思考】最基本的視覺化圖案有哪些？分別適用於那些場景？
散點圖:用於發現各變數之間的關係。
柱狀圖:展示多個分類的資料變化和同類別各變數之間的比較情況。
條形圖:展示多個分類的資料變化和同類別各變數之間的比較情況。
折線圖:展示資料隨時間或有序類別的波動情況的趨勢變化。
餅圖：用來展示各類別佔比，比如男女比例。
熱力圖:以特殊高亮的形式顯示訪客熱衷的頁面區域和訪客所在的地理區域的圖示。
箱型圖：用來展示一組資料分散情況，特別用於對幾個樣本的比較。
#匯入相關庫
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
****matplotlib.pyplot.bar(left, height, alpha=1, width=0.8, color=, edgecolor=, label=, lw=3) make a bar plot，繪製柱狀圖。
引數：left：x軸的位置序列，一般採用arange函式產生乙個序列；
height：y軸的數值串行，也就是柱形圖的高度，一般就是我們需要展示的資料；
alpha：透明度
width：為柱形圖的寬度，一般這是為0.8即可；
color或facecolor：柱形圖填充的顏色；
edgecolor：圖形邊緣顏色
label：解釋每個影象代表的含義
linewidth or linewidths or lw：邊緣or線的寬度**
*** = text.groupby('***')['survived'].sum()
#柱狀圖
***.plot.bar()
plt.title('survived_conut')
plt.show()
fare_sur = text.groupby(['fare'])['survived'].value_counts().sort_values(ascending=false)
fig = plt.figure(figsize=(20, 18))
fare_sur.plot(grid=true)
plt.legend()
plt.show()
facet = sns.facetgrid(text, hue="survived",aspect=3)
facet.map(sns.kdeplot,'age',shade= true)
facet.set(xlim=(0, text['age'].max()))
facet.add_legend()
動手學資料分析 4 資料視覺化
2.2 繪製圖形 2.3 繪圖流程 2.4 自定義影象 2.5 儲存影象 2.6 顯示影象 引言 複習 思考 最基本的視覺化圖案有哪些？分別適用於那些場景？1.柱狀圖 可用於展示多個分類的資料變化和同類別各變數之間的比較情況。尤其適用於對比分類資料 2.條形圖 類似軸對調的柱狀圖,尤其適用於類別名稱...
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