Python Matplotlib: 可视化的最佳实践——相关关系_技术总结_预测豆

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import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings; warnings.filterwarnings(action='once') large = 22; med = 16; small = 12 params = {'axes.titlesize': large, 'legend.fontsize': med, 'figure.figsize': (16, 10), 'axes.labelsize': med, 'axes.titlesize': med, 'xtick.labelsize': med, 'ytick.labelsize': med, 'figure.titlesize': large} plt.rcParams.update(params) plt.style.use('seaborn-whitegrid') sns.set_style("white") %matplotlib inline # 版本要求 print(mpl.__version__) #> 3.0.0 print(sns.__version__) #> 0.9.0

相关关系图表的核心思想

相关关系图，通常用于可视化2个或更多变量之间的关系。也就是说，一个变量会随着另一个变量的变动如何变化。

1.散点图
散点图是用于研究两个变量之间关系的经典基本图。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。在matplotlib中，我们可以使用plt.scatterplot（）函数来绘图。


   # 导入数据
midwest = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/midwest_filter.csv")
# 准备数据
# 准备颜色
categories = np.unique(midwest['category'])
colors = [plt.cm.tab10(i/float(len(categories)-1)) for i in range(len(categories))]
plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80, facecolor='w', edgecolor='k')
for i, category in enumerate(categories):
    plt.scatter('area', 'poptotal', 
                data=midwest.loc[midwest.category==category, :], 
                s=20, c=colors[i], label=str(category))
plt.gca().set(xlim=(0.0, 0.1), ylim=(0, 90000),
              xlabel='Area', ylabel='Population')
plt.xticks(fontsize=12); plt.yticks(fontsize=12)
plt.title("Scatterplot of Midwest Area vs Population", fontsize=22)
plt.legend(fontsize=12)    
plt.show()

2. 带边界的气泡图

气泡大小、颜色可以显示值的属性，而边界可以清晰的看出边界。


   from matplotlib import patches
from scipy.spatial import ConvexHull
import warnings; warnings.simplefilter('ignore')
sns.set_style("white")
# 准备数据
midwest = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/midwest_filter.csv")
# 准备颜色
categories = np.unique(midwest['category'])
colors = [plt.cm.tab10(i/float(len(categories)-1)) for i in range(len(categories))]
# 画气泡图
fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80, facecolor='w', edgecolor='k')    
for i, category in enumerate(categories):
    plt.scatter('area', 'poptotal', data=midwest.loc[midwest.category==category, :], s='dot_size', c=colors[i], label=str(category), edgecolors='black', linewidths=.5)
def encircle(x,y, ax=None, **kw):
    if not ax: ax=plt.gca()
    p = np.c_[x,y]
    hull = ConvexHull(p)
    poly = plt.Polygon(p[hull.vertices,:], **kw)
    ax.add_patch(poly)
# 选择边界的数据
midwest_encircle_data = midwest.loc[midwest.state=='IN', :]                         
# 绘制围绕顶点的多边形
encircle(midwest_encircle_data.area, midwest_encircle_data.poptotal, ec="k", fc="gold", alpha=0.1)
encircle(midwest_encircle_data.area, midwest_encircle_data.poptotal, ec="firebrick", fc="none", linewidth=1.5)
plt.gca().set(xlim=(0.0, 0.1), ylim=(0, 90000),
              xlabel='Area', ylabel='Population')
plt.xticks(fontsize=12); plt.yticks(fontsize=12)
plt.title("Bubble Plot with Encircling", fontsize=22)
plt.legend(fontsize=12)    
plt.show()

3.散点图与最佳拟合的线性回归线
如果你想了解两个变量如何相互变化，那么最合适的线就是用这个方法。下面显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线，请从下面的sns.lmplot（）调用中删除hue ='cyl'参数。


   # 导入数据
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv")
df_select = df.loc[df.cyl.isin([4,8]), :]
sns.set_style("white")
gridobj = sns.lmplot(x="displ", y="hwy", hue="cyl", data=df_select, 
                     height=7, aspect=1.6, robust=True, palette='tab10', 
                     scatter_kws=dict(s=60, linewidths=.7, edgecolors='black'))
gridobj.set(xlim=(0.5, 7.5), ylim=(0, 50))
plt.title("Scatterplot with line of best fit grouped by number of cylinders", fontsize=20)
plt.show()

也可以在其自己的列中显示每个组的最佳拟合线。可以通过在sns.lmplot（）中设置col = groupingcolumn参数来实现此目的。

df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv") df_select = df.loc[df.cyl.isin([4,8]), :] sns.set_style("white") gridobj = sns.lmplot(x="displ", y="hwy", data=df_select, height=7, robust=True, palette='Set1', col="cyl", scatter_kws=dict(s=60, linewidths=.7, edgecolors='black')) gridobj.set(xlim=(0.5, 7.5), ylim=(0, 50)) plt.show()

5.计数图
避免点重叠问题的另一个选择是增加点的大小，这取决于该点中有多少点。因此，点的大小越大，周围的点的集中度就越大。

df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv") df_counts = df.groupby(['hwy', 'cty']).size().reset_index(name='counts') fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80) sns.stripplot(df_counts.cty, df_counts.hwy, size=df_counts.counts*2, ax=ax) plt.title('Counts Plot - Size of circle is bigger as more points overlap', fontsize=22) plt.show()

6.边缘直方图
边缘直方图是具有沿X和Y轴变量的直方图。这用于可视化X和Y之间的关系以及单独的X和Y的单变量分布。该图经常用于探索性数据分析（EDA）。

df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv") fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80) grid = plt.GridSpec(4, 4, hspace=0.5, wspace=0.2) ax_main = fig.add_subplot(grid[:-1, :-1]) ax_right = fig.add_subplot(grid[:-1, -1], xticklabels=[], yticklabels=[]) ax_bottom = fig.add_subplot(grid[-1, 0:-1], xticklabels=[], yticklabels=[]) ax_main.scatter('displ', 'hwy', s=df.cty*4, c=df.manufacturer.astype('category').cat.codes, alpha=.9, data=df, cmap="tab10", edgecolors='gray', linewidths=.5) ax_bottom.hist(df.displ, 40, histtype='stepfilled', orientation='vertical', color='deeppink') ax_bottom.invert_yaxis() ax_right.hist(df.hwy, 40, histtype='stepfilled', orientation='horizontal', color='deeppink') ax_main.set(title='Scatterplot with Histograms \n displ vs hwy', xlabel='displ', ylabel='hwy') ax_main.title.set_fontsize(20) for item in ([ax_main.xaxis.label, ax_main.yaxis.label] + ax_main.get_xticklabels() + ax_main.get_yticklabels()): item.set_fontsize(14) xlabels = ax_main.get_xticks().tolist() ax_main.set_xticklabels(xlabels) plt.show()

7.边缘Boxplot
边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。但是箱线图有助于精确定位X和Y的中位数，第25和第75百分位数。

df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv") fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80) grid = plt.GridSpec(4, 4, hspace=0.5, wspace=0.2) ax_main = fig.add_subplot(grid[:-1, :-1]) ax_right = fig.add_subplot(grid[:-1, -1], xticklabels=[], yticklabels=[]) ax_bottom = fig.add_subplot(grid[-1, 0:-1], xticklabels=[], yticklabels=[]) ax_main.scatter('displ', 'hwy', s=df.cty*5, c=df.manufacturer.astype('category').cat.codes, alpha=.9, data=df, cmap="Set1", edgecolors='black', linewidths=.5) sns.boxplot(df.hwy, ax=ax_right, orient="v") sns.boxplot(df.displ, ax=ax_bottom, orient="h") ax_bottom.set(xlabel='') ax_right.set(ylabel='') ax_main.set(title='Scatterplot with Histograms \n displ vs hwy', xlabel='displ', ylabel='hwy') ax_main.title.set_fontsize(20) for item in ([ax_main.xaxis.label, ax_main.yaxis.label] + ax_main.get_xticklabels() + ax_main.get_yticklabels()): item.set_fontsize(14) plt.show()

8.相关图
相关图用于直观地查看给定XY（或2D阵列）中所有可能的数值变量对之间的相关度量。

df = sns.load_dataset('iris') plt.figure(figsize=(12,10), dpi= 80) sns.heatmap(df.corr(), xticklabels=df.corr().columns, yticklabels=df.corr().columns, cmap='RdYlGn', center=0, annot=True) plt.title('Correlogram of mtcars', fontsize=22) plt.xticks(fontsize=12) plt.yticks(fontsize=12) plt.show()

9.成对绘图
成对图是探索性分析中的最爱，用于理解所有可能的数字变量对之间的关系。它是双变量分析的必备工具。

df = sns.load_dataset('iris') plt.figure(figsize=(10,8), dpi= 80) sns.pairplot(df, kind="scatter", hue="species", plot_kws=dict(s=80, edgecolor="white", linewidth=2.5)) plt.show()