【数据分析】Matplotlib可视化最有价值的图表之—

本文总结了 Matplotlib 以及 Seaborn 用的最多的 50 个图形，掌握这些图形的绘制，对于数据分析的可视化有莫大的作用，运行本文代码，除了安装 matplotlib 和 seaborn 可视化库外，还需要安装其他的一些辅助可视化库，已在代码部分作标注，具体内容请查看下面内容。

在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。

这里开始第一部分内容：关联（Correlation）

介绍

这些图表根据可视化目标的7个不同情景进行分组。例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。

有效图表的重要特征：

在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。
设计简单，您不必太费力就能理解它。
从审美角度支持信息而不是掩盖信息。
信息没有超负荷。

准备工作

在代码运行前先引入下面的设置内容。当然，单独的图表，可以重新设置显示要素。

# !pip install brewer2mpl
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
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# Version
print(mpl.__version__)  # >> 3.0.2
print(sns.__version__)  # >> 0.9.0

关联（Correlation）
关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系。也就是说，一个变量如何相对于另一个变化。

关联 - 1 散点图（Scatter plot）

散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。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，您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作。

# Import dataset
midwest = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/midwest_filter.csv")# Prepare Data
# Create as many colors as there are unique midwest['category']
categories = np.unique(midwest['category'])
colors = [plt.cm.tab10(i/float(len(categories)-1)) for i in range(len(categories))]# Draw Plot for Each Category
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, cmap=colors[i], label=str(category))# "c=" 修改为 "cmap="# Decorations
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（Bubble plot with Encircling）

有时，您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。在这个例子中，你从数据框中获取记录，并用下面代码中描述的 encircle() 来使边界显示出来。

from matplotlib import patches
from scipy.spatial import ConvexHull
import warnings; warnings.simplefilter('ignore')
sns.set_style("white")# Step 1: Prepare Data
midwest = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/midwest_filter.csv")# As many colors as there are unique midwest['category']
categories = np.unique(midwest['category'])
colors = [plt.cm.tab10(i/float(len(categories)-1)) for i in range(len(categories))]# Step 2: Draw Scatterplot with unique color for each category
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', cmap=colors[i], label=str(category), edgecolors='black', linewidths=.5)# "c=" 修改为 "cmap="# Step 3: Encircling
# https://stackoverflow.com/questions/44575681/how-do-i-encircle-different-data-sets-in-scatter-plot
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)# Select data to be encircled
midwest_encircle_data = midwest.loc[midwest.state=='IN', :]                         # Draw polygon surrounding vertices
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)# Step 4: Decorations
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 带线性回归最佳拟合线的散点图

带线性回归最佳拟合线的散点图（Scatter plot with linear regression line of best fit），如果你想了解两个变量如何相互改变，那么最佳拟合线就是常用的方法。下图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。

# Import Data
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv")
df_select = df.loc[df.cyl.isin([4,8]), :]# Plot
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'))# Decorations
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()

针对每列绘制线性回归线

或者，可以在其每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，如下：

# Import Data
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv")
df_select = df.loc[df.cyl.isin([4,8]), :]# Each line in its own column
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'))# Decorations
gridobj.set(xlim=(0.5, 7.5), ylim=(0, 50))
plt.show()

4 抖动图（Jittering with stripplot）

通常，多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。结果，多个点绘制会重叠并隐藏。为避免这种情况，请将数据点稍微抖动，以便您可以直观地看到它们。使用 seaborn 的 stripplot() 很方便实现这个功能。

# Import Data
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv")# Draw Stripplot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80)
sns.stripplot(df.cty, df.hwy, jitter=0.25, size=8, ax=ax, linewidth=.5)# Decorations
plt.title('Use jittered plots to avoid overlapping of points', fontsize=22)
plt.show()

5 计数图（Counts Plot）

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，其周围的点的集中度越高。

# Import Data
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')# Draw Stripplot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80)
sns.stripplot(df_counts.cty, df_counts.hwy, size=df_counts.counts*2, ax=ax)# Decorations
plt.title('Counts Plot - Size of circle is bigger as more points overlap', fontsize=22)
plt.show()

6 边缘直方图（Marginal Histogram）

边缘直方图具有沿 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。这种图经常用于探索性数据分析（EDA）。

# Import Data
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv")# Create Fig and gridspec
fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80)
grid = plt.GridSpec(4, 4, hspace=0.5, wspace=0.2)# Define the axes
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=[])# Scatterplot on main ax
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)# histogram on the right
ax_bottom.hist(df.displ, 40, histtype='stepfilled', orientation='vertical', color='deeppink')
ax_bottom.invert_yaxis()# histogram in the bottom
ax_right.hist(df.hwy, 40, histtype='stepfilled', orientation='horizontal', color='deeppink')# Decorations
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 边缘箱形图（Marginal Boxplot）

边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而，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。

# Import Data
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv")# Create Fig and gridspec
fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80)
grid = plt.GridSpec(4, 4, hspace=0.5, wspace=0.2)# Define the axes
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=[])# Scatterplot on main ax
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)# Add a graph in each part
sns.boxplot(df.hwy, ax=ax_right, orient="v")
sns.boxplot(df.displ, ax=ax_bottom, orient="h")# Decorations ------------------
# Remove x axis name for the boxplot
ax_bottom.set(xlabel='')
ax_right.set(ylabel='')# Main Title, Xlabel and YLabel
ax_main.set(title='Scatterplot with Histograms \n displ vs hwy', xlabel='displ', ylabel='hwy')# Set font size of different components
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（Correllogram）

相关图用于直观地查看给定数据框（或二维数组）中所有可能的数值变量对之间的相关度量。

# Import Dataset
df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mtcars.csv")# Plot
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)# Decorations
plt.title('Correlogram of mtcars', fontsize=22)
plt.xticks(fontsize=12)
plt.yticks(fontsize=12)
plt.show()

9 矩阵图（Pairwise Plot）

矩阵图是探索性分析中的最爱，用于理解所有可能的数值变量对之间的关系。它是双变量分析的必备工具。

# Load Dataset
df = sns.load_dataset('iris')# Plot
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()

# Load Dataset
df = sns.load_dataset('iris')# Plot
plt.figure(figsize=(10,8), dpi= 80)
sns.pairplot(df, kind="reg", hue="species")
plt.show()

总结

第一部分【关联】(Correlation) 就到这里结束啦~

传送门

Matplotlib可视化图表——第一部分【关联】(Correlation)
Matplotlib可视化图表——第二部分【偏差】(Deviation)
Matplotlib可视化图表——第三部分【排序】(Ranking)
Matplotlib可视化图表——第四部分【分布】(Distribution)
Matplotlib可视化图表——第五部分【组成】(Composition)
Matplotlib可视化图表——第六部分【变化】(Change)
Matplotlib可视化图表——第七部分【分组】(Groups)

完整版参考

原文地址： Top 50 matplotlib Visualizations – The Master Plots (with full python code)
中文转载：深度好文 | Matplotlib可视化最有价值的 50 个图表（附完整 Python 源代码）