数据分析中的常用图-优快云博客

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1.数据分析中的常用图

1.1 折线图

折线图用于显示数据在一个连续的时间间隔或者时间跨度上的变化，它的特点是反映事物随时间或有序类别而变化的趋势。示例图如下：

折线图应用场景：

折线图适合X轴是一个连续递增或递减的，对于没有规律的，则不适合使用折线图，建议使用柱状图。
如果折线图条数过多，则不应该都绘制在一个图上。

1.2 柱状图

典型的柱状图（又名条形图），使用垂直或水平的柱子显示类别之间的数值比较。其中一个轴表示需要对比的分类，另一个轴代表相应的数值。

柱状图有别于直方图，柱状图无法显示数据在一个区间内的连续变化趋势。柱状图描述的是分类数据，回答的是每一个分类中“有多少？”这个问题。示例图如下：

柱状图应用场景：

适用于分类数据对比。
垂直条形图最多不超过12个分类（也就是12个柱形），横向条形图最多不超过30个分类。如果垂直条形图的分类名太长，那么建议换成横向条形图。

3.柱状图不适合表示趋势，如果想要表示趋势，应该使用折线图。

1.3 直方图

直方图(Histogram)，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的条纹表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。直方图是数值数据分布的精确图形表示。为了构建直方图，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。这些值通常被指定为连续的，不重叠的变量间隔。间隔必须相邻，并且通常是（但不是必须的）相等的大小。

直方图的应用场景：

显示各组数据数量分布的情况。
用于观察异常或孤立数据。
抽取的样本数量过小，将会产生较大误差，可信度低，也就失去了统计的意义。因此，样本数不应少于50个。

1.4 散点图

散点图也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定。

通过观察散点图上数据点的分布情况，我们可以推断出变量间的相关性。如果变量之间不存在相互关系，那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，那么大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。数据的相关关系主要分为：正相关（两个变量值同时增长）、负相关（一个变量值增加另一个变量值下降）、不相关、线性相关、指数相关等，表现在散点图上的大致分布如下图所示。那些离点集群较远的点我们称为离群点或者异常点。

示例图如下：

散点图的应用场景：

观察数据集的分布情况。
通过分析规律，根据样本数据特征计算出回归方程。

1.5 饼状图

饼状图通常用来描述量、频率和百分比之间的关系。在饼图中，每个扇区的弧长大小为其所表示的数量的比例。

饼状图的应用场景：

展示多个分类的占比情况，分类数量建议不超过9个。
对于一些占比值非常接近的，不建议使用饼状图，可以使用柱状图。

1.6 箱线图

箱线图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱型图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较。箱线图的绘制方法是：先找出一组数据的上限值、下限值、中位数（Q2）和下四分位数（Q1）以及上四分位数（Q3）；然后，连接两个四分位数画出箱子；再将最大值和最小值与箱子相连接，中位数在箱子中间。

2. matplotlib库

Matplotlib是一个Python的2D绘图库，通过Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成折线图，直方图，条形图，饼状图，散点图等。

2.1 安装

pip install matplotlib

2.2 基本使用

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.plot(range(10),[np.random.randint(0,10) for x in range(10)])
plt.show()

显示结果如下

默认的绘制样式是b-，也就是蓝色实体线条。比如我想将原来的图的线条改成点状，那么可以通过以下代码实现：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(range(10),[np.random.randint(0,10) for x in range(10)],":")

除了设置线条的形状外，我们还可以设置点的颜色。示例代码如下：

plt.plot([1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5],'r') #将颜色线条设置成红色
plt.plot([1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5],color='red') #将颜色设置成红色
plt.plot([1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5],color='#000000') #将颜色设置成纯黑色

表示颜色的缩写字符如下所示: