21、数据平滑、聚合与可视化比较的实用指南

数据平滑、聚合与可视化比较的实用指南

在处理大量数据时，直接绘制所有单个数据点往往不是最佳选择，因为可能会出现重叠问题，也就是所谓的过绘制。本文将介绍一些解决过绘制问题的平滑技术，以及如何通过合理的可视化设计进行有意义的比较。

1. 过绘制问题与平滑技术概述

当数据量很大时，绘制散点图可能会出现大量点重叠的情况，这就是过绘制。例如，在一个包含超过70,000个点的樱花赛跑数据散点图中，我们很难从图中看出时间和年龄的关系，只能看到一群非常年轻的跑步者，这可能暗示数据质量存在问题。为了解决过绘制问题，我们可以使用平滑技术在绘图前对数据进行聚合。

2. 揭示数据分布形状的平滑技术

• 直方图 ：直方图是一种常见的使用平滑技术的绘图方式。它通过将数据点放入不同的区间（bin），并为每个区间绘制一个条形来聚合数据。在直方图中，我们无法区分区间内单个点的具体位置，点被平滑地分配到各个区间。区间的面积对应于该区间内点的百分比（或数量、比例）。例如，在绘制狗品种寿命分布的直方图中，直方图上方的地毯图为每个数据值绘制一条线，即使少量数据也可能导致地毯图出现过绘制。而直方图通过平滑地毯图中的点，揭示了分布的大致形状，我们可以看到许多品种的寿命约为12年。

# 这里可以简单示意直方图的绘制代码
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设data是狗寿命的数据
data = np.random.normal(12, 2, 1000)
plt.hist(data, bin