Python和R中的数据可视化

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Python和R中的数据可视化

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-07-14

您可能已经厌倦了听到信息以人类几乎无法理解的速度扩散更不用说跟上了
好消息是您不必这样做！机器学习和高级分析通过依靠我们自然的能力来帮助人们理解大量的结构化和非结构化数据，从而使视觉效果比我们想要理解的原始数据更好，可视化的力量显而易见，Python和R都是先进的编码语言，可以产生精美的图像，使人类可以轻松地理解庞大的数据集，在本文中我们将探讨两种语言的实现方式，并为您提供一些可用于创建自己的视觉效果的代码！

什么是数据可视化？
简而言之，数据可视化使人们能够以多种不同方式浏览数据，并查看模式和见解，而原始模式是不可能的，人类渴望叙事，而可视化使我们能够从数据存储中提取故事，当将大量数据转换成观看者可以实际理解并从中获得含义的图像时，一幅图片值得一千个单词”这个短语特别正确，儿童故事书中包含很多图片，但单词很少，小时候我们不会说很多话，但是视觉效果使我们可以轻松地理解故事。

在现代数字世界中我们周围有大量数据
数据科学家和ML工程师以结构化或非结构化数据格式获取他们处理的大多数数据，但是人类很难理解和分析这种数据，数据可视化（或数据的图形表示）对于理解数据至关重要，它们帮助用户通过可视元素（例如图表，图形，曲线图，地图和其他可视化效果）探索数据。

不同类型的探索性数据分析
在每个数据集中，我们都有许多变量（也称为特征，输入变量或自变量）和目标/输出变量（也称为标签，因变量，类或类标签），数据科学家的工作是完全分别了解每个功能以及不同功能之间的关系，目标是准备用于ML算法实现的数据集。

我们采用三种方法进行探索性数据分析
单变量分析，在单变量分析中，将分别分析每个变量，这将使我们获得每个功能的完整统计数据，有多种用于单变量分析的数据可视化技术，包括箱形图，直方图，PDF，CDF

双变量分析
执行双变量分析以查找每个特征与目标变量之间的关系，用于双变量分析的数据可视化技术是散点图和热图。

多元分析
顾名思义，将执行多元分析以了解数据集不同特征之间的关系。其中一个主要的多变量分析数据可视化技术是对情节。

Python中的数据可视化
您可以使用各种各样的库来创建Python数据可视化，包括Matplotlib，seaborn，Plotly等，Python数据可视化可以通过多种方式帮助用户理解数据：分布，均值，中位数，离群值，偏度，相关性和散布度量。为了了解您可以使用Python可视化工具做什么，让我们对数据集进行一些尝试。

创建Python可视化

让我们以包含虹膜花数据的玩具数据集为例，深入了解数据的可视化效果。数据集包含来自鸢尾花三种植物每种的50个样本，在这里“种类”是目标变量，它具有4个功能：“笔尖长度”，“笔尖宽度”，“花瓣长度”和“花瓣宽度”。

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