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編譯|黃念

校對(duì)|丁一

引言

藝術(shù)之美根植于其所傳達(dá)的信息。有時(shí)候，現(xiàn)實(shí)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(guò)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(shí)。

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(duì)數(shù)據(jù)的見(jiàn)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(shí)，人類會(huì)有更強(qiáng)烈的知覺(jué)、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(lái)實(shí)現(xiàn)的各種可視化圖表。

怎樣才能在Python中實(shí)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(shí)現(xiàn)可視化——只需借助可視化的兩個(gè)專屬庫(kù)（libraries），俗稱matplotlib和seaborn。聽(tīng)說(shuō)過(guò)嗎？

Matplotlib：基于Python的繪圖庫(kù)為matplotlib提供了完整的2D和有限3D圖形支持。這對(duì)在跨平臺(tái)互動(dòng)環(huán)境中發(fā)布高質(zhì)量圖片很有用。它也可用于動(dòng)畫。

Seaborn：Seaborn是一個(gè)Python中用于創(chuàng)建信息豐富和有吸引力的統(tǒng)計(jì)圖形庫(kù)。這個(gè)庫(kù)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(lái)實(shí)現(xiàn)單因素、雙因素、線性回歸、數(shù)據(jù)矩陣、統(tǒng)計(jì)時(shí)間序列等的可視化，以讓我們來(lái)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(shū)，我們建議你參考此書(shū)。

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(lái)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(diǎn)圖

8.氣泡圖

9.餅圖

10.熱圖

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

結(jié)語(yǔ)

現(xiàn)在，你肯定已經(jīng)意識(shí)到了數(shù)據(jù)可視化的美妙，為什么不自己動(dòng)手試試呢？在以后的文章中，我們還將探討用Python實(shí)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(guò)用R進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的文章，《用R語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的綜合指南（一）》和《用R語(yǔ)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(gè)對(duì)比。

用R語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的綜合指南（一）

用R語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的綜合指南（二）