Techniques de visualisation des données utilisant Python Matplotlib / SeaBorn

Maître les techniques clés pour la visualisation des données, Matplotlib et SeaBorn peuvent présenter efficacement les données. 1. Sélectionnez le type de graphique approprié: le graphique de ligne affiche les tendances, le graphique à barres / le graphique à barres est utilisé pour la comparaison de la classification, le graphique de dispersion observe des relations variables, la cartographie thermique affiche la corrélation, la distribution de la vue du graphique de boîte et les valeurs aberrantes, l'interface de haut niveau SeaBor correspond automatiquement aux types. 2. Améliorez la lisibilité: ajoutez des étiquettes claires, ajustez la taille de la police, correspondant aux couleurs raisonnables, définissez la position de légende et utilisez des lignes de grille pour aider à la lecture. 3. En combinant les avantages des deux: utilisez SeaBorn pour dessiner rapidement, Matplotlib ajuste les détails tels que le style, la mise en page, l'exportation d'images HD et éviter le chevauchement. 4. Faites attention aux problèmes communs: définissez manuellement la plage de l'axe, résolvez le code brouillé chinois, contrôlez l'ordre de dessin et évitez l'embellissement excessif et l'interférence avec la transmission des informations.

Il n'est en fait pas difficile d'utiliser Matplotlib et Seaborn de Python pour visualiser les données, mais pour faire des graphiques clairs et persuasifs, vous devez toujours maîtriser certaines compétences. Ces deux bibliothèques sont puissantes, mais comment les choisir et les utiliser réside dans la compréhension de vos données et les informations que vous souhaitez exprimer.

1. Sélectionnez le type de graphique approprié

Tous les graphiques ne conviennent pas à toutes les données. Par exemple, si vous souhaitez afficher les tendances, un graphique de ligne est le plus approprié; Si vous souhaitez regarder la distribution, un histogramme ou un tableau de boîte est plus approprié; Et lors de la comparaison des données classifiées, un histogramme ou un graphique à barres est plus intuitif.

• Tableau de ligne: données adaptées aux séries chronologiques ou aux changements continus
• Graphique à barres / bar: adapté à la comparaison de la classification
• Plot de dispersion: utilisé pour observer la relation entre deux variables
• Graphique thermique: montre la corrélation ou la densité des données matricielles
• Boîtier: Regardez la distribution et les valeurs aberrantes

Seaborn est bien encapsulé à cet égard. Les interfaces de haut niveau telles que sns.catplot() ou sns.relplot() peuvent vous aider automatiquement à faire correspondre les types de graphiques appropriés.

2. Quelques conseils pour améliorer la lisibilité

Peu importe à quel point le graphique est beau, il est inutile si les autres ne peuvent pas le comprendre. Pour améliorer la lisibilité, vous pouvez commencer à partir de ces aspects:

• Ajouter des balises : écrivez clairement l'axe X, l'axe y et les titres, n'ayez pas peur d'être trop verbeux
• Ajustez la taille de la police : la taille de la police par défaut est trop petite, en particulier dans les rapports ou les PPT.
• Correspondance des couleurs raisonnables : Évitez d'utiliser trop de couleurs, vous pouvez utiliser la palette de couleurs intégrée de SeaBorn (comme sns.color_palette("Set2") )
• La légende convient : Parfois, la légende bloque les données, vous pouvez essayer loc='upper right' ou le mettre à l'extérieur
• Lecture assistée en ligne de grille : l'ajout plt.grid(True) peut rendre les valeurs plus faciles à aligner

Par exemple, si vous dessinez un graphique à barres et constatez que la distinction des couleurs entre différentes catégories n'est pas assez évidente, changer une palette de couleurs peut beaucoup s'améliorer.

3. Mélanger le matplotlib et Seaborn pour maximiser les résultats

Bien que SeaBorn soit basé sur Matplotlib, les deux fonctionnent mieux ensemble. Vous pouvez utiliser SeaBorn pour générer rapidement des graphiques, puis utiliser Matplotlib pour ajuster les détails.

Par exemple:

• Utilisez sns.set_style() pour définir le style général
• Utilisez plt.subplots() pour contrôler plusieurs dispositions de sous-graphes
• Utilisez plt.tight_layout() pour éviter les balises qui se chevauchent
• Exporter des images à haute définition avec fig.savefig('output.png')

Une petite astuce est que le DPI par défaut de SeaBorn n'est pas élevé. Il est recommandé d'ajouter le paramètre dpi=300 lors de l'enregistrement des images, de sorte qu'il est plus clair lors de l'impression ou de l'insertion de documents.

4. Faites attention aux pièges communs

• La plage d'axe ne convient pas : parfois la plage d'axe par défaut agrandira ou rétrécira la différence. N'oubliez pas de le régler manuellement avec plt.xlim() et plt.ylim()
• Code brouillé chinois : Matplotlib ne prend pas en charge le chinois par défaut, vous pouvez utiliser plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] pour le résoudre
• L'ordre de dessin affecte la vision : si vous superposez plusieurs éléments graphiques, faites attention à qui dessine d'abord et qui dessine ensuite, ce qui affectera l'effet d'affichage final.
• Ne pas sur-jouer : le cœur du graphique est de transmettre des informations, de ne pas montrer les compétences. Certaines images 3D ont l'air cool, mais elles interfèrent avec le jugement.

Fondamentalement, c'est tout. Maître les types de graphiques de base et les méthodes d'ajustement couramment utilisées et les pratiquer plusieurs fois en fonction des données réelles, et vous pourrez commencer bientôt.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!