如果想做数据分析的，建议收藏，Python数据可视化图（附代码）

分手后的思念是犯贱 2023-03-12 09:09 12阅读 0赞

**前言**

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

**1、树状图**

树状图根据给定的距离度量将相似的点组合在一起，并根据该点的相似性将它们组织成树状链接。

![format_png][]

import scipy.cluster.hierarchy as shc
    
    # Import Data
    df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/USArrests.csv')
    
    # Plot
    plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80)  
    plt.title("USArrests Dendograms", fontsize=22)  
    dend = shc.dendrogram(shc.linkage(df[['Murder', 'Assault', 'UrbanPop', 'Rape']], method='ward'), labels=df.State.values, color_threshold=100)  
    plt.xticks(fontsize=12)
    plt.show()

**2、聚类图**

群集图可用于划分属于同一群集的点。下面是一个示例性示例，根据USArrests数据集将美国各州分为5个组。该聚类图使用“谋杀”和“攻击”列作为X轴和Y轴。或者，您可以使用第一个至第一个主要成分作为X和Y轴。

![format_png 1][]

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
    from scipy.spatial import ConvexHull
    
    # Import Data
    df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/USArrests.csv')
    
    # Agglomerative Clustering
    cluster = AgglomerativeClustering(n_clusters=5, affinity='euclidean', linkage='ward')  
    cluster.fit_predict(df[['Murder', 'Assault', 'UrbanPop', 'Rape']])  
    
    # Plot
    plt.figure(figsize=(14, 10), dpi= 80)  
    plt.scatter(df.iloc[:,0], df.iloc[:,1], c=cluster.labels_, cmap='tab10')  
    
    # Encircle
    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)
    
    # Draw polygon surrounding vertices    
    encircle(df.loc[cluster.labels_ == 0, 'Murder'], df.loc[cluster.labels_ == 0, 'Assault'], ec="k", fc="gold", alpha=0.2, linewidth=0)
    encircle(df.loc[cluster.labels_ == 1, 'Murder'], df.loc[cluster.labels_ == 1, 'Assault'], ec="k", fc="tab:blue", alpha=0.2, linewidth=0)
    encircle(df.loc[cluster.labels_ == 2, 'Murder'], df.loc[cluster.labels_ == 2, 'Assault'], ec="k", fc="tab:red", alpha=0.2, linewidth=0)
    encircle(df.loc[cluster.labels_ == 3, 'Murder'], df.loc[cluster.labels_ == 3, 'Assault'], ec="k", fc="tab:green", alpha=0.2, linewidth=0)
    encircle(df.loc[cluster.labels_ == 4, 'Murder'], df.loc[cluster.labels_ == 4, 'Assault'], ec="k", fc="tab:orange", alpha=0.2, linewidth=0)
    
    # Decorations
    plt.xlabel('Murder'); plt.xticks(fontsize=12)
    plt.ylabel('Assault'); plt.yticks(fontsize=12)
    plt.title('Agglomerative Clustering of USArrests (5 Groups)', fontsize=22)
    plt.show()

**3、安德鲁斯曲线**

安德鲁斯曲线可帮助可视化是否存在基于给定分组的数字特征的固有分组。如果要素（数据集中的列）不能帮助区分组，则行将无法很好地分离，如下所示

![format_png 2][]

from pandas.plotting import andrews_curves
    
    # Import
    df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mtcars.csv")
    df.drop(['cars', 'carname'], axis=1, inplace=True)
    
    # Plot
    plt.figure(figsize=(12,9), dpi= 80)
    andrews_curves(df, 'cyl', colormap='Set1')
    
    # Lighten borders
    plt.gca().spines["top"].set_alpha(0)
    plt.gca().spines["bottom"].set_alpha(.3)
    plt.gca().spines["right"].set_alpha(0)
    plt.gca().spines["left"].set_alpha(.3)
    
    plt.title('Andrews Curves of mtcars', fontsize=22)
    plt.xlim(-3,3)
    plt.grid(alpha=0.3)
    plt.xticks(fontsize=12)
    plt.yticks(fontsize=12)
    plt.show()

**4、平行坐标图**

平行坐标有助于可视化某个功能是否有助于有效地隔离组。如果进行隔离，则该功能可能在预测该组时非常有用。

![format_png 3][]

from pandas.plotting import parallel_coordinates
    
    # Import Data
    df_final = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/diamonds_filter.csv")
    
    # Plot
    plt.figure(figsize=(12,9), dpi= 80)
    parallel_coordinates(df_final, 'cut', colormap='Dark2')
    
    # Lighten borders
    plt.gca().spines["top"].set_alpha(0)
    plt.gca().spines["bottom"].set_alpha(.3)
    plt.gca().spines["right"].set_alpha(0)
    plt.gca().spines["left"].set_alpha(.3)
    
    plt.title('Parallel Coordinated of Diamonds', fontsize=22)
    plt.grid(alpha=0.3)
    plt.xticks(fontsize=12)
    plt.yticks(fontsize=12)
    plt.show()

欢迎点击右上角关注小编，除了分享技术文章之外还有很多福利，私信学习资料可以领取包括不限于Python实战演练、PDF电子文档、面试集锦、学习资料等。

[format_png]: /images/20230312/4523a6f10fdb40f8af9ad51c297b1e6d.png
[format_png 1]: /images/20230312/0f1a63a059ce4c00a9343f1fd672b002.png
[format_png 2]: /images/20230312/e1c8fb65d9d444b89922876828e2cc93.png
[format_png 3]: /images/20230312/658ec91f382e4531abb83e6893f83b69.png