数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）以获取对数据的一些理解。创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂，特别是对于大型、高维数据集。在项目结束时，以清晰、简洁和引人注目的方式展现最终结果是非常重要的，因为你的受众往往是非技术型客户，只有这样他们才可以理解。
Matplotlib是一个流行的Python库，可以用来很简单地创建数据可视化方案。但每次创建新项目时，设置数据、参数、图形和排版都会变得非常繁琐和麻烦。在这篇博文中，我们将着眼于5个数据可视化方法，并使用 Python Matplotlib 为他们编写一些快速简单的函数。与此同时，这里有一个很棒的图表，可用于在工作中选择正确的可视化方法！
图1
散点图非常适合展示两个变量之间的关系，因为你可以直接看到数据的原始分布。 如下面第一张图所示的，你还可以通过对组进行简单地颜色编码来查看不同组数据的关系。想要可视化三个变量之间的关系？没问题！仅需使用另一个参数（如点大小）就可以对第三个变量进行编码，如下面的第二张图所示。
图2
图3
现在开始讨论代码。我们首先用别名“plt”导入Matplotlib的 pyplot 。要创建一个新的点阵图，我们可调用plt.subplots() 。我们将x轴和y轴数据传递给该函数，然后将这些数据传递给 ax.scatter() 以绘制散点图。我们还可以设置点的大小、点颜色和alpha透明度。你甚至可以设置Y轴为对数刻度。标题和坐标轴上的标签可以专门为该图设置。这是一个易于使用的函数，可用于从头到尾创建散点图！
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef scatterplot(x_data, y_data, x_label="", y_label="", title="", color = "r", yscale_log=False):
# Create the plot object
_, ax = plt.subplots() # Plot the data, set the size (s), color and transparency (alpha)
# of the points
ax.scatter(x_data, y_data, s = 10, color = color, alpha = 0.75) if yscale_log == True:
ax.set_yscale('log') # Label the axes and provide a title
ax.set_title(title)
ax.set_xlabel(x_label)
ax.set_ylabel(y_label)
折线图
当你可以看到一个变量随着另一个变量明显变化的时候，比如说它们有一个大的协方差，那最好使用折线图。让我们看一下下面这张图。我们可以清晰地看到对于所有的主线随着时间都有大量的变化。使用散点绘制这些将会极其混乱，难以真正明白和看到发生了什么。折线图对于这种情况则非常好，因为它们基本上提供给我们两个变量（百分比和时间）的协方差的快速总结。另外，我们也可以通过彩色编码进行分组。
图4
这里是折线图的代码。它和上面的散点图很相似，只是在一些变量上有小的变化。
def lineplot(x_data, y_data, x_label="", y_label="", title=""):
# Create the plot object
_, ax = plt.subplots() # Plot the best fit line, set the linewidth (lw), color and
# transparency (alpha) of the line
ax.plot(x_data, y_data, lw = 2, color = '#539caf', alpha = 1) # Label the axes and provide a title
ax.set_title(title)
ax.set_xlabel(x_label)
ax.set_ylabel(y_label)
直方图
直方图对于查看（或真正地探索）数据点的分布是很有用的。查看下面我们以频率和 IQ 做的直方图。我们可以清楚地看到朝中间聚集，并且能看到中位数是多少。我们也可以看到它呈正态分布。使用直方图真得能清晰地呈现出各个组的频率之间的相对差别。组的使用（离散化）真正地帮助我们看到了“更加宏观的图形”,然而当我们使用所有没有离散组的数据点时，将对可视化可能造成许多干扰，使得看清真正发生了什么变得困难。
图5
下面是在 Matplotlib 中的直方图代码。有两个参数需要注意一下：首先，参数 n_bins 控制我们想要在直方图中有多少个离散的组。更多的组将给我们提供更加完善的信息，但是也许也会引进干扰，使得我们远离全局；另一方面，较少的组给我们一种更多的是“鸟瞰图”和没有更多细节的全局图。其次，参数 cumulative 是一个布尔值，允许我们选择直方图是否为累加的，基本上就是选择是PDF（Probability Density Function，概率密度函数）还是CDF（Cumulative Density Function，累积密度函数）。
def histogram(data, n_bins, cumulative=False, x_label = "", y_label = "", title = ""):
_, ax = plt.subplots()
ax.hist(data, n_bins = n_bins, cumulative = cumulative, color = '#539caf')
ax.set_ylabel(y_label)
ax.set_xlabel(x_label)
ax.set_title(title)
想象一下我们想要比较数据中两个变量的分布。有人可能会想你必须制作两张直方图，并且把它们并排放在一起进行比较。然而，实际上有一种更好的办法：我们可以使用不同的透明度对直方图进行叠加覆盖。看下图，均匀分布的透明度设置为 0.5 ，使得我们可以看到他背后的图形。这样我们就可以直接在同一张图表里看到两个分布。
图6
对于重叠的直方图，需要设置一些东西。首先，我们设置可同时容纳不同分布的横轴范围。根据这个范围和期望的组数，我们可以真正地计算出每个组的宽度。最后，我们在同一张图上绘制两个直方图，其中有一个稍微更透明一些。
# Overlay 2 histograms to compare themdef overlaid_histogram(data1, data2, n_bins = 0, data1_name="", data1_color="#539caf", data2_name="", data2_color="#7663b0", x_label="", y_label="", title=""):
# Set the bounds for the bins so that the two distributions are fairly compared
max_nbins = 10
data_range = [min(min(data1), min(data2)), max(max(data1), max(data2))]
binwidth = (data_range[1] - data_range[0]) / max_nbins if n_bins == 0
bins = np.arange(data_range[0], data_range[1] + binwidth, binwidth) else:
bins = n_bins # Create the plot
_, ax = plt.subplots()
ax.hist(data1, bins = bins, color = data1_color, alpha = 1, label = data1_name)
ax.hist(data2, bins = bins, color = data2_color, alpha = 0.75, label = data2_name)
ax.set_ylabel(y_label)
ax.set_xlabel(x_label)
ax.set_title(title)
ax.legend(loc = 'best')
柱状图
当你试图将类别很少（可能小于10）的分类数据可视化的时候，柱状图是最有效的。如果我们有太多的分类，那么这些柱状图就会非常杂乱，很难理解。柱状图对分类数据很好，因为你可以很容易地看到基于柱的类别之间的区别（比如大小)；分类也很容易划分和用颜色进行编码。我们将会看到三种不同类型的柱状图：常规的，分组的，堆叠的。在我们进行的过程中，请查看图形下面的代码。
常规的柱状图如下面的图1。在 barplot() 函数中，xdata 表示 x 轴上的标记，ydata 表示 y 轴上的杆高度。误差条是一条以每条柱为中心的额外的线，可以画出标准偏差。
分组的柱状图让我们可以比较多个分类变量。看看下面的图2。我们比较的第一个变量是不同组的分数是如何变化的（组是G1，G2，……等等)。我们也在比较性别本身和颜色代码。看一下代码，y_data_list 变量实际上是一个 y 元素为列表的列表，其中每个子列表代表一个不同的组。然后我们对每个组进行循环，对于每一个组，我们在 x 轴上画出每一个标记；每个组都用彩色进行编码。
堆叠柱状图可以很好地观察不同变量的分类。在图3的堆叠柱状图中，我们比较了每天的服务器负载。通过颜色编码后的堆栈图，我们可以很容易地看到和理解哪些服务器每天工作最多，以及与其他服务器进行比较负载情况如何。此代码的代码与分组的条形图相同。我们循环遍历每一组，但这次我们把新柱放在旧柱上，而不是放在它们的旁边。
图7
图8
图9
def barplot(x_data, y_data, error_data, x_label="", y_label="", title=""):
_, ax = plt.subplots()
# Draw bars, position them in the center of the tick mark on the x-axis
ax.bar(x_data, y_data, color = '#539caf', align = 'center')
# Draw error bars to show standard deviation, set ls to 'none'
# to remove line between points
ax.errorbar(x_data, y_data, yerr = error_data, color = '#297083', ls = 'none', lw = 2, capthick = 2)
ax.set_ylabel(y_label)
ax.set_xlabel(x_label)
ax.set_title(title)
def stackedbarplot(x_data, y_data_list, colors, y_data_names="", x_label="", y_label="", title=""):
_, ax = plt.subplots()
# Draw bars, one category at a time
for i in range(0, len(y_data_list)):
if i == 0:
ax.bar(x_data, y_data_list[i], color = colors[i], align = 'center', label = y_data_names[i])
else:
# For each category after the first, the bottom of the
# bar will be the top of the last category
ax.bar(x_data, y_data_list[i], color = colors[i], bottom = y_data_list[i - 1], align = 'center', label = y_data_names[i])
ax.set_ylabel(y_label)
ax.set_xlabel(x_label)
ax.set_title(title)
ax.legend(loc = 'upper right')
def groupedbarplot(x_data, y_data_list, colors, y_data_names="", x_label="", y_label="", title=""):
_, ax = plt.subplots()
# Total width for all bars at one x location
total_width = 0.8
# Width of each individual bar
ind_width = total_width / len(y_data_list)
# This centers each cluster of bars about the x tick mark
alteration = np.arange(-(total_width/2), total_width/2, ind_width)
# Draw bars, one category at a time
for i in range(0, len(y_data_list)):
# Move the bar to the right on the x-axis so it doesn't
# overlap with previously drawn ones
ax.bar(x_data + alteration[i], y_data_list[i], color = colors[i], label = y_data_names[i], width = ind_width)
ax.set_ylabel(y_label)
ax.set_xlabel(x_label)
ax.set_title(title)
ax.legend(loc = 'upper right')
箱形图
我们之前看了直方图，它很好地可视化了变量的分布。但是如果我们需要更多的信息呢？也许我们想要更清晰的看到标准偏差？也许中值与均值有很大不同，我们有很多离群值？如果有这样的偏移和许多值都集中在一边呢？
这就是箱形图所适合干的事情了。箱形图给我们提供了上面所有的信息。实线框的底部和顶部总是第一个和第三个四分位（比如 25% 和 75% 的数据），箱体中的横线总是第二个四分位（中位数）。像胡须一样的线(虚线和结尾的条线）从这个箱体伸出，显示数据的范围。
由于每个组/变量的框图都是分别绘制的，所以很容易设置。xdata 是一个组/变量的列表。Matplotlib 库的 boxplot() 函数为 ydata 中的每一列或每一个向量绘制一个箱体。因此，xdata 中的每个值对应于 ydata 中的一个列/向量。我们所要设置的就是箱体的美观。
图10
def boxplot(x_data, y_data, base_color="#539caf", median_color="#297083", x_label="", y_label="", title=""):
_, ax = plt.subplots()
# Draw boxplots, specifying desired style
ax.boxplot(y_data
# patch_artist must be True to control box fill
, patch_artist = True
# Properties of median line
, medianprops = {'color': median_color}
# Properties of box
, boxprops = {'color': base_color, 'facecolor': base_color}
# Properties of whiskers
, whiskerprops = {'color': base_color}
# Properties of whisker caps
, capprops = {'color': base_color})
# By default, the tick label starts at 1 and increments by 1 for
# each box drawn. This sets the labels to the ones we want
ax.set_xticklabels(x_data)
ax.set_ylabel(y_label)
ax.set_xlabel(x_label)
ax.set_title(title)
结语
使用Matplotlib有5个快速简单的数据可视化方法。将相关事务抽象成函数总是会使你的代码更易于阅读和使用！如果你喜欢这篇文章，并且学到了一些新的有用的技巧。如果你确实如此，请随时给它点赞。
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