管理圖表的藝術
畫乙個吸引人注意的圖表相當重要。當你探索乙個資料集，需要畫圖表，圖表看起來令人愉悅是件很高興的事。在與你的觀眾交流觀點時，視覺化同樣重要，同時，也很有必要去讓圖表吸引注意力和印入腦海裡。matplotlib自動化程度非常高，但是，掌握如何設定系統以便獲得乙個吸引人的圖是相當困難的事。為了控制matplotlib圖表的外觀，seaborn模組自帶許多定製的主題和高階的介面。
%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(sum(map(ord, "aesthetics")))
def sinplot(flip=1):
x = np.linspace(0, 14, 100)
for i in range(1, 7):
plt.plot(x, np.sin(x + i * .5) * (7 - i) * flip)
轉換成seaborn模組，只需要引入seaborn模組。
seaborn將matplotlib的引數劃分為兩個組。第一組控制圖表的樣式和圖的度量尺度元素，這樣就可以輕易在納入到不同的上下文中。
操控這些引數由兩個函式提供介面。控制樣式，用axes_style()和set_style()這兩個函式。度量圖則用plotting_context()和set_context()這兩個函式。在這兩種情況下，第一組函式返回一系列的引數，第二組則設定matplotlib的預設屬性。
圖樣式函式axes_style()和set_style()
Python 資料視覺化
資料視覺化指的是通過視覺化表示來探索資料，它與資料探勘緊緊相關，而資料探勘指的是使用 來探索資料集的規律和關聯。資料集可以是用一行 就能表示的小型數字列表，也可以是數以吉位元組的資料。漂亮地呈現資料關乎的並非僅僅是漂亮的。以引人注目的簡潔方式呈現資料，讓人能夠明白其含義，發現資料集中原本未意識到的規...
資料視覺化 什麼是資料視覺化
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用python完成資料分析後，如何把結果呈現出來，比如畫乙個吸引人注意的圖表相當重要。當你探索乙個資料集，需要畫圖表，圖表看起來令人愉悅是件很高興的事。在給你的觀眾交流觀點，給領導匯報工作時，視覺化同樣重要，同時，也很有必要去讓圖表吸引注意力和印入腦海裡。在python中numpy，pandas，m...