Python数据可视化方法（缓更）

文章目录

• 环境和数据
• • 库
  • iris数据集
• 二维图像
• • 散点图
  • • scatter方法
    • plot方法
    • Scatter by facet grid
    • jointPlot
    • boxPlot
• 三维图像（缓更）
• 补充说明

环境和数据

软件：Python 3.7、vscode(非必须，其他IDE也可的)
数据集：鸢尾花数据集
程序源代码：点此下载绘制二维图像的源代码每个图像为一个函数，只需将调用函数的语句注释取消掉即可运行。

库

pandas, matplotlib, seaborn.

iris数据集

? 既然要使用这个数据集，首先我们来了解下这个数据集。read_csv方法用于读取硬盘上的文件，head方法用于输出数据集前五条记录。如下图所示，从左到右看，前五条记录中，数据默认编 为[0,4]，ID唯一编码每条记录，取值为[1,150]，iris数据集共150条记录。后面四个属性代表了花的特征，依次是花萼长度（Sepal Length）、花萼宽度（Sepal Length）、花朵长度（Petal Length）、花朵宽度（Petal Width），单位均为厘米cm。最后一列为花朵的种类。

二维图像

散点图

散点图是数据点在直角坐标系上的分布图。

scatter方法

scatter(x, y, color, alpha)，前两个参数为横坐标和纵坐标，color为数据点颜色，alpha为数据点透明度

Scatter by facet grid

seaborn

(iris,hue=“Species”,size=5).map(plt.scatter,“SepalLengthCm”,“SepalWidthCm”).add_legend()
在数据集的子集内可视化变量分布，row,col,hue,hue将变量视为沿着深度轴的第三维，不同级别用不同的颜色绘制。

boxPlot

三维图像（缓更）

源程序和数据集

补充说明

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