matplotlib与seaborn:饼图与密度图实战应用
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更新于2024-08-04
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本资源主要介绍了Python中两种常用的数据可视化工具matplotlib和seaborn在创建图表方面的应用,特别是饼图和密度图在数据探索中的作用。饼图主要用于表示一个维度下各项指标占总体的比例,适用于展示各类别之间的相对大小关系,有助于整体与个体的对比,适用于数据类别较少的情况。在matplotlib中,通过`plt.pie()`函数绘制饼图,参数如`x`表示各部分占比,`explode`控制部分偏离中心的程度,`labels`用于设置标签,`colors`指定颜色,`startangle`设置起始绘制角度,`shadow`控制是否显示阴影,`labeldistance`调整标签位置,`radius`定义饼图半径。
密度图则针对连续变量的探索,seaborn库提供了方便的接口来呈现数据的分布情况,这对于检测异常值和理解变量特性非常有用。在seaborn的`distplot()`或`kdeplot()`函数中,用户可以输入数据`a`,并可以通过`bins`控制直方图的柱数,`hist`、`kde`和`rug`分别决定是否绘制直方图、核密度估计和垂直线条。此外,还可以通过`color`设置颜色,`vertical`调整y轴显示方式,`norm_hist`控制直方图的高度表示密度而非计数,以及自定义轴标签。
通过这两个图形,数据分析师可以有效地理解和呈现数据的分布特征,辅助决策和后续的数据分析工作。在实际应用中,根据数据特性和需求选择合适的图表类型是非常关键的。
2020-09-09 上传
2024-01-17 上传
2023-09-28 上传
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2023-08-22 上传
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2024-01-10 上传
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