- 使用 Spring Initializr 创建 Spring Boot 应用程序
- 在Spring Boot中配置Cassandra
- 在 Spring Boot 上配置 Tomcat 连接池
- 将Camel消息路由到嵌入WildFly的Artemis上
本文选自清华大学出版社的新书《深入浅出Python数据分析》章节,推荐一下。
利用可视化探索图表
一、数据可视化与探索图
数据可视化是指用图形或表格的方式来呈现数据。图表能够清楚地呈现数据性质, 以及数据间或属性间的关系,可以轻易地让人看图释义。用户通过探索图(Exploratory Graph)可以了解数据的特性、寻找数据的趋势、降低数据的理解门槛。
二、常见的图表实例
本章主要采用 Pandas 的方式来画图,而不是使用 Matplotlib 模块。其实 Pandas 已经把 Matplotlib 的画图方法整合到 DataFrame 中,因此在实际应用中,用户不需要直接引用 Matplotlib 也可以完成画图的工作。
1.折线图
折线图(line chart)是最基本的图表,可以用来呈现不同栏位连续数据之间的关系。绘制折线图使用的是 plot.line() 的方法,可以设置颜色、形状等参数。在使用上,拆线图绘制方法完全继承了 Matplotlib 的用法,所以程序最后也必须调用 plt.show() 产生图,如图8.4 所示。
df_iris[['sepal length (cm)']].plot.line()
plt.show()
ax = df[['sepal length (cm)']].plot.line(color='green',title="Demo",style='--')
ax.set(xlabel="index", ylabel="length")
plt.show()
2.散布图
散布图(Scatter Chart)用于检视不同栏位离散数据之间的关系。绘制散布图使用的是 df.plot.scatter(),如图8.5所示。
df = df_iris
df.plot.scatter(x='sepal length (cm)', y='sepal width (cm)')
from matplotlib import cm
cmap = cm.get_cmap('Spectral')
df.plot.scatter(x='sepal length (cm)',
y='sepal width (cm)',
s=df[['petal length (cm)']]*20,
c=df['target'],
cmap=cmap,
title='different circle size by petal length (cm)')
3.直方图、长条图
直方图(Histogram Chart)通常用于同一栏位,呈现连续数据的分布状况,与直方图类似的另一种图是长条图(Bar Chart),用于检视同一栏位,如图 8.6 所示。
df[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)','petal width (cm)']].plot.hist()
2 df.target.value_counts().plot.bar()
4. 圆饼图、箱形图
圆饼图(Pie Chart)可以用于检视同一栏位各类别所占的比例,而箱形图(Box Chart)则用于检视同一栏位或比较不同栏位数据的分布差异,如图 8.7 所示。
df.target.value_counts().plot.pie(legend=True)
df.boxplot(column=['target'],figsize=(10,5))
数据探索实战分享
本节利用两个真实的数据集实际展示数据探索的几种手法。
一、2013年美国社区调查
在美国社区调查(American Community Survey)中,每年约有 350 万个家庭被问到关于他们是谁及他们如何生活的详细问题。调查的内容涵盖了许多主题,包括祖先、教育、工作、交通、互联网使用和居住。
数据来源:https://www.kaggle.com/census/2013-american-community-survey。
数据名称:2013 American Community Survey。
先观察数据的样子与特性,以及每个栏位代表的意义、种类和范围。
# 读取数据
df = pd.read_csv("./ss13husa.csv")
# 栏位种类数量
df.shape
# (756065,231)
# 栏位数值范围
df.describe()
先将两个 ss13pusa.csv 串连起来,这份数据总共包含 30 万笔数据,3 个栏位:SCHL ( 学历,School Level)、 PINCP ( 收入,Income) 和 ESR ( 工作状态,Work Status)。
pusa = pd.read_csv("ss13pusa.csv") pusb = pd.read_csv("ss13pusb.csv")
# 串接两份数据
col = ['SCHL','PINCP','ESR']
df['ac_survey'] = pd.concat([pusa[col],pusb[col],axis=0)
依据学历对数据进行分群,观察不同学历的数量比例,接着计算他们的平均收入。
group = df['ac_survey'].groupby(by=['SCHL']) print('学历分布:' + group.size())
group = ac_survey.groupby(by=['SCHL']) print('平均收入:' +group.mean())
二、波士顿房屋数据集
波士顿房屋数据集(Boston House Price Dataset)包含有关波士顿地区的房屋信息, 包 506 个数据样本和 13 个特征维度。
数据来源:https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/。
数据名称:Boston House Price Dataset。
先观察数据的样子与特性,以及每个栏位代表的意义、种类和范围。
可以用直方图的方式画出房价(MEDV)的分布,如图 8.8 所示。
df = pd.read_csv("./housing.data")
# 栏位种类数量
df.shape
# (506, 14)
#栏位数值范围df.describe()
import matplotlib.pyplot as plt
df[['MEDV']].plot.hist()
plt.show()
注:图中英文对应笔者在代码中或数据中指定的名字,实践中读者可将它们替换成自己需要的文字。
接下来需要知道的是哪些维度与“房价”关系明显。先用散布图的方式来观察,如图8.9所示。
# draw scatter chart
df.plot.scatter(x='MEDV', y='RM') .
plt.show()
最后,计算相关系数并用聚类热图(Heatmap)来进行视觉呈现,如图 8.10 所示。
# compute pearson correlation
corr = df.corr()
# draw heatmap
import seaborn as sns
corr = df.corr()
sns.heatmap(corr)
plt.show()
颜色为红色,表示正向关系;颜色为蓝色,表示负向关系;颜色为白色,表示没有关系。RM 与房价关联度偏向红色,为正向关系;LSTAT、PTRATIO 与房价关联度偏向深蓝, 为负向关系;CRIM、RAD、AGE 与房价关联度偏向白色,为没有关系。
声明:本文选自清华大学出版社的《深入浅出python数据分析》一书,略有修改,经出版社授权刊登于此。
本书试图从务实的角度开始,结合理论与实践去探索数据科学的真实世界,帮助读者一步一步地培养数据时代下的思维与技术。本书将从基础的 Python 编程开始,以数据分析的流程为主轴一步一步地解析,然后展开介绍数据收集、数据前处理、特征工程、探索式分析等。本书系统性地从函数库开始学习,并拓展到不同的应用场景。
初学者 android 问题。好的,我已经成功写入文件。例如。 //获取文件名 String filename = getResources().getString(R.string.filename
我已经将相同的图像保存到/data/data/mypackage/img/中,现在我想显示这个全屏,我曾尝试使用 ACTION_VIEW 来显示 android 标准程序,但它不是从/data/dat
我正在使用Xcode 9,Swift 4。 我正在尝试使用以下代码从URL在ImageView中显示图像: func getImageFromUrl(sourceUrl: String) -> UII
我的 Ubuntu 安装 genymotion 有问题。主要是我无法调试我的数据库,因为通过 eclipse 中的 DBMS 和 shell 中的 adb 我无法查看/data/文件夹的内容。没有显示
我正在尝试用 PHP 发布一些 JSON 数据。但是出了点问题。 这是我的 html -- {% for x in sets %}
我观察到两种方法的结果不同。为什么是这样?我知道 lm 上发生了什么,但无法弄清楚 tslm 上发生了什么。 > library(forecast) > set.seed(2) > tts lm(t
我不确定为什么会这样!我有一个由 spring data elasticsearch 和 spring data jpa 使用的类,但是当我尝试运行我的应用程序时出现错误。 Error creatin
在 this vega 图表,如果我下载并转换 flare-dependencies.json使用以下 jq 到 csv命令, jq -r '(map(keys) | add | unique) as
我正在提交一个项目,我必须在其中创建一个带有表的 mysql 数据库。一切都在我这边进行,所以我只想检查如何将我所有的压缩文件发送给使用不同计算机的人。基本上,我如何为另一台计算机创建我的数据库文件,
我有一个应用程序可以将文本文件写入内部存储。我想仔细看看我的电脑。 我运行了 Toast.makeText 来显示路径,它说:/数据/数据/我的包 但是当我转到 Android Studio 的 An
我喜欢使用 Genymotion 模拟器以如此出色的速度加载 Android。它有非常好的速度,但仍然有一些不稳定的性能。 如何从 Eclipse 中的文件资源管理器访问 Genymotion 模拟器
我需要更改 Silverlight 中文本框的格式。数据通过 MVVM 绑定(bind)。 例如,有一个 int 属性,我将 1 添加到 setter 中的值并调用 OnPropertyChanged
我想向 Youtube Data API 提出请求,但我不需要访问任何用户信息。我只想浏览公共(public)视频并根据搜索词显示视频。 我可以在未经授权的情况下这样做吗? 最佳答案 YouTube
我已经设置了一个 Twilio 应用程序,我想向人们发送更新,但我不想回复单个文本。我只是想让他们在有问题时打电话。我一切正常,但我想在发送文本时显示传入文本,以确保我不会错过任何问题。我正在使用 p
我有一个带有表单的网站(目前它是纯 HTML,但我们正在切换到 JQuery)。流程是这样的: 接受用户的输入 --- 5 个整数 通过 REST 调用网络服务 在服务器端运行一些计算...并生成一个
假设我们有一个名为 configuration.js 的文件,当我们查看内部时,我们会看到: 'use strict'; var profile = { "project": "%Projec
这部分是对 Previous Question 的扩展我的: 我现在可以从我的 CI Controller 成功返回 JSON 数据,它返回: {"results":[{"id":"1","Sourc
有什么有效的方法可以删除 ios 中 CBL 的所有文档存储?我对此有疑问,或者,如果有人知道如何从本质上使该应用程序像刚刚安装一样,那也会非常有帮助。我们正在努力确保我们的注销实际上将应用程序设置为
我有一个 Rails 应用程序,它与其他 Rails 应用程序通信以进行数据插入。我使用 jQuery $.post 方法进行数据插入。对于插入,我的其他 Rails 应用程序显示 200 OK。但在
我正在为服务于发布请求的 API 调用运行单元测试。我正在传递请求正文,并且必须将响应作为帐户数据返回。但我只收到断言错误 注意:数据是从 Azure 中获取的 spec.js const accou
我是一名优秀的程序员,十分优秀!