[原创]-Day3.箱线图和热力图的绘制

港控/mmm° 2022-12-28 06:21 132阅读 0赞

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使用**Matplotlib和Seaborn**进行绘制`箱线图和热力图`。

## 箱线图 ##

箱线图(boxplot)又称盒式图，可以显示数据的分散情况，由五个数值点组成：最大值(max)-上界、最小值(min)-下界、中位数(median)和上下四分位数(Q1, Q3)。它可以帮我们分析出数据的差异性、离散程度和异常值等。

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# 数据准备
     # ⽣成0-1之间的10*4维度数据(10行，4列的数组)
     import numpy as np
     data = np.random.normal(size=(10,4))
     lables = ['A', 'B', 'C', 'D']
     
     # ⽤Matplotlib画箱线图
     # boxplot(x,labels=None)函数，x代表绘图数据，labels是缺省值，可以为箱线图添加标签。
     import matplotlib.pyplot as plt
     plt.boxplot(data, labels=lables) #注意单词labels和lables
     plt.show()
     
     # ⽤Seaborn画箱线图
     # boxplot(x=None,y=None,data=None)函数。data为DataFrame类型，x、y是data中的变量。
     import seaborn as sns
     import pandas as pd
     df = pd.DataFrame(data, columns=lables)
     sns.boxplot(data=df)
     plt.show()

运行结果：

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## 热力图 ##

热力图（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。通过颜色的深浅就能直观地知道某个位置上数值的大小。另外也可以某个位置上的颜色与其他位置颜色进行比较，是一种非常直观的多元变量分析方法。

### 1、基本热力图 ###

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### 2、设置热力图区间 ###

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### 3、颜色差异更大的原因 ###

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### 4、使用Seaborn自带数据 ###

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一般使用Sarborn中的sns.heatmap(data)函数绘制，我们使用Seaborn中自带的数据集ﬂights，该数据集记录了1949年到1960年期间，每个月的航班乘客的数量。一般可能会出网络问题导致的失败。

https://github.com/mwaskom/seaborn-data

运行结果：

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### 5、指定调色板 ###

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## 小作业 ##

**1、**Seaborn数据集中自带了car\_crashes数据集，这是一个国外车祸的数据集，对这个数据集进行成对关系的探索。并用Seaborn画二元变量(x="total,y="speeding")分布图，如果想要画散点图，核密度图，Hexbin图该怎样写.

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*请添加**小编**,回复关键词：\[**数据可视化**\],*

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**-今日互动-**

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