使用Matplotlib和Seaborn進(jìn)行繪制箱線圖和熱力圖。

箱線圖

箱線圖(boxplot)又稱(chēng)盒式圖，可以顯示數(shù)據(jù)的分散情況，由五個(gè)數(shù)值點(diǎn)組成：最大值(max)-上界、最小值(min)-下界、中位數(shù)(median)和上下四分位數(shù)(Q1, Q3)。它可以幫我們分析出數(shù)據(jù)的差異性、離散程度和異常值等。

?# 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備# ?成0-1之間的10*4維度數(shù)據(jù)(10行，4列的數(shù)組)import numpy as npdata = np.random.normal(size=(10,4))lables = ['A', 'B', 'C', 'D']# ?Matplotlib畫(huà)箱線圖# boxplot(x,labels=None)函數(shù)，x代表繪圖數(shù)據(jù)，labels是缺省值，可以為箱線圖添加標(biāo)簽。import matplotlib.pyplot as pltplt.boxplot(data, labels=lables) #注意單詞labels和lablesplt.show()# ?Seaborn畫(huà)箱線圖# boxplot(x=None,y=None,data=None)函數(shù)。data為DataFrame類(lèi)型，x、y是data中的變量。import seaborn as snsimport pandas as pddf = pd.DataFrame(data, columns=lables)sns.boxplot(data=df)plt.show()

運(yùn)行結(jié)果：

熱力圖

熱力圖(heat map)是一種矩陣表示方法，其中矩陣中的元素值用顏色來(lái)代表，不同的顏色代表不同大小的值。通過(guò)顏色的深淺就能直觀地知道某個(gè)位置上數(shù)值的大小。另外也可以某個(gè)位置上的顏色與其他位置顏色進(jìn)行比較，是一種非常直觀的多元變量分析方法。

1、基本熱力圖

2、設(shè)置熱力圖區(qū)間

3、顏色差異更大的原因

4、使用Seaborn自帶數(shù)據(jù)

一般使用Sarborn中的sns.heatmap(data)函數(shù)繪制，我們使用Seaborn中自帶的數(shù)據(jù)集?ights，該數(shù)據(jù)集記錄了1949年到1960年期間，每個(gè)月的航班乘客的數(shù)量。一般可能會(huì)出網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題導(dǎo)致的失敗。

https://github.com/mwaskom/seaborn-data

運(yùn)行結(jié)果：

5、指定調(diào)色板

小作業(yè)

1、Seaborn數(shù)據(jù)集中自帶了car_crashes數(shù)據(jù)集，這是一個(gè)國(guó)外車(chē)禍的數(shù)據(jù)集，對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行成對(duì)關(guān)系的探索。并用Seaborn畫(huà)二元變量(x="total,y="speeding")分布圖，如果想要畫(huà)散點(diǎn)圖，核密度圖，Hexbin圖該怎樣寫(xiě).

請(qǐng)?zhí)砑有【?回復(fù)關(guān)鍵詞：[數(shù)據(jù)可視化],

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的matlab怎么画二维热力图_[原创]Day3.箱线图和热力图的绘制的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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