資料視覺化學習心得

import pandas as pd

pd.plotting.register_matplotlib_converters(
)import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as sns
print
("setup complete"
)

柱狀圖

sns.barplot(x=flight_data.index, y=flight_data[

'nk'
])

sns.heatmap(data=flight_data, annot=

true
)

sns.scatterplot(x=insurance_data[

'bmi'
], y=insurance_data[
'charges'
])

sns.scatterplot(x=insurance_data[

'bmi'
], y=insurance_data[
'charges'
], hue=insurance_data[
'smoker'
])

sns.swarmplot(x=candy_data[

'chocolate'
],y=candy_data[
'winpercent'
])

sns.regplot(x=insurance_data[

'bmi'
], y=insurance_data[
'charges'
])

sns.lmplot(x=

"bmi"
, y=
"charges"
, hue=
"smoker"
, data=insurance_data)

ign_data = pd.read_csv(ign_filepath,index_col=

"platform"
)

worst_genre = d1[d1==d1.

min()]
.index

newa = pd.concat(

[newa,t]
,axis=1)
#當newa的行數很大時，pd.concat會很慢。
#如果t是一列的話，也就是說給newa新增一列，可以通過對newa新增的「time」這一列複製，速度很快，如下操作:
newa[
'time'
]= t

#一階差分

hammer_data[
'time'
].diff(
1)

資料視覺化學習筆記（二）

視覺感知 1.視覺感知和視覺認知 視覺認知 格式塔 gestalt 原則 基本原則 格式塔原則描述了人在視覺上如何感知物件，是圖形和使用者介面設計的基本準則。簡單提煉法則 格式塔原則最基本的法則是簡單提煉法則。視覺感知 將視覺感知內容理解為常規的 簡單的 相連的 對稱的或有序的結構。整體 將事物理解...

Python視覺化學習筆記二

coding utf 8 from matplotlib.pyplot import import matplotlib.pyplot as plt def for example plot儲存資料集，多組資料展現多條線 plot 1,2,3,2,3,2,2,1 plot 4,3,2,1 1,2,3...

R視覺化學習筆記1 資料匯入

import data 匯入csv資料，header t則首行有列名，heater false 則首行無列名 x read.table d desktop sj.csv sep header t gdp x gdp g1 x g1 g2 x g2 g3 x g3 若無行名，進行行名定義 data r...