【Python工具箱】自動可視化任何數據集！！！

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可視化是一種使用不同的圖形和圖來可視化數據的技術。在數據科學中，我們通常使用數據可視化技術來理解數據集，找到數據之間的關係。可視化還可以幫助找到用於進一步分析的數據集中的模式。

python中有不同的技術/庫用於數據可視化，如Matplotlib, Seaborn, Plotly等。但是在使用所有這些庫的同時，我們需要定義我們想要可視化的圖的類型和我們需要可視化的參數。

在本文中，我們將學習一個python庫AutoViz，它可以用一行代碼自動完成數據可視化的整個過程。

AutoViz只需一行代碼就可以自動顯示任何數據集。AutoViz可以找到最重要的功能，並只使用那些自動選擇的功能繪製有影響力的可視化。此外，AutoViz的速度非常快，幾秒鐘內就能實現可視化。

讓我們在一些數據集的幫助下開始探索AutoViz。在使用AutoViz之前，我們需要安裝它。

像任何其他python庫一樣，我們可以使用下面給出的pip install命令來安裝AutoViz。

pip install autoviz

加載數據集和分析

在這裏，我將使用不同的數據集來可視化/探索AutoViz可以生成的不同類型的圖表/圖。你可以從Github倉庫中下載所有的數據集。https://github.com/hmix13/AutoViz

這個數據集包含不同汽車製造商的不同屬性。讓我們使用AutoViz來可視化這個數據集。

AutoViz可以通過以下3個簡單步驟實現。

#importing Autoviz class
from autoviz.AutoViz_Class import AutoViz_Class#Instantiate the AutoViz class
AV = AutoViz_Class()

這些步驟將導入AutoViz類並實例化它。最後一步是創建可視化。僅僅這一行代碼就可以創建所有的可視化，其中包含計數中的所有屬性。

df = AV.AutoViz('car_design.csv')

直方圖(KDE圖)

連續變量的小提琴圖

連續變量的熱圖

正如您在上面所看到的，這些是使用AutoViz在一行代碼中生成的不同繪圖。

讓我們再分析一個數據集，在這個數據集中，有4個屬性描述了一個公司的廣告支出和銷售。我們將通過創建上面使用的修改數據集的步驟來分析這個問題。

在這裏，我們將傳遞另一個參數depVar，它是因變量，以便AutoViz相應地創建可視化。在這個數據集中，我們知道“銷售”是因變量。

df = AV.AutoViz('Advrtising.csv', depVar='Sales')

銷售變量散點圖

同樣地，您將看到它將創建直方圖、小提琴圖、熱圖等，並將“銷售”作爲一個因變量。

我們在調用AutoViz時可以傳遞的其他參數有:

Sep 分隔數據的分隔符，默認爲'，'。

target 它是數據集中的目標變量。

Chart_format 顯示的圖表格式。

Max_row_analyzed  用於定義要分析的行數

Max_cols_analyzed用於定義要分析的列的數量。

在本文中，我們看到只需一行代碼就可以可視化數據集，並且可以相應地找到數據集中的模式。

AutoViz能夠適應任何數量的不同數據上下文，如迴歸、分類，甚至時間序列數據。繼續使用不同的數據集探索這個庫，並在響應部分分享您的經驗。

作者：Himanshu Sharma deephub翻譯組

原文地址：https://hmix13.medium.com/autoviz-automatically-visualize-any-dataset-75876a4eede4

 
    
    
    

  
     
     
     

   
      
      
      

    
       
       
       

     
        
        
        

      
         
         
         
 
          
 
           
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本文分享自微信公衆號 - 機器學習算法與Python實戰（tjxj666）。
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