Python 统计 01 – 数据可视化

参考书目：贾俊平. 统计学——Python实现. 北京: 高等教育出版社，2021.

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本章开始新的Python系列，实现传统的统计学。尽管传统的统计学编码常常是使用SPSS或者R语言实现的，但是学习Python实现仍然有一些便利和好处，否则在数据处理中使用Python，分析又换到R上等切来切去十分麻烦。Python是胶水语言，无论什么领域都有很多现成的第三方库。毫不夸张的说除了生孩子Python什么都可以帮你做，只是我们要学会如何实现。

本次第一章开始带来的是数据可视化。

Python数据的可视化主要依赖matplotlib这个库，当然还有更简单的基于pandas的画图方法，可以才参考我之前的文章：Pandas数据分析27——pandas画各类图形以及用法参数详解

但是基于 matplotlib的可视化自由度更高，你可以任意定义组合你想要的图像。

基于seaborn库的画图方法则是在 matplotlib上进行了更高的程度的封装，能简单的画出更漂亮的图像。

为什么学统计学先把可视化放在第一章，因为可视化都是数据的初步探索，更直观。下面我们的可视化都是基于matplotlib和seaborn库来实现。进一步了解他们的参数和用法，各种不同场景下的不同图型画法。

还是先导入数据分析三剑客包

#导入相关模块
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.rcParams ['font.sans-serif'] ='SimHei'      #显示中文
plt.rcParams ['axes.unicode_minus']=False       #显示负号

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分类数据的可视化

柱状图

读取数据，查看前五行

df=pd.read_csv("D:/AAA最近要用/贾老师/统计学—Python实现/（01）例题数据/pydata/chap01/example1_1.csv",encoding="gbk")
df.head()

 可以看到都是分类型数据，所以要统计他们出现的次数，然后进行画图，这里画的是多子图，即一个图里面有三个小图，分别把上面三个变量的柱状图情况放入。然后还采用的不同的柱的样式是不同颜色。

plt.subplots(1,3,figsize=(10,4))
plt.subplot(131)
t1=df["性别"].value_counts()
plt.bar(x=t1.index, height=t1, label=t1.name, width=0.2,alpha=0.6)  #hatch='**',color='cornflowerblue')
plt.ylabel('频数')
plt.legend()
plt.title("(a)性别垂直条形图")

plt.subplot(132)
t2=df["社区"].value_counts()
plt.bar(x=t2.index, height=t2, label=t2.name, width=0.8,alpha=0.7,hatch='**',color='cornflowerblue')
plt.xlabel('社区',fontsize=14)
plt.title("(b)社区水平条形图")

plt.subplot(133)
t3=df["态度"].value_counts()
plt.bar(x=t3.index, height=t3, label=t3.name, width=0.5,alpha=0.5,hatch='o',color='lightcoral')
plt.title("(c)态度垂直条形图")

plt.tight_layout()
plt.show()

如果是多分类变量要用一个柱状图来展示，则可以并列，可以堆叠。这里展示不同性别不同态度对比和不同社区不同态度对比

t4=pd.crosstab(df["性别"],df["态度"])
t5=pd.crosstab(df.社区,df.态度)

plt.subplots(2,2,figsize=(8,6))
plt.subplot(221)
m =np.arange(len(t4))
plt.bar(x=m, height=t4.iloc[:,0], label=t4.columns[0], width=0.3,alpha=0.5, hatch='+',color='lime') 
plt.bar(x=m + 0.3, height=t4.iloc[:,1], label=t4.columns[1], width=0.3,alpha=0.5,hatch='xxx',color='orange')
plt.xticks(range(len(t4)),t4.index,fontsize=14)
plt.ylabel('频数')
plt.legend()
plt.title("(a)垂直并列条形图")

plt.subplot(222)
plt.barh( m,t4.iloc[:,0],label=t4.columns[0], align='center',height=0.3,alpha=0.5, hatch='//',color='springgreen') 
plt.barh(m+0.3,t4.iloc[:,1], label=t4.columns[1], height=0.3,alpha=0.5,hatch='\\/...',color='wheat')
plt.yticks(range(len(t4)),t4.index,fontsize=14)
plt.legend()
plt.title("(b)水平并列条形图")

plt.subplot(223)
m =np.arange(len(t5))
plt.bar(x=m, height=t5.iloc[:,0], label=t5.columns[0], width=0.3,alpha=0.5, hatch='.',color='aqua') 
plt.bar(x=m , height=t5.iloc[:,1], label=t5.columns[1], bottom=t5.iloc[:,0],width=0.3,alpha=0.5,hatch='O',color='violet')
plt.xticks(range(len(t5)),t5.index,fontsize=14)
plt.ylabel('频数')
plt.legend()
plt.title("(c)垂直堆叠条形图")

plt.subplot(224)
plt.barh( m,t5.iloc[:,0],label=t5.columns[0], align='center',height=0.3,alpha=0.5, hatch='--',color='cyan') 
plt.barh(m+0.3,t5.iloc[:,1], label=t5.columns[1],height=0.3,alpha=0.5,hatch='OX',color='purple')
plt.yticks(range(len(t5)),t5.index,fontsize=14)
plt.legend()
plt.title("(d)水平并列条形图")

plt.tight_layout()
plt.show()

 

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饼图和环形图

先读取案例数据

df=pd.read_csv('example2_2.csv',encoding='gbk')
df.head()

 分类数据，支出项目可以分类，地区也可以分类。

单个饼图只能展示一个分类变量，先画北京的各项消费支出。

plt.subplots(1,2,figsize=(10,6))
plt.subplot(121)
p1=plt.pie(df["北京"],labels=df["支出项目"],autopct="%1.2f%%")  #数据标签百分比，留两位小数
plt.title("(a)普通饼图")

plt.subplot(122)
p1=plt.pie(df["北京"],labels=df["支出项目"],autopct="%1.2f%%",shadow=True,explode=(0.2,0,0.1,0,0,0,0,0)) #带阴影，某一块里中心的距离
plt.title("(b)3D饼图")

plt.show()

 多个类别变量可以使用环形图，进行嵌套对比

plt.subplots(1,2,figsize=(10,6))
plt.subplot(121)
p1=plt.pie(df["北京"],labels=df["支出项目"],startangle=0,autopct="%1.2f%%",
           pctdistance=0.75,wedgeprops={"width":0.5,"edgecolor":'w'})   #环的宽度为0.5，白色边线
plt.title("(a)北京各种消费支出的环形图")

plt.subplot(122)
colors=['red','yellow','slateblue','lawngreen','magenta','green','orange','cyan','pink','gold']
p2=plt.pie(df["北京"],labels=df["支出项目"],autopct="%1.2f%%",radius=1,pctdistance=0.85,   #半径为1 ，标签到中心距离0.85
           colors=colors,wedgeprops=dict(linewidth=1.2,width=0.3,edgecolor="w"))           #边线宽度为1.2，环宽度为0.3
p3=plt.pie(df["上海"],autopct="%1.2f%%",radius=0.7,pctdistance=0.7,
           colors=colors,wedgeprops=dict(linewidth=1,width=0.4,edgecolor="w"))
plt.title("(b)北京和上海各种消费支出的环形图")

plt.show()

 所有地区支出对比

colors=['red','yellow','slateblue','lawngreen','magenta','green','orange','cyan','pink','gold']
p1=plt.pie(df["北京"],labels=df["支出项目"],autopct="%1.2f%%",radius=2,pctdistance=0.95,
           colors=colors,wedgeprops=dict(linewidth=1,width=0.3,edgecolor="w"))

p2=plt.pie(df["上海"],autopct="%1.2f%%",radius=1.7,pctdistance=0.9,
           colors=colors,wedgeprops=dict(linewidth=1,width=0.3,edgecolor="w"))

p3=plt.pie(df["天津"],autopct="%1.2f%%",radius=1.4,pctdistance=0.9,
           colors=colors,wedgeprops=dict(linewidth=1,width=0.3,edgecolor="w"))

p4=plt.pie(df["重庆"],autopct="%1.2f%%",radius=1.1,pctdistance=0.85,
           colors=colors,wedgeprops=dict(linewidth=1,width=0.3,edgecolor="w"))

 

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数值型数据的可视化

前面刚刚都是分类的数据进行可视化，现在是数值型数据的可视化，常见的图有直方图，核密度图，箱线图，小提琴图，点图等。

先导入包，读取案例数据

#导入相关模块
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#显示中文
plt.rcParams ['font.sans-serif'] ='SimHei'
plt.rcParams ['axes.unicode_minus']=False               #显示负号
sns.set_style("darkgrid",{"font.sans-serif":['KaiTi', 'Arial']})  #设置画图风格（奶奶灰）

df=pd.read_csv('example2_3.csv',encoding='gbk')
df.head()

 

直方图和核密度图

直方图，每个地区用不同的样式

#直方图
plt.subplots(2,3,figsize=(12,8))
plt.subplot(231)
sns.histplot(df['北京'])
plt.title("(a)默认绘制（y轴是频数）")

plt.subplot(232)
sns.histplot(df['上海'],kde=True,stat='frequency')  #显示核密度曲线，y轴为频率
plt.title("(b)显示核密度（y轴是频率）")

plt.subplot(233)
sns.histplot(df['郑州'],bins=20,kde=True,stat='density')  #分成20个箱子，y为密度（面积为1）
plt.title("(c)分成20组（y轴为密度）")

plt.subplot(234)
sns.histplot(df['武汉'],bins=30,kde=True,stat='probability') #y为概率（总和为1）
plt.title("(d)分成30组（y轴为概率）")

plt.subplot(235)
sns.histplot(df['西安'],bins=30,kde=True,stat='density',element='poly')  #直方图尖峰
plt.title("(e)直方图尖峰")

plt.subplot(236)
sns.histplot(df['沈阳'],bins=30,kde=True,stat='density',element='step') #直方图阶梯
plt.title("(f)直方图梯形")
plt.tight_layout()
plt.show()

 核密度图

核密度曲线其实大概就是直方图的平滑出的一条线，可以看数据的分布形状。平滑程度取决于带宽bw，bw越大越平滑。

#核密度图
plt.subplots(1,3,figsize=(15,4))
plt.subplot(131)
sns.kdeplot(df['北京'],bw_adjust=0.2)
plt.title('(a)bw=0.2')
plt.subplot(132)
sns.kdeplot(df['北京'],bw_adjust=0.5)
plt.title('(b)bw=0.5')
plt.subplot(133)
sns.kdeplot('北京',data=df,bw_method=0.5)
plt.title('(c)bw=0.5')
plt.show()

 可以把核密度图画到一个图上对比，

先把数据融合，也就是将不同列变成一个特征变量

#融合数据
df2=pd.melt(df,value_vars=['北京','上海','郑州','武汉','西安','沈阳'],var_name='城市',value_name='AQI')
df2

#核密度曲线比较
plt.subplots(2,1,figsize=(8,6))

plt.subplot(211)
sns.kdeplot('AQI',hue='城市',lw=0.6,data=df2)
plt.title('(a)曲线无填充')

plt.subplot(212)
sns.kdeplot('AQI',hue='城市',shade=True,alpha=0.1,lw=0.6,data=df2)
plt.title('(b)曲线下填充阴影')

plt.tight_layout()
plt.show()

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箱线图

plt.figure(figsize=(8,5))
sns.boxplot(x='城市',y='AQI',width=0.6,saturation=0.9,    #颜色饱和度
            fliersize=2,linewidth=0.8,notch=False,palette='Set2',orient='v',data=df2)
plt.xticks(fontsize=15,rotation=10)
plt.show()

 小提琴图

小提琴图比箱线图好的位置在于可以看核密度估计

##小提琴图
plt.figure(figsize=(8,5))
sns.violinplot(x='城市',y='AQI',width=0.8,saturation=0.9,    #饱和度
            fliersize=2,linewidth=0.8,palette='Set2',orient='v',inner='box',data=df2)
plt.xticks(fontsize=15,rotation=10)
plt.show()

点图

点图可以很方便的看离群点

####点图
plt.subplots(1,2,figsize=(10,5))
plt.subplot(121)
sns.stripplot(x='城市',y='AQI',jitter=False,size=2,data=df2)
plt.title("(a)原始数据点图")
plt.subplot(122)
sns.stripplot(x='城市',y='AQI',size=2,data=df2)
plt.title("(b)原始扰动后点图")
plt.show()

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 变量间关系可视化

前面都是单个变量或者是多个分类变量的可视化，若是数值型变量之间的关系可视化应该用如下图形。

读取案例数据

df=pd.read_csv('example2_4.csv',encoding='gbk')
df.head()

散点图

#散点图
plt.subplots(1,2,figsize=(10,4))
plt.subplot(121)
sns.regplot(x=df['总股本'],y=df["每股收益"],fit_reg=False,marker='.',data=df)
plt.title('(a)普通散点图')

plt.subplot(122)
sns.regplot(x=df['总股本'],y=df["每股收益"],fit_reg=True,marker='.',data=df)      #添加回归线
plt.title('(b)加上回归线和置信区间')
plt.show()

 

 封箱的散点图

#六边形封箱的散点图
sns.jointplot(x=df['总股本'],y=df["每股收益"],kind='hex',height=5,ratio=3,data=df)

 散点图矩阵

sns.pairplot(df[["总股本",'每股收益','每股净资产','每股现金流量']],height=2,diag_kind='kde',markers='.',kind='reg')

 气泡图

气泡图可以描述三个变量之间的关系

#气泡图
plt.figure(figsize=(8,5))
plt.scatter(x='每股收益',y='每股净资产',c='总股本',s=df["总股本"]*60, 
            cmap="Blues",edgecolors='k',lw=0.5,alpha=0.6,data=df)
plt.colorbar()
plt.xlabel('每股收益',fontsize=12)
plt.ylabel('每股净资产',fontsize=12)
plt.title("总股本——气泡图",fontsize=14)
plt.show()

 3D散点图

#3D散点图
ax3d=plt.figure(figsize=(10,7)).add_subplot(111,projection="3d")
ax3d.scatter(df['每股收益'],df['每股净资产'],df['总股本'],color='black',marker="*",s=50)
ax3d.set_xlabel('每股收益',fontsize=12)
ax3d.set_ylabel('每股净资产',fontsize=12)
ax3d.set_zlabel('总股本',fontsize=12)
plt.xlabel('x=每股收益',fontsize=12)
plt.ylabel('y=每股净资产',fontsize=12)
#plt.zlabel('z=总股本',fontsize=12)
plt.show()

 

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样本相似性可视化

读取案例数据

df=pd.read_csv('example2_2.csv',encoding='gbk')
df.head(10)

 折线图

dfs=[df['北京'],df["天津"],df['上海'],df['重庆']]
sns.lineplot(data=dfs,marker=True)
plt.xlabel('支出项目')
plt.ylabel('支出金额')
plt.xticks(range(8),df['支出项目'])
plt.show()

雷达图

 还可以用雷达图看

attributes=list(df.columns[1:])
values=list(df.values[:,1:])
names=list(df.values[:,0])
angles=[n / float(len(names))*2*np.pi for  n in range(len(names))]
angles+=angles[:1]
values=np.asarray(values)
values=np.concatenate([values.T,values.T[:,0:1]],axis=1)

sns.set_style("darkgrid",{"font.sans-serif":['KaiTi', 'Arial']})
plt.figure(figsize=(8,8),dpi=100)

for i in range(4):
    ax=plt.subplot(2,2,i+1,polar=True)
    ax.plot(angles,values[i])
    
    ax.set_yticks(np.arange(500,16000,3500))
    ax.set_xticks(angles[:-1])
    ax.set_xticklabels(names)
    ax.set_title(attributes[i],fontsize=12,color='red')
    plt.tight_layout()
plt.show()

 画在一张雷达图上，分布对比

#一张雷达图
labels=np.array(df['支出项目'])
datalenth=8
df1=np.array(df['北京'])
df2=np.array(df['天津'])
df3=np.array(df['上海'])
df4=np.array(df['重庆'])

angles=np.linspace(0,2*np.pi,datalenth,endpoint=False)
df1=np.concatenate((df1,[df1[0]]))
df2=np.concatenate((df2,[df2[0]]))
df3=np.concatenate((df3,[df3[0]]))
df4=np.concatenate((df4,[df4[0]]))
angles=np.concatenate((angles,[angles[0]]))

plt.figure(figsize=(6,6),facecolor='lightyellow',dpi=100)
plt.polar(angles,df1,"r--",lw=1,label="北京")
plt.polar(angles,df2,"b",lw=1,label="天津")
plt.polar(angles,df3,"k",lw=1,label="上海")
plt.polar(angles,df4,"g",lw=1,label="重庆")
plt.thetagrids(range(0,360,45),labels)
plt.grid(linestyle="-",lw=0.5,color="gray",alpha=0.5)  #网格
plt.legend(loc="upper right",bbox_to_anchor=(1.1,1.1))   #图例
plt.show()

 

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时间序列可视化

时间序列数据的特点就是连续，要采用折线图表示发展趋势。

df=pd.read_csv('example2_6.csv',encoding='gbk')
df['年份']=pd.to_datetime(df["年份"],format="%Y")
df=df.set_index('年份')
df.head()

折线图

plt.figure(figsize=(10,4))
plt.plot(df['城镇居民消费水平'],marker='o')
plt.plot(df['农村居民消费水平'],marker='+')

plt.legend(df.columns,loc='upper left',fontsize=10)
plt.title('消费水平变化',fontsize=16)
plt.xlabel('日期',fontsize=12)
plt.ylabel('消费指标',fontsize=12)
plt.show()

面积图

plt.figure(figsize=(10,4))
plt.stackplot(df.index,df['城镇居民消费水平'],df['农村居民消费水平'],labels=df.columns)   #堆积面积图,数值大的在下面
plt.legend(df.columns,loc='upper left',fontsize=10)
plt.title('消费水平变化',fontsize=16)
plt.xlabel('日期',fontsize=12)
plt.ylabel('消费指标',fontsize=12)
plt.show()

 

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多子图

画子图的方法有很多，学一种均匀分布的和不对称分布的就行。

均匀分布的多子图，每个图都一样大

np.random.seed(1010)
plt.subplots(nrows=2,ncols=2,figsize=(10,7))
plt.subplot(221)
plt.scatter(x=range(100),y=np.random.randint(low=0,high=100,size=100),marker="^",c='r')

plt.subplot(222)
plt.hist(np.random.normal(loc=5,scale=10,size=100),bins=10,color='lightgreen')

plt.subplot(223)
plt.plot(range(20),np.random.normal(5,10,20),marker="o",linestyle="-.",linewidth=2,markersize=5)

plt.subplot(224)
plt.bar(x=range(5),height=range(5,0,-1),color=['cyan','pink'])
plt.show()

还可以把有的小图位置占多个图 ，这样就实现了不均匀的子图，大小不一

fig=plt.figure(figsize=(6,5))
grid=plt.GridSpec(3,3)
plt.subplot(grid[0,:2])
plt.scatter(x=range(100),y=np.random.randint(low=0,high=100,size=100),marker="^",c='r')
plt.subplot(grid[0,2])
plt.subplot(grid[1,:1])
plt.subplot(grid[1,1:])
plt.plot(range(20),np.random.normal(5,10,20),marker="o",linestyle="-.",linewidth=2,markersize=5)
plt.subplot(grid[2,:3])
plt.tight_layout()

 

 

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 其他参数

plt画图有很多元素，这些参数需要了解一下，比如坐标轴，标题，xy轴标签等等

还有点的形状，线的样式，颜色等等参数。

color 颜色
linestyle 线条样式
marker 标记风格
markerfacecolor 标记颜色
markersize 标记大小 等等

#坐标轴
plt.xlim(-1,7)#x轴范围
plt.ylim(-1.5,1.5)#y轴范围
plt.axis([-2,8, -2,2])#xy范围
plt.axis('tight')#图像紧一点,equal扁一点
plt.xscale('log')#x轴对数
plt.xticks(np.arrange(0,12,step=1))#x轴的刻度
plt.xticks(rotation=40)    #x轴旋转度
plt.tick_params(axis='both',labelsize=15)#刻度样式
plt.title('A big title',fontsize=20)#设置大标题
plt.xlabel('x',fontsize=15)#x轴标签
plt.ylabel('sin(x)',fontsize=15)#y标签
plt.plot(x,np.sin(x),'b-',label='sin')#设置线名称
plt.plot(x,np.cos(x),'r--',label='cos')
plt.legend(loc='best',frameon=True,fontsize=15)#图像最好的位置,网格显示
plt.text(3.5,0.5,'y=sinx',fontsize=15)#添加文字
plt.annotate('local min',xy=(1.5*np.pi,-1),xytext=(4.5,0),
           #加箭头    arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.1),)

点形状

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线条样式

 

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颜色