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python数据可视化案例——平行坐标系(使用pyecharts或pandas)

时间:2020-02-17 18:06:55      阅读:31      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:走势   pytho   htm   fan   site   cond   item   nat   char   

 

平行坐标是可视化高维几何和分析多元数据的常用方法。
为了在n维空间中显示一组点,绘制由n条平行线组成的背景,通常是垂直且等距的。所述的点N 维空间被表示为折线与顶点在平行的轴线; 第i 轴上顶点的位置对应于该点的第i个坐标。
此可视化与时间序列可视化密切相关,除了它应用于轴与时间点不对应的数据,因此没有自然顺序。因此,不同的轴布置可能是有意义的。

一、平行坐标图

平行坐标图(parallel coordinates plot)是对于具有多个属性问题的一种可视化方法,下图为平行坐标图的基本样式,数据集的一行数据在平行坐标图中用一条折线表示,纵向是属性值,横向是属性类别(用索引表示),如下图,一条数据[1 3 2 4]对应图中的折线。这条折线是根据属性的索引值和属性值画出来的。

 二、平行坐标图的解读

首先我们用不同的颜色来标识不同的标签,那么关于属性与标签之间的关系,我们可以从图中获得哪些信息?

(1)折线走势“陡峭”与“低谷”只是表示在该属性上属性值的变化范围的大小,对于标签分类不具有决定意义,但是“陡峭“的属性上属性值间距较大,视觉上更容易区分出不同的标签类别

(2)标签的分类主要看相同颜色的折线是否集中,若在某个属性上相同颜色折线较为集中,不同颜色有一定的间距,则说明该属性对于预测标签类别有较大的帮助

(3)若某个属性上线条混乱,颜色混杂,则较大可能该属性对于标签类别判定没有价值
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版权声明:本文为CSDN博主「x-dusk」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/wyfcode/article/details/82587440

python数据可视化代码和案列

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from pandas.tools.plotting import parallel_coordinates
 
data = pd.read_csv(‘E:/ProgramData/Anaconda3/pkgs/pandas-0.23.0-py36h830ac7b_0/Lib/site-packages/pandas/tests/data/iris.csv‘)
data_1 =data[[‘Name‘,‘SepalLength‘, ‘SepalWidth‘, ‘PetalLength‘, ‘PetalWidth‘]]
 
parallel_coordinates(data_1,‘Name‘)
plt.legend(loc=‘upper center‘, bbox_to_anchor=(0.5,-0.1),ncol=3,fancybox=True,shadow=True)
plt.show()

技术图片

 

 

 

技术图片

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Page, Parallel


data = [
    [1, 91, 45, 125, 0.82, 34],
    [2, 65, 27, 78, 0.86, 45],
    [3, 83, 60, 84, 1.09, 73],
    [4, 109, 81, 121, 1.28, 68],
    [5, 106, 77, 114, 1.07, 55],
    [6, 109, 81, 121, 1.28, 68],
    [7, 106, 77, 114, 1.07, 55],
    [8, 89, 65, 78, 0.86, 51, 26],
    [9, 53, 33, 47, 0.64, 50, 17],
    [10, 80, 55, 80, 1.01, 75, 24],
    [11, 117, 81, 124, 1.03, 45],
]
c = (
    Parallel()
    .add_schema(
        [
            {"dim": 0, "name": "data"},
            {"dim": 1, "name": "AQI"},
            {"dim": 2, "name": "PM2.5"},
            {"dim": 3, "name": "PM10"},
            {"dim": 4, "name": "CO"},
            {"dim": 5, "name": "NO2"},
        ]
    )
    .add("parallel", data)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Parallel-基本示例"))
)
    
c.render("平行坐标系图1.html") 
    
  

 

技术图片

 

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Page, Parallel



data = [
    [1, 91, 45, 125, 0.82, 34, 23, ""],
    [2, 65, 27, 78, 0.86, 45, 29, ""],
    [3, 83, 60, 84, 1.09, 73, 27, ""],
    [4, 109, 81, 121, 1.28, 68, 51, "轻度污染"],
    [5, 106, 77, 114, 1.07, 55, 51, "轻度污染"],
    [6, 109, 81, 121, 1.28, 68, 51, "轻度污染"],
    [7, 106, 77, 114, 1.07, 55, 51, "轻度污染"],
    [8, 89, 65, 78, 0.86, 51, 26, ""],
    [9, 53, 33, 47, 0.64, 50, 17, ""],
    [10, 80, 55, 80, 1.01, 75, 24, ""],
    [11, 117, 81, 124, 1.03, 45, 24, "轻度污染"],
    [12, 99, 71, 142, 1.1, 62, 42, ""],
    [13, 95, 69, 130, 1.28, 74, 50, ""],
    [14, 116, 87, 131, 1.47, 84, 40, "轻度污染"],
]
c = (
    Parallel()
    .add_schema(
        [
            opts.ParallelAxisOpts(dim=0, name="data"),
            opts.ParallelAxisOpts(dim=1, name="AQI"),
            opts.ParallelAxisOpts(dim=2, name="PM2.5"),
            opts.ParallelAxisOpts(dim=3, name="PM10"),
            opts.ParallelAxisOpts(dim=4, name="CO"),
            opts.ParallelAxisOpts(dim=5, name="NO2"),
            opts.ParallelAxisOpts(dim=6, name="CO2"),
            opts.ParallelAxisOpts(
                dim=7,
                name="等级",
                type_="category",
                data=["", "", "轻度污染", "中度污染", "重度污染", "严重污染"],
            ),
        ]
    )
    .add("parallel", data)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Parallel-Category"))
)
        
c.render("平行坐标系图2.html") 
    

技术图片

 

 

 pyecharts画图更多请查看官方文档:

http://pyecharts.org/#/zh-cn/basic_charts?id=parallel%EF%BC%9A%E5%B9%B3%E8%A1%8C%E5%9D%90%E6%A0%87%E7%B3%BB

python数据可视化案例——平行坐标系(使用pyecharts或pandas)

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原文地址:https://www.cnblogs.com/caiyishuai/p/12322671.html

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