编程 Python第三方库 Pandas03 可视化多维数据

2022年8月26日 185点热度 0人点赞 0条评论

准备数据和相关的库

主要利用Pandas库和Seaborn库.

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
%matplotlib inline

生成4组数据,转为DataFrame数据类型

xarray = np.linspace(0,10,100)#生成从0倒10,100个数
yarray = xarray**3+np.random.normal(0,100,100# y=x^3+正态扰动项
zarray = -100*xarray+np.random.normal(0,10,100# y=-100x+正态扰动项
warray = 200*xarray**0.5+np.random.normal(0,10,100)
x y z w
0 0 66.5297 -7.81256 14.5319
1 0.10101 -34.835 -18.8105 65.9947
2 0.20202 37.5717 -21.8944 96.7367
3 0.30303 140.38 -28.7846 101.061
4 0.40404 202.198 -47.9113 127.187

单变量分析

频率分布直方图

df.hist(bins=15, color='steelblue', edgecolor='black', linewidth=1.0,
           xlabelsize=8, ylabelsize=8, grid=False)

图片

概率密度曲线

sns.kdeplot(df['w'])

图片

箱线图

sns.boxplot(data=df)

图片

小提琴图

使用核密度图显示分组数值数据的另一种有效方法(描绘了数据在不同值下的概率密度)

sns.violinplot(data=df)

图片

多变量分析

相关性热力图

sns.heatmap(round(df.corr(),2), annot=True, cmap="coolwarm",fmt='.2f',
                 linewidths=.05)

图片

热力图中的梯度根据相关性的强度而变化,你可以很容易发现彼此之间具有强相关性的潜在属性.

配对散点图

sns.pairplot(data=df,diag_kind='kde')

图片

联合概率分布

sns.jointplot(x='x',y='y',data=df,kind='kde')

图片

81260编程 Python第三方库 Pandas03 可视化多维数据

这个人很懒,什么都没留下

文章评论