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編譯|黃念

校對|丁一

引言

藝術(shù)之美根植于其所傳達(dá)的信息。有時候,，現(xiàn)實并非我們所看到或感知到的,。達(dá)芬奇（Da Vinci）和畢加索（Picasso）等藝術(shù)家都通過其具有特定主題的非凡藝術(shù)品，試圖讓人們更加接近現(xiàn)實,。

數(shù)據(jù)科學(xué)家并不遜色于藝術(shù)家,。他們用數(shù)據(jù)可視化的方式繪畫，試圖展現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)隱藏的模式或表達(dá)對數(shù)據(jù)的見解,。更有趣的是,，一旦接觸到任何可視化的內(nèi)容、數(shù)據(jù)時,，人類會有更強烈的知覺、認(rèn)知和交流,。

在數(shù)據(jù)科學(xué)中,，有多種工具可以進(jìn)行可視化。在本文中,，我展示了使用Python來實現(xiàn)的各種可視化圖表,。

怎樣才能在Python中實現(xiàn)可視化？

涉及到的東西并不多,！Python已經(jīng)讓你很容易就能實現(xiàn)可視化——只需借助可視化的兩個專屬庫（libraries）,，俗稱matplotlib和seaborn。聽說過嗎,？

Matplotlib：基于Python的繪圖庫為matplotlib提供了完整的2D和有限3D圖形支持,。這對在跨平臺互動環(huán)境中發(fā)布高質(zhì)量圖片很有用。它也可用于動畫,。

Seaborn：Seaborn是一個Python中用于創(chuàng)建信息豐富和有吸引力的統(tǒng)計圖形庫,。這個庫是基于matplotlib的。Seaborn提供多種功能,，如內(nèi)置主題,、調(diào)色板、函數(shù)和工具,，來實現(xiàn)單因素,、雙因素、線性回歸,、數(shù)據(jù)矩陣,、統(tǒng)計時間序列等的可視化，以讓我們來進(jìn)一步構(gòu)建復(fù)雜的可視化,。

我能做哪些不同的可視化,？

剛出版不久的《A comprehensive guide on Data Visualization》中,，介紹了最常用的可視化技術(shù)。在進(jìn)一步深入學(xué)習(xí)前,，如果你尚未閱讀此書,，我們建議你參考此書。

以下是Python代碼與其輸出結(jié)果,。我就是用下面的數(shù)據(jù)集來創(chuàng)建這些可視化的,。

導(dǎo)入數(shù)據(jù)集

1.直方圖

2.箱線圖

3.小提琴圖

4.條形圖

5.折線圖

6.堆積柱形圖

7.散點圖

8.氣泡圖

9.餅圖

10.熱圖

你可以嘗試?yán)L制基于兩個變量的熱圖，如X軸為性別,，Y軸為BMI,，數(shù)據(jù)點為銷售值。

結(jié)語

現(xiàn)在,，你肯定已經(jīng)意識到了數(shù)據(jù)可視化的美妙,，為什么不自己動手試試呢？在以后的文章中,，我們還將探討用Python實現(xiàn)地圖可視化和詞云,。

大數(shù)據(jù)文摘也曾經(jīng)發(fā)布過用R進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的文章，《用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的綜合指南（一）》和《用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的綜合指南（二）》,。大家可以參考一下,，做個對比。

用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的綜合指南（一）

用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的綜合指南（二）