在数据驱动决策的时代,数据可视化是挖掘数据价值的重要一环。今天,安利大家五种极为实用的高级可视化图表,从原理到代码实现,一站式带你搞定!
7 Best Python Visualization Techniques for EDA: Enhance Insights | by Meng Li | Top Python Libraries | Medium
1.和弦图
和弦图以富有创意的方式呈现数据点间的复杂关系。
在和弦图中,节点环绕成一个圆形,通过弧线彼此相连。弧长对应连接值的大小,而弧线的粗细则直观体现关系的重要程度。同时,利用不同颜色对数据进行分类,方便用户进行对比分析。
因其强大的关系展示能力,和弦图被广泛应用于众多领域,在基因数据可视化方面表现尤为突出。
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下面用 Holoviews 和 Bokeh 库,来创建一个展示五个国家贸易关系的和弦图。
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2.旭日图
旭日图超越了传统的饼图和环形图,能够清晰展示层次结构数据。
旭日图用同心圆表示不同层级,中心是根节点,扇形代表具体节点。扇形大小和数据值挂钩,数据重要程度一目了然。
在可视化文件系统层级结构、用户导航路径、市场细分和基因数据等方面很有用。
下面是使用Plotly库创建旭日图的示例。
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3.六边形热力图
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六边形热力图(Hexbin Plot),即六边形分箱图,在可视化二维数据分布方面非常有效,尤其适用于数据点密集的情况。它将数据空间划分为六边形单元格,单元格颜色表示其中数据点的数量,能清晰呈现数据的分布情况。
下面是使用Python和Matplotlib创建六边形热力图的示例,展示空气质量指数(AQI)和医院就诊人数之间的相关性。
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4.桑基图
桑基图用于可视化数据流动,非常适合展示能源、材料和金融等领域的数据。
它以马修·亨利·菲尼亚斯·里亚尔·桑基(Matthew Henry Phineas Riall Sankey)的名字命名,能展示系统各阶段或各部分之间的流量。节点宽度与流量大小成正比,便于理解数据的规模和流向。
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下面是使用Python创建桑基图的示例,展示从生产源头到小城市消费者的能源流动情况。
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5.流图(主题河流图)
流图形似河流,用于描绘数据随时间的变化。不同颜色区分不同类别,“河流”的宽度代表每个类别的数值大小。它以可视化的方式展示数据趋势和关系,便于理解数据动态。
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下面是用Altair库创建流图的示例。
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