Python中怎么創建可視化

Python中怎么創建可視化，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

• 它的速度更快 —  代碼行更少，需要編寫的代碼更少，需要重新加載的庫更少。可視化對于數據分析至關重要，因此沒有理由拒絕嘗試加快生成良好可視化的過程。此外，Pandas在我們想要它繪制的圖中做很多推論，因此它可以在很多情況下可視化我們想要的，而無需顯式聲明它們。

• 直接整合許多涉及系列和數據幀的方便數據操作功能(如不同的分機和滾動方式)更容易。

• 實際上，直接從Pandas那里創建地塊更容易在條形圖、堆疊條形圖和水平條形圖之間轉換只是更改參數值的問題。創建子圖并操作子圖也只是幾個字符。Pandas在可視化方面承擔著許多艱苦的工作。

而對于技術：Pandas的繪圖運行在matplotlib基礎設施，并加載其他matplotlib項目或參數在Pandas創建的圖形的頂部可以改善它。相反，Pandas只是提供了一個方便和更直接的界面，將數據連接到可視化。例如，以下數據幀隨機生成，包含四列和十行。

只需用data.plot.bar()來繪制每行每列的值，就可以用data來替換數據幀的名稱。請注意，在語句之后添加分號 () 會從輸出其他打印(例如 ，  )中刪除單元格。

或者，嘗試添加一個參數stacked=True，這是直接從數據源創建堆疊條形圖的非常簡單的方法。

或者，嘗試使用barhdata.plot.barh(stacked=True)繪制水平條，所有這些變體只需一行代碼就可以輕松創建，因為它們與數據建立了直接流。

可以通過在繪圖的代碼(sns.set_palette(‘magma’))之前添加來更改繪圖的常規調色板。或者，也可以將顏色貼圖參數傳遞到繪圖中。

顯示此類數據的另一種方法是使用data.plot.area()的區域圖。

代碼中的參數可以像通常使用 matplotlib  或海生模型那樣進行調整。在data.plot.area(stacked=False)的情況下，參數(透明度)默認設置為 0.5，但可以手動調整。

直接使用Pandas的主要好處之一是，許多Pandas的有用數據幀操作可以直接使用。例如，data.diff()的結果，它只需將一行與它之前的行之間的差值(因此，第一行中存在  NaN)。這在許多時間序列應用中都很有幫助。

例如，以下代碼，該代碼繪制出差異的數據，并演示各種參數在Pandas繪圖中的用法，本例中為顏色：

Pandas數據處理功能的另一個應用是，它采用平均滾動均值，這是一種常見的統計方法，用于減少數據平均移動窗口的數據的不可信度。

可直接從數據創建各種其他類型的繪圖：

• kde或用于密度圖density;

• scatter用于散點圖;

• hexbin對于六邊形箱圖;

注：盡管在默認情況下  ，如果.plot.scatter()figsize=(x,y)的顏色是灰度，但可以在顏色映射參數中傳遞。所有繪圖都有一個參數，以便控制輸出圖形的大小。在每個繪圖線之后輸入分號  ()， 允許在 Jupyter 筆記本中具有多個輸出。

Pandas在為你繪圖時做重擔的一個例子是子圖。通過啟用 ，Pandas根據列自動創建子圖。例如，考慮以下生成的 DataFrame，它有兩列 (和)  以及五行

通常，你需要手動創建兩個子圖。特別是在想要生成多個子圖的情況下，可以想象直接使用Pandas繪圖方法會很有幫助。

餅圖的其他參數包括 ，它將自定義標簽添加到切片中;，指定每個切片的顏色;，確定十進制標簽的百分比和截斷程度;和  ，用于確定標簽的大小。作為直接Pandas繪圖中子圖的便利性的另一個示例，請考慮繪制行數據(使用 時為默認值)：

在繪制可視化效果的代碼行中添加參數時(在 )：  后)中考慮結果，Pandas根據布局自動以格式格式化子圖。每個子圖的尺寸由參數確定，該參數指定包含所有子圖的"主圖"的大小。

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