【實戰案例】用Python做出5 種非傳統的可視化技術,超炫酷的動態圖

數據可以幫助我們描述這個世界、闡釋自己的想法和展示自己的成果,但如果只有單調乏味的文本和數字,我們卻往往能難抓住觀衆的眼球。而很多時候,一張漂亮的可視化圖表就足以勝過千言萬語。本文將介紹 5 種基於 Plotly 的可視化方法,你會發現,原來可視化不僅可用直方圖和箱形圖,還能做得如此動態好看甚至可交互。

對數據科學家來說,講故事是一個至關重要的技能。爲了表達我們的思想並且說服別人,我們需要有效的溝通。而漂漂亮亮的可視化是完成這一任務的絕佳工具。本文將介紹 5 種非傳統的可視化技術,可讓你的數據故事更漂亮和更有效。這裏將使用 Python 的 Plotly 圖形庫(也可通過 R 使用),讓你可以毫不費力地生成動畫圖表和交互式圖表。

那麼,Plotly 有哪些好處?Plotly 的整合能力很強:可與 Jupyter Notebook 一起使用,可嵌入網站,並且完整集成了 Dash——一種用於構建儀表盤和分析應用的出色工具。

啓動

如果你還沒安裝 Plotly,只需在你的終端運行以下命令即可完成安裝:

安裝完成後,就開始使用吧!

動畫

在研究這個或那個指標的演變時,我們常涉及到時間數據。Plotly 動畫工具僅需一行代碼就能讓人觀看數據隨時間的變化情況,如下圖所示:

代碼如下:

只要你有一個時間變量來過濾,那麼幾乎任何圖表都可以做成動畫。下面是一個製作散點圖動畫的例子:

太陽圖

太陽圖(sunburst chart)是一種可視化 group by 語句的好方法。如果你想通過一個或多個類別變量來分解一個給定的量,那就用太陽圖吧。

假設我們想根據性別和每天的時間分解平均消費數據,那麼相較於表格,這種雙重 group by 語句可以通過可視化來更有效地展示。

這個圖表是交互式的,讓你可以自己點擊並探索各個類別。你只需要定義你的所有類別,並聲明它們之間的層次結構(見以下代碼中的 parents 參數)並分配對應的值即可,這在我們案例中即爲 group by 語句的輸出。

現在我們向這個層次結構再添加一層:

爲此,我們再添加另一個涉及三個類別變量的 group by 語句的值

平行類別

另一種探索類別變量之間關係的方法是以下這種流程圖。你可以隨時拖放、高亮和瀏覽值,非常適合演示時使用。

代碼如下:

平行座標圖

平行座標圖是上面的圖表的連續版本。這裏,每一根弦都代表單個觀察。這是一種可用於識別離羣值(遠離其它數據的單條線)、聚類、趨勢和冗餘變量(比如如果兩個變量在每個觀察上的值都相近,那麼它們將位於同一水平線上,表示存在冗餘)的好用工具。

代碼如下:

量表圖和指示器

量表圖僅僅是爲了好看。在報告 KPI 等成功指標並展示其與你的目標的距離時,可以使用這種圖表。

指示器在業務和諮詢中非常有用。它們可以通過文字記號來補充視覺效果,吸引觀衆的注意力並展現你的增長指標。


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