Данные Визуализация является ключом к визуализации и пониманию взаимосвязи между предоставленными нам данными. Это также помогает нам донести наши выводы до заинтересованных сторон в очень презентабельной и понятной форме.
В основном мы используем два пакета Matplotlib и Seaborn для построения фигур на питоне.
Давайте посмотрим, какие графики мы можем сделать в Python:
импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать Seaborn как sns
1. Линейный сюжет
Линейный график или линейная диаграмма — это тип графика, который отображает информацию в виде ряда точек данных, называемых «маркерами», соединенных сегментами прямых линий. Линейный график следует использовать, когда у нас есть непрерывные данные.
2. Земельные участки
График с площадями аналогичен линейному графику, за исключением того, что область между осью x и линией заполняется цветом или штриховкой. Он представляет эволюцию числовой переменной после другой числовой переменной.
3. Графики гистограмм
Гистограмма является наиболее часто используемым графиком для отображения частотного распределения.
4. Барные участки
Гистограмма — это диаграмма, которая представляет категориальные данные в виде прямоугольных столбцов с высотой или длиной, пропорциональными значениям, которые они представляют. Полосы могут располагаться горизонтально или вертикально.
5. Круговая диаграмма
Круговая диаграмма — это круговая диаграмма, которая отображает числовые пропорции путем деления круга (пирога) на пропорциональные части.
6. Коробчатые сюжеты
Коробчатая диаграмма — это способ статистического представления распределения данных по пяти основным параметрам: минимум — наименьшее число в наборе данных, первый квартиль, медиана, третий квартиль и максимум — наибольшее число в наборе данных. Есть и аутсайдеры.
Другие графики - это точечные графики, пузырьковые графики, вафельные диаграммы, график регрессии, график остатка, график распределения и многое другое.
Первоначально из: https://www.readsmarty.com/2020/08/visualization-of-data-with-python.html
