Matplotlib可视化最有价值的50个图表(附完整Python源代码)

Posted by Mike Enerio on 2019-08-23 10:31:04 +0800

本文总结了50个图表绘制方法,对于数据分析的可视化有莫大的作用。

Tips:

  • 本文原文部分代码有不准确的地方,已进行修改;
  • 所有正确的源代码,已整合到 jupyter notebook 文件中;

  • 运行本文代码,除了安装 matplotlib 和 seaborn 可视化库外,还需要安装其他的一些辅助可视化库,已在代码部分作标注,具体内容请查看下面文章内容。

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。

介绍

这些图表根据可视化目标的7个不同情景进行分组。 例如,如果要想象两个变量之间的关系,请查看“关联”部分下的图表。 或者,如果您想要显示值如何随时间变化,请查看“变化”部分,依此类推。

有效图表的重要特征:

  • 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。

  • 设计简单,您不必太费力就能理解它。

  • 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。

  • 信息没有超负荷。

准备工作

在代码运行前先引入下面的设置内容。 当然,单独的图表,可以重新设置显示要素。

# !pip install brewer2mpl 
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warningswarnings.filterwarnings(action='once')
 
large = 22med = 16small = 12
params = {'axes.titlesize': large, 
          'legend.fontsize': med, 
          'figure.figsize': (1610), 
          'axes.labelsize': med, 
          'axes.titlesize': med, 
          'xtick.labelsize': med, 
          'ytick.labelsize': med, 
          'figure.titlesize': large}
plt.rcParams.update(params)
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
sns.set_style("white")
%matplotlib inline
 
# Version 
print(mpl.__version__)  #> 3.0.0 
print(sns.__version__)  #> 0.9.0

一、关联 (Correlation)

关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系。 也就是说,一个变量如何相对于另一个变化。

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 dataset 
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=(1610), dpi= 80, facecolor='w', edgecolor='k')
 
for icategory in enumerate(categories):
    plt.scatter('area''poptotal',
                data=midwest.loc[midwest.category==category, :],
                s=20, cmap=colors[i], label=str(category))
 
# Decorations 
plt.gca().set(xlim=(0.00.1), ylim=(090000),
              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. 带边界的气泡图(Bubble plot with Encircling)

有时,您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。 在这个例子中,你从数据框中获取记录,并用下面代码中描述的 encircle() 来使边界显示出来。

from matplotlib import patches
from scipy.spatial import ConvexHull
import warningswarnings.simplefilter('ignore')
sns.set_style("white")
 
# Step 1: Prepare Data 
midwest = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/midwest_filter.csv")
 
# 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))]
 
# Step 2: Draw Scatterplot with unique color for each category 
fig = plt.figure(figsize=(1610), dpi= 80, facecolor='w', edgecolor='k')
 
for icategory in enumerate(categories):
    plt.scatter('area''poptotal'data=midwest.loc[midwest.category==category, :], s='dot_size', cmap=colors[i], label=str(category), edgecolors='black', linewidths=.5)
 
# Step 3: Encircling 
# https://stackoverflow.com/questions/44575681/how-do-i-encircle-different-data-sets-in-scatter-plot 
def encircle(x,y, ax=None, **kw):
    if not axax=plt.gca()
    p = np.c_[x,y]
    hull = ConvexHull(p)
    poly = plt.Polygon(p[hull.vertices,:]**kw)
    ax.add_patch(poly)
 
# Select data to be encircled 
midwest_encircle_data = midwest.loc[midwest.state=='IN', :]
 
# Draw polygon surrounding vertices 
encircle(midwest_encircle_data.areamidwest_encircle_data.poptotalec="k", fc="gold", alpha=0.1)
encircle(midwest_encircle_data.areamidwest_encircle_data.poptotalec="firebrick", fc="none", linewidth=1.5)
 
# Step 4: Decorations 
plt.gca().set(xlim=(0.00.1), ylim=(090000),
              xlabel='Area', ylabel='Population')
 
plt.xticks(fontsize=12)plt.yticks(fontsize=12)
plt.title("Bubble Plot with Encircling"fontsize=22)
plt.legend(fontsize=12)
plt.show()

3. 带线性回归最佳拟合线的散点图 (Scatter plot with linear regression line of best fit)

如果你想了解两个变量如何相互改变,那么最佳拟合线就是常用的方法。 下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。 要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线,请从下面的 sns.lmplot()调用中删除 hue ='cyl'参数。

# Import Data 
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv")
df_select = df.loc[df.cyl.isin([4,8]), :]
 
# Plot 
sns.set_style("white")
gridobj = sns.lmplot(x="displ", y="hwy", hue="cyl", data=df_select,
                     height=7, aspect=1.6, robust=True, palette='tab10',
                     scatter_kws=dict(s=60, linewidths=.7, edgecolors='black'))
 
# Decorations 
gridobj.set(xlim=(0.57.5), ylim=(050))
plt.title("Scatterplot with line of best fit grouped by number of cylinders"fontsize=20)
plt.show()

针对每列绘制线性回归线:

或者,可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。 可以通过在 sns.lmplot() 中设置 col=groupingcolumn 参数来实现,如下:

# Import Data 
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv")
df_select = df.loc[df.cyl.isin([4,8]), :]
 
# Each line in its own column 
sns.set_style("white")
gridobj = sns.lmplot(x="displ", y="hwy",
                     data=df_select,
                     height=7,
                     robust=True,
                     palette='Set1',
                     col="cyl",
                     scatter_kws=dict(s=60, linewidths=.7, edgecolors='black'))
 
# Decorations 
gridobj.set(xlim=(0.57.5), ylim=(050))
plt.show()

4. 抖动图 (Jittering with stripplot)

通常,多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。 结果,多个点绘制会重叠并隐藏。 为避免这种情况,请将数据点稍微抖动,以便您可以直观地看到它们。 使用 seaborn 的 stripplot() 很方便实现这个功能。

# Import Data 
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv")
 
# Draw Stripplot 
figax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80)
sns.stripplot(df.ctydf.hwyjitter=0.25, size=8, ax=ax, linewidth=.5)
 
# Decorations 
plt.title('Use jittered plots to avoid overlapping of points'fontsize=22)
plt.show()

5. 计数图 (Counts Plot)

避免点重叠问题的另一个选择是增加点的大小,这取决于该点中有多少点。 因此,点的大小越大,其周围的点的集中度越高。

# Import Data 
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv")
df_counts = df.groupby(['hwy', 'cty']).size().reset_index(name='counts')
 
# Draw Stripplot 
figax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80)
sns.stripplot(df_counts.ctydf_counts.hwysize=df_counts.counts*2, ax=ax)
 
# Decorations 
plt.title('Counts Plot - Size of circle is bigger as more points overlap'fontsize=22)
plt.show()

6. 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 Data 
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv")
 
# Create Fig and gridspec 
fig = plt.figure(figsize=(1610), dpi= 80)
grid = plt.GridSpec(44hspace=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[-10:-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.displ40histtype='stepfilled', orientation='vertical', color='deeppink')
ax_bottom.invert_yaxis()
 
# histogram in the bottom 
ax_right.hist(df.hwy40histtype='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()

7. 边缘箱形图 (Marginal Boxplot)

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 Data 
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv")
 
# Create Fig and gridspec 
fig = plt.figure(figsize=(1610), dpi= 80)
grid = plt.GridSpec(44hspace=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[-10:-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.hwyax=ax_right, orient="v")
sns.boxplot(df.displax=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()

8. 相关图 (Correllogram)

相关图用于直观地查看给定数据框(或二维数组)中所有可能的数值变量对之间的相关度量。

# Import Dataset 
df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mtcars.csv")
 
# Plot 
plt.figure(figsize=(12,10), dpi= 80)
sns.heatmap(df.corr()xticklabels=df.corr().columns, yticklabels=df.corr().columns, cmap='RdYlGn', center=0, annot=True)
 
# Decorations 
plt.title('Correlogram of mtcars'fontsize=22)
plt.xticks(fontsize=12)
plt.yticks(fontsize=12)
plt.show()

9. 矩阵图 (Pairwise Plot)

矩阵图是探索性分析中的最爱,用于理解所有可能的数值变量对之间的关系。 它是双变量分析的必备工具。

# Load Dataset 
df = sns.load_dataset('iris')
 
# Plot 
plt.figure(figsize=(10,8), dpi= 80)
sns.pairplot(dfkind="scatter", hue="species", plot_kws=dict(s=80, edgecolor="white", linewidth=2.5))
plt.show()
# Load Dataset 
df = sns.load_dataset('iris')
 
# Plot 
plt.figure(figsize=(10,8), dpi= 80)
sns.pairplot(dfkind="reg", hue="species")
plt.show()

二、偏差 (Deviation)

10. 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。

# Prepare Data 
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.indexdf.carsfontsize=12)
plt.title('Diverging Bars of Car Mileage'fontdict={'size':20})
plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5)
plt.show()

11. 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。

# Prepare Data 
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 xytex in zip(df.mpg_zdf.indexdf.mpg_z):
    t = plt.text(xyround(tex2)horizontalalignment='right' if x < 0 else 'left',
                 verticalalignment='center', fontdict={'color':'red' if x < 0 else 'green', 'size':14})
 
# Decorations 
plt.yticks(df.indexdf.carsfontsize=12)
plt.title('Diverging Text Bars of Car Mileage'fontdict={'size':20})
plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5)
plt.xlim(-2.52.5)
plt.show()

12. 发散型包点图 (Diverging Dot Plot)

发散型包点图 (Diverging Dot Plot)也类似于发散型条形图 (Diverging Bars)。 然而,与发散型条形图 (Diverging Bars)相比,条的缺失减少了组之间的对比度和差异。

# Prepare Data 
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 'darkgreen' for x in df['mpg_z']]
df.sort_values('mpg_z'inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)
 
# Draw plot 
plt.figure(figsize=(14,16), dpi= 80)
plt.scatter(df.mpg_zdf.indexs=450, alpha=.6, color=df.colors)
for xytex in zip(df.mpg_zdf.indexdf.mpg_z):
    t = plt.text(xyround(tex1)horizontalalignment='center',
                 verticalalignment='center', fontdict={'color':'white'})
 
# Decorations 
# Lighten borders 
plt.gca().spines["top"].set_alpha(.3)
plt.gca().spines["bottom"].set_alpha(.3)
plt.gca().spines["right"].set_alpha(.3)
plt.gca().spines["left"].set_alpha(.3)
 
plt.yticks(df.indexdf.cars)
plt.title('Diverging Dotplot of Car Mileage'fontdict={'size':20})
plt.xlabel('$Mileage$')
plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5)
plt.xlim(-2.52.5)
plt.show()

13. 带标记的发散型棒棒糖图 (Diverging Lollipop Chart with Markers)

带标记的棒棒糖图通过强调您想要引起注意的任何重要数据点并在图表中适当地给出推理,提供了一种对差异进行可视化的灵活方式。

# Prepare Data 
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'] = 'black'
 
# color fiat differently 
df.loc[df.cars == 'Fiat X1-9''colors'] = 'darkorange'
df.sort_values('mpg_z'inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)
 
 
# Draw plot 
import matplotlib.patches as patches
 
plt.figure(figsize=(14,16), dpi= 80)
plt.hlines(y=df.index, xmin=0, xmax=df.mpg_z, color=df.colors, alpha=0.4, linewidth=1)
plt.scatter(df.mpg_zdf.indexcolor=df.colors, s=[600 if x == 'Fiat X1-9' else 300 for x in df.cars], alpha=0.6)
plt.yticks(df.indexdf.cars)
plt.xticks(fontsize=12)
 
# Annotate 
plt.annotate('Mercedes Models'xy=(0.011.0), xytext=(1.011), xycoords='data',
            fontsize=15, ha='center', va='center',
            bbox=dict(boxstyle='square', fc='firebrick'),
            arrowprops=dict(arrowstyle='-[, widthB=2.0, lengthB=1.5', lw=2.0, color='steelblue'), color='white')
 
# Add Patches 
p1 = patches.Rectangle((-2.0-1)width=.3, height=3, alpha=.2, facecolor='red')
p2 = patches.Rectangle((1.527)width=.8, height=5, alpha=.2, facecolor='green')
plt.gca().add_patch(p1)
plt.gca().add_patch(p2)
 
# Decorate 
plt.title('Diverging Bars of Car Mileage'fontdict={'size':20})
plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5)
plt.show()

14. 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。

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:]0where=y_returns[1:] >= 0, facecolor='green', interpolate=True, alpha=0.7)
plt.fill_between(x[1:]y_returns[1:]0where=y_returns[1:] <= 0, facecolor='red', interpolate=True, alpha=0.7)
 
# Annotate 
plt.annotate('Peak \n1975'xy=(94.021.0), xytext=(88.028),
             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.yeardf.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()

三、排序 (Ranking)

15. 有序条形图 (Ordered Bar Chart)

有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。 但是,在图表上方添加度量标准的值,用户可以从图表本身获取精确信息。

# Prepare Data 
df_raw = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")
df = df_raw[['cty', 'manufacturer']].groupby('manufacturer').apply(lambda x: x.mean())
df.sort_values('cty'inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)
 
# Draw plot 
import matplotlib.patches as patches
 
figax = plt.subplots(figsize=(16,10), facecolor='white', dpi= 80)
ax.vlines(x=df.index, ymin=0, ymax=df.cty, color='firebrick', alpha=0.7, linewidth=20)
 
# Annotate Text 
for icty in enumerate(df.cty):
    ax.text(icty+0.5round(cty1)horizontalalignment='center')
 
 
# Title, Label, Ticks and Ylim 
ax.set_title('Bar Chart for Highway Mileage'fontdict={'size':22})
ax.set(ylabel='Miles Per Gallon', ylim=(030))
plt.xticks(df.indexdf.manufacturer.str.upper()rotation=60, horizontalalignment='right', fontsize=12)
 
# Add patches to color the X axis labels 
p1 = patches.Rectangle((.57-0.005)width=.33, height=.13, alpha=.1, facecolor='green', transform=fig.transFigure)
p2 = patches.Rectangle((.124-0.005)width=.446, height=.13, alpha=.1, facecolor='red', transform=fig.transFigure)
fig.add_artist(p1)
fig.add_artist(p2)
plt.show()

16. 棒棒糖图 (Lollipop Chart)

棒棒糖图表以一种视觉上令人愉悦的方式提供与有序条形图类似的目的。

# Prepare Data 
df_raw = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")
df = df_raw[['cty', 'manufacturer']].groupby('manufacturer').apply(lambda x: x.mean())
df.sort_values('cty'inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)
 
# Draw plot 
figax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80)
ax.vlines(x=df.index, ymin=0, ymax=df.cty, color='firebrick', alpha=0.7, linewidth=2)
ax.scatter(x=df.index, y=df.cty, s=75, color='firebrick', alpha=0.7)
 
# Title, Label, Ticks and Ylim 
ax.set_title('Lollipop Chart for Highway Mileage'fontdict={'size':22})
ax.set_ylabel('Miles Per Gallon')
ax.set_xticks(df.index)
ax.set_xticklabels(df.manufacturer.str.upper()rotation=60, fontdict={'horizontalalignment': 'right', 'size':12})
ax.set_ylim(030)
 
# Annotate 
for row in df.itertuples():
    ax.text(row.Indexrow.cty+.5s=round(row.cty2), horizontalalignment= 'center', verticalalignment='bottom', fontsize=14)
 
plt.show()

17. 包点图 (Dot Plot)

包点图表传达了项目的排名顺序,并且由于它沿水平轴对齐,因此您可以更容易地看到点彼此之间的距离。

# Prepare Data 
df_raw = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")
df = df_raw[['cty', 'manufacturer']].groupby('manufacturer').apply(lambda x: x.mean())
df.sort_values('cty'inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)
 
# Draw plot 
figax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80)
ax.hlines(y=df.index, xmin=11, xmax=26, color='gray', alpha=0.7, linewidth=1, linestyles='dashdot')
ax.scatter(y=df.index, x=df.cty, s=75, color='firebrick', alpha=0.7)
 
# Title, Label, Ticks and Ylim 
ax.set_title('Dot Plot for Highway Mileage'fontdict={'size':22})
ax.set_xlabel('Miles Per Gallon')
ax.set_yticks(df.index)
ax.set_yticklabels(df.manufacturer.str.title()fontdict={'horizontalalignment': 'right'})
ax.set_xlim(1027)
plt.show()

18. 坡度图 (Slope Chart)

坡度图最适合比较给定人/项目的“前”和“后”位置。

import matplotlib.lines as mlines
# Import Data 
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/gdppercap.csv")
 
left_label = [str(c) + ''+ str(round(y)) for c, y in zip(df.continentdf['1952'])]
right_label = [str(c) + ''+ str(round(y)) for c, y in zip(df.continentdf['1957'])]
klass = ['red' if (y1-y2) < 0 else 'green' for y1, y2 in zip(df['1952']df['1957'])]
 
# draw line 
# https://stackoverflow.com/questions/36470343/how-to-draw-a-line-with-matplotlib/36479941 
def newline(p1, p2, color='black'):
    ax = plt.gca()
    l = mlines.Line2D([p1[0],p2[0]][p1[1],p2[1]]color='red' if p1[1]-p2[1] > 0 else 'green', marker='o', markersize=6)
    ax.add_line(l)
    return l
 
figax = plt.subplots(1,1,figsize=(14,14), dpi= 80)
 
# Vertical Lines 
ax.vlines(x=1, ymin=500, ymax=13000, color='black', alpha=0.7, linewidth=1, linestyles='dotted')
ax.vlines(x=3, ymin=500, ymax=13000, color='black', alpha=0.7, linewidth=1, linestyles='dotted')
 
# Points 
ax.scatter(y=df['1952'], x=np.repeat(1df.shape[0]), s=10, color='black', alpha=0.7)
ax.scatter(y=df['1957'], x=np.repeat(3df.shape[0]), s=10, color='black', alpha=0.7)
 
# Line Segmentsand Annotation 
for p1p2c in zip(df['1952']df['1957']df['continent']):
    newline([1,p1][3,p2])
    ax.text(1-0.05p1c + '' + str(round(p1))horizontalalignment='right', verticalalignment='center', fontdict={'size':14})
    ax.text(3+0.05p2c + '' + str(round(p2))horizontalalignment='left', verticalalignment='center', fontdict={'size':14})
 
# 'Before' and 'After' Annotations 
ax.text(1-0.0513000'BEFORE'horizontalalignment='right', verticalalignment='center', fontdict={'size':18, 'weight':700})
ax.text(3+0.0513000'AFTER'horizontalalignment='left', verticalalignment='center', fontdict={'size':18, 'weight':700})
 
# Decoration 
ax.set_title("Slopechart: Comparing GDP Per Capita between 1952 vs 1957"fontdict={'size':22})
ax.set(xlim=(0,4), ylim=(0,14000), ylabel='Mean GDP Per Capita')
ax.set_xticks([1,3])
ax.set_xticklabels(["1952", "1957"])
plt.yticks(np.arange(500130002000)fontsize=12)
 
# Lighten borders 
plt.gca().spines["top"].set_alpha(.0)
plt.gca().spines["bottom"].set_alpha(.0)
plt.gca().spines["right"].set_alpha(.0)
plt.gca().spines["left"].set_alpha(.0)
plt.show()

19. 哑铃图 (Dumbbell Plot)

哑铃图表传达了各种项目的“前”和“后”位置以及项目的等级排序。 如果您想要将特定项目/计划对不同对象的影响可视化,那么它非常有用。

import matplotlib.lines as mlines
 
# Import Data 
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/health.csv")
df.sort_values('pct_2014'inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)
 
# Func to draw line segment 
def newline(p1, p2, color='black'):
    ax = plt.gca()
    l = mlines.Line2D([p1[0],p2[0]][p1[1],p2[1]]color='skyblue')
    ax.add_line(l)
    return l
 
# Figure and Axes 
figax = plt.subplots(1,1,figsize=(14,14), facecolor='#f7f7f7', dpi= 80)
 
# Vertical Lines 
ax.vlines(x=.05, ymin=0, ymax=26, color='black', alpha=1, linewidth=1, linestyles='dotted')
ax.vlines(x=.10, ymin=0, ymax=26, color='black', alpha=1, linewidth=1, linestyles='dotted')
ax.vlines(x=.15, ymin=0, ymax=26, color='black', alpha=1, linewidth=1, linestyles='dotted')
ax.vlines(x=.20, ymin=0, ymax=26, color='black', alpha=1, linewidth=1, linestyles='dotted')
 
# Points 
ax.scatter(y=df['index'], x=df['pct_2013'], s=50, color='#0e668b', alpha=0.7)
ax.scatter(y=df['index'], x=df['pct_2014'], s=50, color='#a3c4dc', alpha=0.7)
 
# Line Segments 
for ip1p2 in zip(df['index']df['pct_2013']df['pct_2014']):
    newline([p1, i][p2, i])
 
# Decoration 
ax.set_facecolor('#f7f7f7')
ax.set_title("Dumbell Chart: Pct Change - 2013 vs 2014"fontdict={'size':22})
ax.set(xlim=(0,.25), ylim=(-127), ylabel='Mean GDP Per Capita')
ax.set_xticks([.05, .1, .15, .20])
ax.set_xticklabels(['5%', '15%', '20%', '25%'])
ax.set_xticklabels(['5%', '15%', '20%', '25%'])
plt.show()

四、分布 (Distribution)

20. 连续变量的直方图 (Histogram for Continuous Variable)

直方图显示给定变量的频率分布。下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组,从而更好地了解连续变量和类型变量。

# Import Data 
df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")
 
# Prepare data 
x_var = 'displ'
groupby_var = 'class'
df_agg = df.loc[:, [x_var, groupby_var]].groupby(groupby_var)
vals = [df[x_var].values.tolist() for i, df in df_agg]
 
# Draw 
plt.figure(figsize=(16,9), dpi= 80)
colors = [plt.cm.Spectral(i/float(len(vals)-1)) for i in range(len(vals))]
nbinspatches = plt.hist(vals30stacked=True, density=False, color=colors[:len(vals)])
 
# Decoration 
plt.legend({group:col for group, col in zip(np.unique(df[groupby_var]).tolist()colors[:len(vals)])})
plt.title(f"Stacked Histogram of ${x_var}$ colored by ${groupby_var}$"fontsize=22)
plt.xlabel(x_var)
plt.ylabel("Frequency")
plt.ylim(025)
plt.xticks(ticks=bins[::3], labels=[round(b,1) for b in bins[::3]])
plt.show()

21. 类型变量的直方图 (Histogram for Categorical Variable)

类型变量的直方图显示该变量的频率分布。 通过对条形图进行着色,可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。

# Import Data 
df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")
 
# Prepare data 
x_var = 'manufacturer'
groupby_var = 'class'
df_agg = df.loc[:, [x_var, groupby_var]].groupby(groupby_var)
vals = [df[x_var].values.tolist() for i, df in df_agg]
 
# Draw 
plt.figure(figsize=(16,9), dpi= 80)
colors = [plt.cm.Spectral(i/float(len(vals)-1)) for i in range(len(vals))]
nbinspatches = plt.hist(valsdf[x_var].unique().__len__()stacked=True, density=False, color=colors[:len(vals)])
 
# Decoration 
plt.legend({group:col for group, col in zip(np.unique(df[groupby_var]).tolist()colors[:len(vals)])})
plt.title(f"Stacked Histogram of ${x_var}$ colored by ${groupby_var}$"fontsize=22)
plt.xlabel(x_var)
plt.ylabel("Frequency")
plt.ylim(040)
plt.xticks(ticks=bins, labels=np.unique(df[x_var]).tolist(), rotation=90, horizontalalignment='left')
plt.show()

22. 密度图 (Density Plot)

密度图是一种常用工具,用于可视化连续变量的分布。 通过“响应”变量对它们进行分组,您可以检查 X 和 Y 之间的关系。以下情况用于表示目的,以描述城市里程的分布如何随着汽缸数的变化而变化。

# Import Data 
df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")
 
# Draw Plot 
plt.figure(figsize=(16,10), dpi= 80)
sns.kdeplot(df.loc[df['cyl'] == 4"cty"]shade=True, color="g", label="Cyl=4", alpha=.7)
sns.kdeplot(df.loc[df['cyl'] == 5"cty"]shade=True, color="deeppink", label="Cyl=5", alpha=.7)
sns.kdeplot(df.loc[df['cyl'] == 6"cty"]shade=True, color="dodgerblue", label="Cyl=6", alpha=.7)
sns.kdeplot(df.loc[df['cyl'] == 8"cty"]shade=True, color="orange", label="Cyl=8", alpha=.7)
 
# Decoration 
plt.title('Density Plot of City Mileage by n_Cylinders'fontsize=22)
plt.legend()
plt.show()

23. 直方密度线图 (Density Curves with Histogram)

带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息,因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。

# Import Data 
df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")
 
# Draw Plot 
plt.figure(figsize=(13,10), dpi= 80)
sns.distplot(df.loc[df['class'] == 'compact'"cty"]color="dodgerblue", label="Compact", hist_kws={'alpha':.7}, kde_kws={'linewidth':3})
sns.distplot(df.loc[df['class'] == 'suv'"cty"]color="orange", label="SUV", hist_kws={'alpha':.7}, kde_kws={'linewidth':3})
sns.distplot(df.loc[df['class'] == 'minivan'"cty"]color="g", label="minivan", hist_kws={'alpha':.7}, kde_kws={'linewidth':3})
plt.ylim(00.35)
 
# Decoration 
plt.title('Density Plot of City Mileage by Vehicle Type'fontsize=22)
plt.legend()
plt.show()

24. Joy Plot

oy Plot允许不同组的密度曲线重叠,这是一种可视化大量分组数据的彼此关系分布的好方法。 它看起来很悦目,并清楚地传达了正确的信息。 它可以使用基于 matplotlib 的 joypy 包轻松构建。

注:需要安装 joypy 库

# !pip install joypy 
# Import Data 
mpg = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")
 
# Draw Plot 
plt.figure(figsize=(16,10), dpi= 80)
figaxes = joypy.joyplot(mpgcolumn=['hwy', 'cty'], by="class", ylim='own', figsize=(14,10))
 
# Decoration 
plt.title('Joy Plot of City and Highway Mileage by Class'fontsize=22)
plt.show()

25. 分布式包点图 (Distributed Dot Plot)

分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。 点数越暗,该区域的数据点集中度越高。 通过对中位数进行不同着色,组的真实定位立即变得明显。

import matplotlib.patches as mpatches
 
# Prepare Data 
df_raw = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")
cyl_colors = {4:'tab:red', 5:'tab:green', 6:'tab:blue', 8:'tab:orange'}
df_raw['cyl_color'] = df_raw.cyl.map(cyl_colors)
 
# Mean and Median city mileage by make 
df = df_raw[['cty', 'manufacturer']].groupby('manufacturer').apply(lambda x: x.mean())
df.sort_values('cty'ascending=False, inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)
df_median = df_raw[['cty', 'manufacturer']].groupby('manufacturer').apply(lambda x: x.median())
 
# Draw horizontal lines 
figax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80)
ax.hlines(y=df.index, xmin=0, xmax=40, color='gray', alpha=0.5, linewidth=.5, linestyles='dashdot')
 
# Draw the Dots 
for imake in enumerate(df.manufacturer):
    df_make = df_raw.loc[df_raw.manufacturer==make, :]
    ax.scatter(y=np.repeat(idf_make.shape[0]), x='cty', data=df_make, s=75, edgecolors='gray', c='w', alpha=0.5)
    ax.scatter(y=i, x='cty', data=df_median.loc[df_median.index==make, :], s=75, c='firebrick')
 
# Annotate 
ax.text(3313"$red \; dots \; are \; the \: median$"fontdict={'size':12}, color='firebrick')
 
# Decorations 
red_patch = plt.plot([],[]marker="o", ms=10, ls="", mec=None, color='firebrick', label="Median")
plt.legend(handles=red_patch)
ax.set_title('Distribution of City Mileage by Make'fontdict={'size':22})
ax.set_xlabel('Miles Per Gallon (City)'alpha=0.7)
ax.set_yticks(df.index)
ax.set_yticklabels(df.manufacturer.str.title()fontdict={'horizontalalignment': 'right'}, alpha=0.7)
ax.set_xlim(140)
plt.xticks(alpha=0.7)
plt.gca().spines["top"].set_visible(False)
plt.gca().spines["bottom"].set_visible(False)
plt.gca().spines["right"].set_visible(False)
plt.gca().spines["left"].set_visible(False)
plt.grid(axis='both', alpha=.4, linewidth=.1)
plt.show()

26. 箱形图 (Box Plot)

箱形图是一种可视化分布的好方法,记住中位数、第25个第45个四分位数和异常值。 但是,您需要注意解释可能会扭曲该组中包含的点数的框的大小。 因此,手动提供每个框中的观察数量可以帮助克服这个缺点。

例如,左边的前两个框具有相同大小的框,即使它们的值分别是5和47。 因此,写入该组中的观察数量是必要的。

# Import Data 
df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")
 
# Draw Plot 
plt.figure(figsize=(13,10), dpi= 80)
sns.boxplot(x='class', y='hwy', data=df, notch=False)
 
# Add N Obs inside boxplot (optional) 
def add_n_obs(df,group_col,y):
    medians_dict = {grp[0]:grp[1][y].median() for grp in df.groupby(group_col)}
    xticklabels = [x.get_text() for x in plt.gca().get_xticklabels()]
    n_obs = df.groupby(group_col)[y].size().values
    for (xxticklabel)n_ob in zip(enumerate(xticklabels)n_obs):
        plt.text(xmedians_dict[xticklabel]*1.01"#obs : "+str(n_ob)horizontalalignment='center', fontdict={'size':14}, color='white')
 
add_n_obs(df,group_col='class',y='hwy')
 
# Decoration 
plt.title('Box Plot of Highway Mileage by Vehicle Class'fontsize=22)
plt.ylim(1040)
plt.show()

27. 包点+箱形图 (Dot + Box Plot)

包点+箱形图 (Dot + Box Plot)传达类似于分组的箱形图信息。 此外,这些点可以了解每组中有多少数据点。

# Import Data 
df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")
 
# Draw Plot 
plt.figure(figsize=(13,10), dpi= 80)
sns.boxplot(x='class', y='hwy', data=df, hue='cyl')
sns.stripplot(x='class', y='hwy', data=df, color='black', size=3, jitter=1)
 
for i in range(len(df['class'].unique())-1):
    plt.vlines(i+.51045linestyles='solid', colors='gray', alpha=0.2)
 
# Decoration 
plt.title('Box Plot of Highway Mileage by Vehicle Class'fontsize=22)
plt.legend(title='Cylinders')
plt.show()

28. 小提琴图 (Violin Plot)

小提琴图是箱形图在视觉上令人愉悦的替代品。 小提琴的形状或面积取决于它所持有的观察次数。 但是,小提琴图可能更难以阅读,并且在专业设置中不常用。

# Import Data 
df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")
 
# Draw Plot 
plt.figure(figsize=(13,10), dpi= 80)
sns.violinplot(x='class', y='hwy', data=df, scale='width', inner='quartile')
 
# Decoration 
plt.title('Violin Plot of Highway Mileage by Vehicle Class'fontsize=22)
plt.show()

29. 人口金字塔 (Population Pyramid)

人口金字塔可用于显示由数量排序的组的分布。 或者它也可以用于显示人口的逐级过滤,因为它在下面用于显示有多少人通过营销渠道的每个阶段。

# Read data 
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/email_campaign_funnel.csv")
 
# Draw Plot 
plt.figure(figsize=(13,10), dpi= 80)
group_col = 'Gender'
order_of_bars = df.Stage.unique()[::-1]
colors = [plt.cm.Spectral(i/float(len(df[group_col].unique())-1)) for i in range(len(df[group_col].unique()))]
 
for cgroup in zip(colorsdf[group_col].unique()):
    sns.barplot(x='Users', y='Stage', data=df.loc[df[group_col]==group, :], order=order_of_bars, color=c, label=group)
 
# Decorations 
plt.xlabel("$Users$")
plt.ylabel("Stage of Purchase")
plt.yticks(fontsize=12)
plt.title("Population Pyramid of the Marketing Funnel"fontsize=22)
plt.legend()
plt.show()

30. 分类图 (Categorical Plots)

由 seaborn库 提供的分类图可用于可视化彼此相关的2个或更多分类变量的计数分布。

# Load Dataset 
titanic = sns.load_dataset("titanic")
 
# Plot 
g = sns.catplot("alive"col="deck", col_wrap=4,
                data=titanic[titanic.deck.notnull()],
                kind="count", height=3.5, aspect=.8,
                palette='tab20')
 
fig.suptitle('sf')
plt.show()
# Load Dataset 
titanic = sns.load_dataset("titanic")
 
# Plot 
sns.catplot(x="age", y="embark_town",
            hue="sex", col="class",
            data=titanic[titanic.embark_town.notnull()],
            orient="h", height=5, aspect=1, palette="tab10",
            kind="violin", dodge=True, cut=0, bw=.2)

五、组成 (Composition)

31. 华夫饼图 (Waffle Chart)

可以使用 pywaffle包 创建华夫饼图,并用于显示更大群体中的组的组成。

注:需要安装 pywaffle 库

#! pip install pywaffle 
# Reference: https://stackoverflow.com/questions/41400136/how-to-do-waffle-charts-in-python-square-piechart 
from pywaffle import Waffle
 
# Import 
df_raw = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")
 
# Prepare Data 
df = df_raw.groupby('class').size().reset_index(name='counts')
n_categories = df.shape[0]
colors = [plt.cm.inferno_r(i/float(n_categories)) for i in range(n_categories)]
 
# Draw Plot and Decorate 
fig = plt.figure(
    FigureClass=Waffle,
    plots={ 
        '111': { 
            'values': df['counts'], 
            'labels': ["{0} ({1})".format(n[0]n[1]) for n in df[['class', 'counts']].itertuples()], 
            'legend': {'loc': 'upper left', 'bbox_to_anchor': (1.051), 'fontsize': 12}, 
            'title': {'label': '# Vehicles by Class', 'loc': 'center', 'fontsize':18}
        }, 
    },
    rows=7,
    colors=colors,
    figsize=(169) 
)
#! pip install pywaffle 
from pywaffle import Waffle
 
# Import 
# df_raw = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv") 
 
# Prepare Data 
# By Class Data 
df_class = df_raw.groupby('class').size().reset_index(name='counts_class')
n_categories = df_class.shape[0]
colors_class = [plt.cm.Set3(i/float(n_categories)) for i in range(n_categories)]
 
# By Cylinders Data 
df_cyl = df_raw.groupby('cyl').size().reset_index(name='counts_cyl')
n_categories = df_cyl.shape[0]
colors_cyl = [plt.cm.Spectral(i/float(n_categories)) for i in range(n_categories)]
 
# By Make Data 
df_make = df_raw.groupby('manufacturer').size().reset_index(name='counts_make')
n_categories = df_make.shape[0]
colors_make = [plt.cm.tab20b(i/float(n_categories)) for i in range(n_categories)]
 
 
# Draw Plot and Decorate 
fig = plt.figure(
    FigureClass=Waffle,
    plots={ 
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