Python实现平行坐标图的两种方法小结
简介
平行坐标图(Parallel Coordinates)是数据可视化的一种常用方法,它可以有效地展示高维数据的特征和关系。本文将介绍Python中实现平行坐标图的两种方法,并且提供两个示例说明这两种方法的使用。
方法一:使用plotly库
安装plotly库
要使用plotly库,首先需要安装它。可以使用pip进行安装:
pip install plotly
绘制平行坐标图
下面是一个简单的示例,展示如何使用plotly库绘制平行坐标图。
import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd
# 载入数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 创建轨迹
trace = go.Parcoords(
line=dict(color= df['color'], colorscale='Viridis'),
dimensions=list([
dict(range=[0, 6],
label='feature_0', values=df['feature_0']),
dict(range=[0, 8],
label='feature_1', values=df['feature_1']),
dict(range=[0, 10],
label='feature_2', values=df['feature_2']),
dict(range=[0, 12],
label='feature_3', values=df['feature_3']),
]),
)
# 绘制图形
data = [trace]
fig = go.Figure(data=data)
fig.show()
其中,我们使用pandas库载入数据,然后使用go.Parcoords
创建平行坐标图的轨迹。在其中指定颜色和维度等属性。最后,我们将轨迹添加到图形中,并将其绘制出来。
示例一:绘制iris数据集的平行坐标图
import plotly.express as px
# 载入数据
df = px.data.iris()
# 绘制图形
fig = px.parallel_coordinates(df, color='species_id')
fig.show()
我们可以使用px.parallel_coordinates
函数直接绘制iris数据集的平行坐标图。
方法二:使用seaborn库
安装seaborn库
要使用seaborn库,需要先安装它。可以使用pip进行安装:
pip install seaborn
绘制平行坐标图
下面是一个简单的示例,展示如何使用seaborn库绘制平行坐标图。
import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 载入数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 绘制图形
sns.set(style="ticks")
sns_plot = sns.parallel_coordinates(df, 'color', colormap='viridis')
plt.show()
在这里,我们使用了seaborn库的parallel_coordinates
函数绘制平行坐标图。其中,我们指定了颜色和colormap等属性。最后,我们使用matplotlib库将图像显示出来。
示例二:绘制tips数据集的平行坐标图
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 载入数据
tips = sns.load_dataset('tips')
# 绘制图形
sns.set(style="ticks")
sns_plot = sns.parallel_coordinates(tips, 'sex', colormap='viridis')
plt.show()
我们可以使用load_dataset
函数加载seaborn库自带的tips数据集,然后使用parallel_coordinates
函数绘制图形。
结论
这里我们介绍了Python中两种实现平行坐标图的方法:使用plotly库和使用seaborn库。这两种方法各有特点,可以根据自己的需求进行选择。同时,我们也提供了两个示例来展示这两种方法的使用。
本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:Python实现平行坐标图的两种方法小结 - Python技术站