利用Python进行数据可视化常见的9种方法！超实用！

前言

如同艺术家们用绘画让人们更贴切的感知世界，数据可视化也能让人们更直观的传递数据所要表达的信息。

我们今天就分享一下如何用 Python 简单便捷的完成数据可视化。

其实利用 Python 可视化数据并不是很麻烦，因为 Python 中有两个专用于可视化的库 matplotlib 和 seaborn 能让我们很容易的完成任务。

• Matplotlib：基于Python的绘图库，提供完全的 2D 支持和部分 3D 图像支持。在跨平台和互动式环境中生成高质量数据时，matplotlib 会很有帮助。也可以用作制作动画。
• Seaborn：该 Python 库能够创建富含信息量和美观的统计图形。Seaborn 基于 matplotlib，具有多种特性，比如内置主题、调色板、可以可视化单变量数据、双变量数据，线性回归数据和数据矩阵以及统计型时序数据等，能让我们创建复杂的可视化图形。

我们用 Python 可以做出哪些可视化图形？

那么这里可能有人就要问了，我们为什么要做数据可视化？比如有下面这个图表：

当然如果你把这张图表丢给别人，他们倒是也能看懂，但无法很直观的理解其中的信息，而且这种形式的图表看上去也比较 low，这个时候我们如果换成直观又美观的可视化图形，不仅能突显逼格，也能让人更容易的看懂数据。

下面我们就用上面这个简单的数据集作为例子，展示用 Python 做出9种可视化效果，并附有相关代码。

导入数据集

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df=pd.read_excel("E:/First.xlsx", "Sheet1")

可视化为直方图

fig=plt.figure() #Plots in matplotlib reside within a figure object, use plt.figure to create new figure
#Create one or more subplots using add_subplot, because you can't create blank figure
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
#Variable
ax.hist(df['Age'],bins = 7) # Here you can play with number of bins
Labels and Tit
plt.title('Age distribution')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('#Employee')
plt.show()

可视化为箱线图

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
fig=plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
#Variable
ax.boxplot(df['Age'])
plt.show()

可视化为小提琴图

import seaborn as sns
sns.violinplot(df['Age'], df['Gender']) #Variable Plot
sns.despine()

可视化为条形图

var = df.groupby('Gender').Sales.sum() #grouped sum of sales at Gender level
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)
ax1.set_xlabel('Gender')
ax1.set_ylabel('Sum of Sales')
ax1.set_title("Gender wise Sum of Sales")
var.plot(kind='bar')

可视化为折线图

var = df.groupby('BMI').Sales.sum()
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)
ax1.set_xlabel('BMI')
ax1.set_ylabel('Sum of Sales')
ax1.set_title("BMI wise Sum of Sales")
var.plot(kind='line')

可视化为堆叠柱状图

var = df.groupby(['BMI','Gender']).Sales.sum()
var.unstack().plot(kind='bar',stacked=True, color=['red','blue'], grid=False)

可视化为散点图

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.scatter(df['Age'],df['Sales']) #You can also add more variables here to represent color and size.
plt.show()

可视化为泡泡图

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.scatter(df['Age'],df['Sales'], s=df['Income']) # Added third variable income as size of the bubble
plt.show()

可视化为饼状图

var=df.groupby(['Gender']).sum().stack()
temp=var.unstack()
type(temp)
x_list = temp['Sales']
label_list = temp.index
pyplot.axis("equal") #The pie chart is oval by default. To make it a circle use pyplot.axis("equal")
#To show the percentage of each pie slice, pass an output format to the autopctparameter
plt.pie(x_list,labels=label_list,autopct="%1.1f%%")
plt.title("Pastafarianism expenses")
plt.show()

可视化为热度图

import numpy as np
#Generate a random number, you can refer your data values also
data = np.random.rand(4,2)
rows = list('1234') #rows categories
columns = list('MF') #column categories
fig,ax=plt.subplots()
#Advance color controls
ax.pcolor(data,cmap=plt.cm.Reds,edgecolors='k')
ax.set_xticks(np.arange(0,2)+0.5)
ax.set_yticks(np.arange(0,4)+0.5)
# Here we position the tick labels for x and y axis
ax.xaxis.tick_bottom()
ax.yaxis.tick_left()
#Values against each labels
ax.set_xticklabels(columns,minor=False,fontsize=20)
ax.set_yticklabels(rows,minor=False,fontsize=20)
plt.show()

你也可以自己试着根据两个变量比如性别（X 轴）和 BMI（Y 轴）绘出热度图。

结语

本文我们分享了如何利用 Python 及 matplotlib 和 seaborn 库制作出多种多样的可视化图形。通过上面的例子，我们应该可以感受到利用可视化能多么美丽的展示数据。而且和其它语言相比，使用 Python 进行可视化更容易简便一些。

好了，以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对我们的支持。

参考资料：

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/05/data-visualization-python/