklearn.metrics import classification_report
y_pred = clf.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))
```
5. 可视化结果。使用matplotlib和seaborn库来可视化模型结果。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制决策边界
sns.set(style='whitegrid')
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap='viridis')
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Petal length')
plt.title('Logistic Regression Decision Boundary')
ax = plt.gca()
xlim = ax.get_xlim()
ylim = ax.get_ylim()
xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30)
yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30)
YY, XX = np.meshgrid(yy, xx)
xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T
Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape)
ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5,
linestyles=['--', '-', '--'])
ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,
linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k')
plt.show()
```
以上就是一个基于Python的数据挖掘可视化案例。通过数据探索和分析、特征工程和数据编码、模型训练和评估以及可视化结果等步骤,我们可以更好地理解数据集和模型,并从中获得有价值的信息。
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