10个数据可视化技巧,让你一看就懂( 三 )

 

10个数据可视化技巧,让你一看就懂

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请注意,要使其工作,你应该为两个图表中的 x 轴设置始终相同的数据 。否则,它们就不匹配了 。
 
重叠绘图和更改标签和颜色
 
在同一轴上重叠图表很容易:我们只需要为所有想要的绘图编写代码,然后,我们可以简单地调用'plt.show()'将它们全部绘制在一起:
 
????a=[1,2,3,4,5]b=[4,5,6,2,2]c=[2,5,6,2,1]sns.lineplot(x=a,y=b,c='r')sns.lineplot(x=a,y=c,c='b')plt.show() 
10个数据可视化技巧,让你一看就懂

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然而,有时重叠会导致混淆,所以我们可能需要做一些改进,让人更容易理解 。
 
例如,假设你希望在同一个图形中重叠你采集的两个不同样本的身高分布:一个来自你的同事,另一个来自当地的篮球队 。最好添加一些个性化的东西,如不同的颜色,并添加一个图例,表明它们具体代表的是哪一个 。好吧,简单点:
 
设置「colour」标签,我们可以为每一个设置一种特定的颜色 。请注意,有时此参数可以更改为简单的「c」
 
使用「label」参数,我们可以通过简单地调用 x.legend()用来指定要显示的任何文本
 
举个例子:
???????g = sns.distplot(workmates_height, color=’b’, label=’Workmates’)sns.distplot(basketball_team, color=’r’, ax=g, label=’Basket team’)g.legend()plt.show() 
10. 在条形图中设置轴的顺序
 
最后是一个非常特殊的工具~如果你喜欢使用条形图,你可能会面临这样的问题:你的条形图没有按照你想要的顺序排列 。在这种情况下,有一个简单的修复方法,将一个带有你想要的特定顺序的列表传递给「order」参数:
???????a=['second','first','third']b=[15,10,20]sns.barplot(x=a,y=b,order=['first','second','third']); 
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绘图本身就是一个世界,根据我的经验,提高你技能的最好方法就是练习 。但我希望这些工具和技巧能帮助你做好现实中数据科学的工作,就像当初帮助我一样 。




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