用Python画的，5 种非传统的可视化技术，超炫酷的动态图

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2023-07-24 11:46 4阅读 0赞

> 数据可以帮助我们描述这个世界、阐释自己的想法和展示自己的成果，但如果只有单调乏味的文本和数字，我们却往往能难抓住观众的眼球。而很多时候，一张漂亮的可视化图表就足以胜过千言万语。本文将介绍 5 种基于 Plotly 的可视化方法，你会发现，原来可视化不仅可用直方图和箱形图，还能做得如此动态好看甚至可交互。

对数据科学家来说，讲故事是一个至关重要的技能。为了表达我们的思想并且说服别人，我们需要有效的沟通。而漂漂亮亮的可视化是完成这一任务的绝佳工具。本文将介绍 **5 种非传统的可视化技术**，可让你的数据故事更漂亮和更有效。这里将使用 Python 的 Plotly 图形库（也可通过 R 使用），让你可以毫不费力地生成动画图表和交互式图表。

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那么，Plotly 有哪些好处？Plotly 的整合能力很强：可与 Jupyter Notebook 一起使用，可嵌入网站，并且完整集成了 Dash——一种用于构建仪表盘和分析应用的出色工具。

**启动**

如果你还没安装 Plotly，只需在你的终端运行以下命令即可完成安装：

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安装完成后，就开始使用吧！

**动画**

在研究这个或那个指标的演变时，我们常涉及到时间数据。**Plotly 动画工具仅需一行代码就能让人观看数据随时间的变化情况**，如下图所示：

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代码如下：

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只要你有一个时间变量来过滤，那么几乎任何图表都可以做成动画。下面是一个制作散点图动画的例子：

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**太阳图**

太阳图（sunburst chart）是一种可视化 group by 语句的好方法。**如果你想通过一个或多个类别变量来分解一个给定的量**，那就用太阳图吧。

假设我们想根据性别和每天的时间分解平均消费数据，那么相较于表格，这种双重 group by 语句可以通过可视化来更有效地展示。

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这个图表是交互式的，让你可以自己点击并探索各个类别。你只需要定义你的所有类别，并声明它们之间的层次结构（见以下代码中的 parents 参数）并分配对应的值即可，这在我们案例中即为 group by 语句的输出。

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现在我们向这个层次结构再添加一层：

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为此，我们再添加另一个涉及三个类别变量的 group by 语句的值

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**平行类别**

另一种探索类别变量之间关系的方法是以下这种流程图。**你可以随时拖放、高亮和浏览值，非常适合演示时使用。**

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代码如下：

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**平行坐标图**

平行坐标图是上面的图表的连续版本。这里，**每一根弦都代表单个观察**。这是一种可用于识别离群值（远离其它数据的单条线）、聚类、趋势和冗余变量（比如如果两个变量在每个观察上的值都相近，那么它们将位于同一水平线上，表示存在冗余）的好用工具。

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代码如下：

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**量表图和指示器**

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量表图仅仅是为了好看。**在报告 KPI 等成功指标并展示其与你的目标的距离时，可以使用这种图表。**

指示器在业务和咨询中非常有用。它们可以通过文字记号来补充视觉效果，吸引观众的注意力并展现你的增长指标。

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**2020年最新Python教程：**

**如果你处于想学Python或者正在学习Python，Python的教程不少了吧，但是是最新的吗？**

**说不定你学了可能是两年前人家就学过的内容，在这小编分享一波2020最新的Python教程。**

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**以上这些教程小编已经为大家打包准备好了，希望对正在学习的你有所帮助！**

**获取方式，私信小编 “ 资料 ”，即可免费获取哦！**

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