python可視化數(shù)據(jù)分析常用圖大集合（收藏）

python數(shù)據(jù)分析常用圖大集合：包含折線圖、直方圖、垂直條形圖、水平條形圖、餅圖、箱線圖、熱力圖、散點圖、蜘蛛圖、二元變量分布、面積圖、六邊形圖等12種常用可視化數(shù)據(jù)分析圖，后期還會不斷的收集整理，請關注更新！

創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站建設公司提供網(wǎng)站設計和自適應建站服務。團隊由有經(jīng)驗的網(wǎng)頁設計師、程序員和市場專家組成，能夠提供從H5響應式網(wǎng)站，網(wǎng)站制作，1元廣告，模板建站到微信小程序定制開發(fā)等全方位服務。 以客戶為中心，致力于為客戶提供創(chuàng)新、高效的解決方案，幫助您打造成功的企業(yè)網(wǎng)站。

以下默認所有的操作都先導入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn

一、折線圖

折線圖可以用來表示數(shù)據(jù)隨著時間變化的趨勢

Matplotlib

plt.plot(x,?y)

plt.show()

Seaborn

df?=?pd.DataFrame({'x':?x,?'y':?y})

sns.lineplot(x="x",?y="y",?data=df)

plt.show()

二、直方圖

直方圖是比較常見的視圖，它是把橫坐標等分成了一定數(shù)量的小區(qū)間，然后在每個小區(qū)間內用矩形條（bars）展示該區(qū)間的數(shù)值

Matplotlib

Seaborn

三、垂直條形圖

條形圖可以幫我們查看類別的特征。在條形圖中，長條形的長度表示類別的頻數(shù)，寬度表示類別。

Matplotlib

Seaborn

1plt.show()

四、水平條形圖

五、餅圖

六、箱線圖

箱線圖由五個數(shù)值點組成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位數(shù) (median) 和上下四分位數(shù) (Q3, Q1)。

可以幫我們分析出數(shù)據(jù)的差異性、離散程度和異常值等。

Matplotlib

Seaborn

七、熱力圖

力圖，英文叫 heat map，是一種矩陣表示方法，其中矩陣中的元素值用顏色來代表，不同的顏色代表不同大小的值。通過顏色就能直觀地知道某個位置上數(shù)值的大小。

通過 seaborn 的 heatmap 函數(shù)，我們可以觀察到不同年份，不同月份的乘客數(shù)量變化情況，其中顏色越淺的代表乘客數(shù)量越多

八、散點圖

散點圖的英文叫做 scatter plot，它將兩個變量的值顯示在二維坐標中，非常適合展示兩個變量之間的關系。

Matplotlib

Seaborn

九、蜘蛛圖

蜘蛛圖是一種顯示一對多關系的方法，使一個變量相對于另一個變量的顯著性是清晰可見

十、二元變量分布

二元變量分布可以看兩個變量之間的關系

十一、面積圖

面積圖又稱區(qū)域圖，強調數(shù)量隨時間而變化的程度，也可用于引起人們對總值趨勢的注意。

堆積面積圖還可以顯示部分與整體的關系。折線圖和面積圖都可以用來幫助我們對趨勢進行分析，當數(shù)據(jù)集有合計關系或者你想要展示局部與整體關系的時候，使用面積圖為更好的選擇。

十二、六邊形圖

六邊形圖將空間中的點聚合成六邊形，然后根據(jù)六邊形內部的值為這些六邊形上色。

原文至：

用Python生成了熱力圖，怎么把每個格子邊框改成六邊形框

改不了吧。。。?；蛘哒f很難？你生成的熱力圖是用了什么庫怎么生成的？還是自己寫的？

要把矩形變成六邊形，我感覺只能自己寫了吧。

我有個想法，那個等邊六邊形可以拆成上下各三個等邊三角形吧。那 這些六邊形拼在一起，實際上就是這些等邊三角形拼在一起。那就先把各個矩形的值投射到三角形上，在把三角形組合成六邊形，求個均值，然后填色

python畫熱力圖

python中可使用seaborn.heatmap畫熱力圖， 官方文檔在這

在分類任務中，也可用于畫混淆矩陣：

一些參數(shù)的含義：

例子：

將最后一行改為，設置最大值和最小值：

設置中心值：

從文件中獲取數(shù)據(jù)，并畫圖給出有意義的橫縱坐標：

將passengers對應的人數(shù)標出：

設置方格之間的間隔：

設置使用不同的顏色：

以某個具體的數(shù)據(jù)為中心：

自動填充坐標值：

不畫右邊的熱度條：

python怎樣采集微信熱力圖

1）打開微信進入應用后點擊導航欄【我】，接著點擊【錢包】，進入錢包后點擊【城市服務】。 2）接著點擊【城市熱力圖】，接著點擊上方【搜索欄】。 3）搜索找到你要去的【地方】，就可以查看到該地區(qū)的【熱力圖和提示

python--seaborn熱力圖

熱力圖的一個常見應用場景是繪制相關系數(shù)熱力圖，數(shù)據(jù)準備一個相關系數(shù)矩陣。

調用 heatmap 方法繪制熱力圖。

設置 vmin 和 vmax 參數(shù)可以調整調色板的下限值和上限值。

設置 cmap 參數(shù)，可以修改調色板樣式。

設置參數(shù) cbar=False 可以隱藏圖例。

設置參數(shù) annot=True 可以顯示熱力圖上的具體數(shù)值，設置 fmt 參數(shù)，可以修改數(shù)值顯示的樣式。

Python熱力圖繪制方法—新手教程

# Python熱力圖繪制方法

熱力圖的使用場景有?

1.描述數(shù)據(jù)在空間的密集程度，常見有城市熱力圖，區(qū)域熱力圖

2.描述多個變量之間相關性高低程度

# step 1 準備數(shù)據(jù)集，讀取excel列表內容，usecols = index, 這里是表里的第一列不讀取。

index =range(1, 11)

dataset = np.array(pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\heatmap.csv', usecols=index))

# step 2? 讀取excel行索引轉成列表，作為熱力圖的y軸標簽

a = (pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\heatmap.csv', usecols=[0]))

y_label =list(a.stack())

# step 3 讀取excel列索引轉成列表，作為熱力圖的x軸標簽

b = (pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\heatmap.csv'))

column_index=(b.columns.tolist())

x_label = column_index[1:]

# 這一步是為了計算熱力圖的數(shù)據(jù)的最大值，可以進行標準化處理，也可以直接顯示數(shù)據(jù)，dataframe轉成list，從list里面尋找最大值

dataset_max = (pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\heatmap.csv', usecols=index))

list1 = np.array(dataset_max.stack())

max_number =max(list1)

# step 4 開始繪制熱力圖

plt.figure(figsize=(14, 8))# 定義輸出圖像大小，annot參數(shù)決定是否在熱力圖上顯示數(shù)值，Vmax,Vmin表示最大最小值，cmap表示顏色

sns.heatmap(dataset, fmt='.0f', annot=True, vmin=0, vmax=max_number, cmap='Reds', yticklabels=y_label,

? ? ? ? xticklabels=x_label)

# 繪制標簽

plt.xlabel('This is x label', labelpad=15)

plt.ylabel('This is y label', labelpad=20)

plt.show()