编程 Python第三方库 Pandas03 可视化多维数据

准备数据和相关的库

主要利用Pandas库和Seaborn库.

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
%matplotlib inline

生成4组数据，转为DataFrame数据类型

xarray = np.linspace(0,10,100)#生成从0倒10，100个数
yarray = xarray**3+np.random.normal(0,100,100) # y=x^3+正态扰动项
zarray = -100*xarray+np.random.normal(0,10,100) # y=-100x+正态扰动项
warray = 200*xarray**0.5+np.random.normal(0,10,100)

单变量分析

频率分布直方图

df.hist(bins=15, color='steelblue', edgecolor='black', linewidth=1.0,
           xlabelsize=8, ylabelsize=8, grid=False)

概率密度曲线

sns.kdeplot(df['w'])

箱线图

sns.boxplot(data=df)

小提琴图

使用核密度图显示分组数值数据的另一种有效方法（描绘了数据在不同值下的概率密度）

sns.violinplot(data=df)

多变量分析

相关性热力图

sns.heatmap(round(df.corr(),2), annot=True, cmap="coolwarm",fmt='.2f',
                 linewidths=.05)

配对散点图

sns.pairplot(data=df,diag_kind='kde')

联合概率分布

sns.jointplot(x='x',y='y',data=df,kind='kde')