數據可視化是數據科學家工作的重要部分。在項目的早期階段，我們通常需要進行探索性數據分析來獲得對數據的洞察。通過數據可視化可以讓該過程變得更加清晰易懂，尤其是在處理大規模、高維度數據集時。在本文中，我們介紹了最基本的 5 種數據可視化圖表，在展示了它們的優劣點后，我們還提供了繪制對應圖表的 Matplotlib 代碼。

Matplotlib 是一個很流行的 Python 庫，可以幫助你快速方便地構建數據可視化圖表。然而，每次啟動一個新項目時都需要重新設置數據、參數、圖形和繪圖方式是非?？菰餆o聊的。本文將介紹 5 種數據可視化方法，并用 Python 和 Matplotlib 寫一些快速易用的可視化函數。下圖展示了選擇正確可視化方法的導向圖。 

選擇正確可視化方法的導向圖。

散點圖

由于可以直接看到原始數據的分布，散點圖對于展示兩個變量之間的關系非常有用。你還可以通過用顏色將數據分組來觀察不同組數據之間的關系，如下圖所示。你還可以添加另一個參數，如數據點的半徑來編碼第三個變量，從而可視化三個變量之間的關系，如下方第二個圖所示。 

用顏色分組的散點圖。

用顏色分組的散點圖，點半徑作為第三個變量表示國家規模。

接下來是代碼部分。我們首先將 Matplotlib 的 pyplot 導入為 plt，并調用函數 plt.subplots() 來創建新的圖。我們將 x 軸和 y 軸的數據傳遞給該函數，然后將其傳遞給 ax.scatter() 來畫出散點圖。我們還可以設置點半徑、點顏色和 alpha 透明度，甚至將 y 軸設置為對數尺寸，***為圖指定標題和坐標軸標簽。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
 
def scatterplot(x_data, y_data, x_label="", y_label="", title="", color = "r", yscale_log=False): 
 
    # Create the plot object 
    _, ax = plt.subplots() 
 
    # Plot the data, set the size (s), color and transparency (alpha) 
    # of the points 
    ax.scatter(x_data, y_data, s = 10, color = color, alpha = 0.75) 
 
    if yscale_log == True: 
        ax.set_yscale('log') 
 
    # Label the axes and provide a title 
    ax.set_title(title) 
    ax.set_xlabel(x_label) 
    ax.set_ylabel(y_label) 

線圖

當一個變量隨另一個變量的變化而變化的幅度很大時，即它們有很高的協方差時，線圖非常好用。如下圖所示，我們可以看到，所有專業課程的相對百分數隨年代的變化的幅度都很大。用散點圖來畫這些數據將變得非常雜亂無章，而難以看清其本質。線圖非常適合這種情況，因為它可以快速地總結出兩個變量的協方差。在這里，我們也可以用顏色將數據分組。 

線圖示例。

以下是線圖的實現代碼，和散點圖的代碼結構很相似，只在變量設置上有少許變化。

def lineplot(x_data, y_data, x_label="", y_label="", title=""): 
    # Create the plot object 
    _, ax = plt.subplots() 
 
    # Plot the best fit line, set the linewidth (lw), color and 
    # transparency (alpha) of the line 
    ax.plot(x_data, y_data, lw = 2, color = '#539caf', alpha = 1) 
 
    # Label the axes and provide a title 
    ax.set_title(title) 
    ax.set_xlabel(x_label) 
    ax.set_ylabel(y_label) 

直方圖

直方圖對于觀察或真正了解數據點的分布十分有用。以下為我們繪制的頻率與 IQ 的直方圖，我們可以直觀地了解分布的集中度(方差)與中位數，也可以了解到該分布的形狀近似服從于高斯分布。使用這種柱形(而不是散點圖等)可以清楚地可視化每一個箱體(X 軸的一個等距區間)間頻率的變化。使用箱體(離散化)確實能幫助我們觀察到「更完整的圖像」，因為使用所有數據點而不采用離散化會觀察不到近似的數據分布，可能在可視化中存在許多噪聲，使其只能近似地而不能描述真正的數據分布。 

直方圖案例

下面展示了 Matplotlib 中繪制直方圖的代碼。這里有兩個步驟需要注意，首先，n_bins 參數控制直方圖的箱體數量或離散化程度。更多的箱體或柱體能給我們提供更多的信息，但同樣也會引入噪聲并使我們觀察到的全局分布圖像變得不太規則。而更少的箱體將給我們更多的全局信息，我們可以在缺少細節信息的情況下觀察到整體分布的形狀。其次，cumulative 參數是一個布爾值，它允許我們選擇直方圖是不是累積的，即選擇概率密度函數(PDF)或累積密度函數(CDF)。

def histogram(data, n_bins, cumulative=False, x_label = "", y_label = "", title = ""): 
    _, ax = plt.subplots() 
    ax.hist(data, n_bins = n_bins, cumulative = cumulative, color = '#539caf') 
    ax.set_ylabel(y_label) 
    ax.set_xlabel(x_label) 
    ax.set_title(title) 

如果我們希望比較數據中兩個變量的分布，有人可能會認為我們需要制作兩個獨立的直方圖，并將它們拼接在一起而進行比較。但實際上 Matplotlib 有更好的方法，我們可以用不同的透明度疊加多個直方圖。如下圖所示，均勻分布設置透明度為 0.5，因此我們就能將其疊加在高斯分布上，這允許用戶在同一圖表上繪制并比較兩個分布。 

疊加直方圖

在疊加直方圖的代碼中，我們需要注意幾個問題。首先，我們設定的水平區間要同時滿足兩個變量的分布。根據水平區間的范圍和箱體數，我們可以計算每個箱體的寬度。其次，我們在一個圖表上繪制兩個直方圖，需要保證一個直方圖存在更大的透明度。

# Overlay 2 histograms to compare them 
def overlaid_histogram(data1, data2, n_bins = 0, data1_name="", data1_color="#539caf", data2_name="", data2_color="#7663b0", x_label="", y_label="", title=""): 
    # Set the bounds for the bins so that the two distributions are fairly compared 
    max_nbins = 10 
    data_range = [min(min(data1), min(data2)), max(max(data1), max(data2))] 
    binwidth = (data_range[1] - data_range[0]) / max_nbins 
 
 
    if n_bins == 0 
        bins = np.arange(data_range[0], data_range[1] + binwidth, binwidth) 
    else:  
        bins = n_bins 
 
    # Create the plot 
    _, ax = plt.subplots() 
    ax.hist(data1, bins = bins, color = data1_color, alpha = 1, label = data1_name) 
    ax.hist(data2, bins = bins, color = data2_color, alpha = 0.75, label = data2_name) 
    ax.set_ylabel(y_label) 
    ax.set_xlabel(x_label) 
    ax.set_title(title) 
    ax.legend(loc = 'best') 

條形圖

當對類別數很少(<10)的分類數據進行可視化時，條形圖是最有效的。當類別數太多時，條形圖將變得很雜亂，難以理解。你可以基于條形的數量觀察不同類別之間的區別，不同的類別可以輕易地分離以及用顏色分組。我們將介紹三種類型的條形圖：常規、分組和堆疊條形圖。

常規條形圖如圖 1 所示。在 barplot() 函數中，x_data 表示 x 軸上的不同類別，y_data 表示 y 軸上的條形高度。誤差條形是額外添加在每個條形中心上的線，可用于表示標準差。 

常規條形圖

分組條形圖允許我們比較多個類別變量。如下圖所示，我們***個變量會隨不同的分組(G1、G2 等)而變化，我們在每一組上比較不同的性別。正如代碼所示，y_data_list 變量現在實際上是一組列表，其中每個子列表代表了一個不同的組。然后我們循環地遍歷每一個組，并在 X 軸上繪制柱體和對應的值，每一個分組的不同類別將使用不同的顏色表示。 

分組條形圖

堆疊條形圖非常適合于可視化不同變量的分類構成。在下面的堆疊條形圖中，我們比較了工作日的服務器負載。通過使用不同顏色的方塊堆疊在同一條形圖上，我們可以輕松查看并了解哪臺服務器每天的工作效率***，和同一服務器在不同天數的負載大小。繪制該圖的代碼與分組條形圖有相同的風格，我們循環地遍歷每一組，但我們這次在舊的柱體之上而不是旁邊繪制新的柱體。 

堆疊條形圖

def barplot(x_data, y_data, error_data, x_label="", y_label="", title=""): 
    _, ax = plt.subplots() 
    # Draw bars, position them in the center of the tick mark on the x-axis 
    ax.bar(x_data, y_data, color = '#539caf', align = 'center') 
    # Draw error bars to show standard deviation, set ls to 'none' 
    # to remove line between points 
    ax.errorbar(x_data, y_data, yerr = error_data, color = '#297083', ls = 'none', lw = 2, capthick = 2) 
    ax.set_ylabel(y_label) 
    ax.set_xlabel(x_label) 
    ax.set_title(title) 
 
 
 
def stackedbarplot(x_data, y_data_list, colors, y_data_names="", x_label="", y_label="", title=""): 
    _, ax = plt.subplots() 
    # Draw bars, one category at a time 
    for i in range(0, len(y_data_list)): 
        if i == 0: 
            ax.bar(x_data, y_data_list[i], color = colors[i], align = 'center', label = y_data_names[i]) 
        else: 
            # For each category after the first, the bottom of the 
            # bar will be the top of the last category 
            ax.bar(x_data, y_data_list[i], color = colors[i], bottom = y_data_list[i - 1], align = 'center', label = y_data_names[i]) 
    ax.set_ylabel(y_label) 
    ax.set_xlabel(x_label) 
    ax.set_title(title) 
    ax.legend(loc = 'upper right') 
 
 
 
def groupedbarplot(x_data, y_data_list, colors, y_data_names="", x_label="", y_label="", title=""): 
    _, ax = plt.subplots() 
    # Total width for all bars at one x location 
    total_width = 0.8 
    # Width of each individual bar 
    ind_width = total_width / len(y_data_list) 
    # This centers each cluster of bars about the x tick mark 
    alteration = np.arange(-(total_width/2), total_width/2, ind_width) 
 
 
    # Draw bars, one category at a time 
    for i in range(0, len(y_data_list)): 
        # Move the bar to the right on the x-axis so it doesn't 
        # overlap with previously drawn ones 
        ax.bar(x_data + alteration[i], y_data_list[i], color = colors[i], label = y_data_names[i], width = ind_width) 
    ax.set_ylabel(y_label) 
    ax.set_xlabel(x_label) 
    ax.set_title(title) 
    ax.legend(loc = 'upper right') 

箱線圖

上述的直方圖對于可視化變量分布非常有用，但當我們需要更多信息時，怎么辦?我們可能需要清晰地可視化標準差，也可能出現中位數和平均值差值很大的情況(有很多異常值)，因此需要更細致的信息。還可能出現數據分布非常不均勻的情況等等。

箱線圖可以給我們以上需要的所有信息。實線箱的底部表示***個四分位數，頂部表示第三個四分位數，箱內的線表示第二個四分位數(中位數)。虛線表示數據的分布范圍。

由于箱線圖是對單個變量的可視化，其設置很簡單。x_data 是變量的列表。Matplotlib 函數 boxplot() 為 y_data 的每一列或 y_data 序列中的每個向量繪制一個箱線圖，因此 x_data 中的每個值對應 y_data 中的一列/一個向量。 

箱線圖示例。

def boxplot(x_data, y_data, base_color="#539caf", median_color="#297083", x_label="", y_label="", title=""): 
    _, ax = plt.subplots() 
 
    # Draw boxplots, specifying desired style 
    ax.boxplot(y_data 
               # patch_artist must be True to control box fill 
               , patch_artist = True 
               # Properties of median line 
               , medianprops = {'color': median_color} 
               # Properties of box 
               , boxprops = {'color': base_color, 'facecolor': base_color} 
               # Properties of whiskers 
               , whiskerprops = {'color': base_color} 
               # Properties of whisker caps 
               , capprops = {'color': base_color}) 
 
    # By default, the tick label starts at 1 and increments by 1 for 
    # each box drawn. This sets the labels to the ones we want 
    ax.set_xticklabels(x_data) 
    ax.set_ylabel(y_label) 
    ax.set_xlabel(x_label) 
    ax.set_title(title) 

箱線圖代碼

結論

本文介紹了 5 種方便易用的 Matplotlib 數據可視化方法。將可視化過程抽象為函數可以令代碼變得易讀和易用。Hope you enjoyed!