小编给大家分享一下python可视化数据分析图的案例，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去探讨吧！

python数据分析常用图大集合：包含折线图、直方图、垂直条形图、水平条形图、饼图、箱线图、热力图、散点图、蜘蛛图、二元变量分布、面积图、六边形图等12种常用可视化数据分析图，后期还会不断的收集整理，请关注更新！

以下默认所有的操作都先导入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns

一、折线图

折线图可以用来表示数据随着时间变化的趋势

x=[2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019]y=[5,3,6,20,17,16,19,30,32,35]

Matplotlib

plt.plot(x,y)plt.show()

Seaborn

df=pd.DataFrame({'x':x,'y':y})sns.lineplot(x="x",y="y",data=df)plt.show()

二、直方图

直方图是比较常见的视图，它是把横坐标等分成了一定数量的小区间，然后在每个小区间内用矩形条（bars）展示该区间的数值

a=np.random.randn(100)s=pd.Series(a)

Matplotlib

plt.hist(s)plt.show()

Seaborn

sns.distplot(s,kde=False)plt.show()sns.distplot(s,kde=True)plt.show()

三、垂直条形图

条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。

x=['Cat1','Cat2','Cat3','Cat4','Cat5']y=[5,4,8,12,7]

Matplotlib

plt.bar(x,y)plt.show()

Seaborn

plt.show()

四、水平条形图

x=['Cat1','Cat2','Cat3','Cat4','Cat5']y=[5,4,8,12,7]plt.barh(x,y)plt.show()

五、饼图

nums=[25,37,33,37,6]labels=['High-school','Bachelor','Master','Ph.d','Others']plt.pie(x=nums,labels=labels)plt.show()

六、箱线图

箱线图由五个数值点组成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位数 (median) 和上下四分位数 (Q3, Q1)。

可以帮我们分析出数据的差异性、离散程度和异常值等。

Matplotlib

#生成0-1之间的10*4维度数据data=np.random.normal(size=(10,4))lables=['A','B','C','D']#用Matplotlib画箱线图plt.boxplot(data,labels=lables)plt.show()

Seaborn

#用Seaborn画箱线图df=pd.DataFrame(data,columns=lables)sns.boxplot(data=df)plt.show()

七、热力图

力图，英文叫 heat map，是一种矩阵表示方法，其中矩阵中的元素值用颜色来代表，不同的颜色代表不同大小的值。通过颜色就能直观地知道某个位置上数值的大小。

flights=sns.load_dataset("flights")data=flights.pivot('year','month','passengers')sns.heatmap(data)plt.show()

通过 seaborn 的 heatmap 函数，我们可以观察到不同年份，不同月份的乘客数量变化情况，其中颜色越浅的代表乘客数量越多

八、散点图

散点图的英文叫做 scatter plot，它将两个变量的值显示在二维坐标中，非常适合展示两个变量之间的关系。

N=1000x=np.random.randn(N)y=np.random.randn(N)

Matplotlib

plt.scatter(x,y,marker='x')plt.show()

Seaborn

df=pd.DataFrame({'x':x,'y':y})sns.jointplot(x="x",y="y",data=df,kind='scatter');plt.show()

九、蜘蛛图

蜘蛛图是一种显示一对多关系的方法，使一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰可见

labels=np.array([u"推进","KDA",u"生存",u"团战",u"发育",u"输出"])stats=[83,61,95,67,76,88]#画图数据准备，角度、状态值angles=np.linspace(0,2*np.pi,len(labels),endpoint=False)stats=np.concatenate((stats,[stats[0]]))angles=np.concatenate((angles,[angles[0]]))#用Matplotlib画蜘蛛图fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,polar=True)ax.plot(angles,stats,'o-',linewidth=2)ax.fill(angles,stats,alpha=0.25)#设置中文字体font=FontProperties(fname=r"/System/Library/Fonts/PingFang.ttc",size=14)ax.set_thetagrids(angles*180/np.pi,labels,FontProperties=font)plt.show()

十、二元变量分布

二元变量分布可以看两个变量之间的关系

tips=sns.load_dataset("tips")tips.head(10)#散点图sns.jointplot(x="total_bill",y="tip",data=tips,kind='scatter')#核密度图sns.jointplot(x="total_bill",y="tip",data=tips,kind='kde')#Hexbin图sns.jointplot(x="total_bill",y="tip",data=tips,kind='hex')plt.show()

十一、面积图

面积图又称区域图，强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。

堆积面积图还可以显示部分与整体的关系。折线图和面积图都可以用来帮助我们对趋势进行分析，当数据集有合计关系或者你想要展示局部与整体关系的时候，使用面积图为更好的选择。

df=pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d'])#堆面积图df.plot.area()#面积图df.plot.area(stacked=False)

十二、六边形图

六边形图将空间中的点聚合成六边形，然后根据六边形内部的值为这些六边形上色。

df=pd.DataFrame(np.random.randn(1000,2),columns=['a','b'])df['b']=df['b']+np.arange(1000)#关键字参数gridsize；它控制x方向上的六边形数量，默认为100，较大的gridsize意味着更多，更小的bindf.plot.hexbin(x='a',y='b',gridsize=25)

看完了这篇文章，相信你对python可视化数据分析图的案例有了一定的了解，想了解更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！