本篇內(nèi)容介紹了“怎么用Python解決數(shù)據(jù)密度過(guò)大難題”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過(guò)程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來(lái)就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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什么是密度圖?

所謂的密度圖 (Density Plot)  就是數(shù)據(jù)的分布稠密情況，它常用于顯示數(shù)據(jù)在連續(xù)時(shí)間段內(nèi)的分布狀況。嚴(yán)格來(lái)說(shuō)，它是由直方圖演變而來(lái)，類似于把直方圖進(jìn)行了填充。

一般是使用平滑曲線來(lái)繪制數(shù)值水平來(lái)觀察分布，峰值數(shù)值位置是該時(shí)間段內(nèi)最高度集中的地方。

它比直方圖適用性更強(qiáng)，不受分組數(shù)量(直方圖的條形數(shù)量不宜過(guò)多)的影響，能更好地界定分布形狀 。

本篇文章不談?wù)撝狈綀D，之后老海會(huì)專門(mén)總結(jié)關(guān)于直方圖的使用。

什么是2D密度圖?

說(shuō)完了密度圖和直方圖，它們都是一維數(shù)據(jù)變量。

這下我們來(lái)看看2D密度圖，它顯示了數(shù)據(jù)集中兩個(gè)定量變量范圍內(nèi)值的分布，有助于避免在散點(diǎn)圖中過(guò)度繪制。

如果點(diǎn)太多，則2D密度圖會(huì)計(jì)算2D空間特定區(qū)域內(nèi)的觀察次數(shù)。

該特定區(qū)域可以是正方形或六邊形(六邊形)，還可以估算2D內(nèi)核密度估算值，并用輪廓表示它。

本篇文章主要描述一下2D密度圖的使用。

2D密度圖的基本數(shù)據(jù)樣式

2D密度圖的使用建議

• 密度圖是一種直方圖的代替方案，常用來(lái)觀察連續(xù)變量的分布情況

• 2D密度圖主要用來(lái)解決數(shù)據(jù)點(diǎn)密度過(guò)大的問(wèn)題，要注意密度分割是否合理。

• 當(dāng)數(shù)據(jù)范圍都非常集中，數(shù)據(jù)間變化不大時(shí)，密度圖往往很難觀察效果。

下面開(kāi)始具體的操作案例

準(zhǔn)備工作

還是和之前一樣，引入必要的工具包

## 初始字體設(shè)置，設(shè)置好可避免很多麻煩 plt.rcParams['font.sans-serif']=['Source Han Sans CN']      # 顯示中文不亂碼，思源黑體  plt.rcParams['font.size'] = 22                              # 設(shè)置圖表全局字體大小，后期某個(gè)元素的字體大小可以自行調(diào)整 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False                  # 顯示負(fù)數(shù)不亂碼 ## 初始化圖表大小 plt.rcParams['figure.figsize'] = (20.0, 8.0)                # 設(shè)置figure_size尺寸 ## 初始化圖表分辨率質(zhì)量 plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300                           # 設(shè)置圖表保存時(shí)的像素分辨率 plt.rcParams['figure.dpi'] = 300                            # 設(shè)置圖表繪制時(shí)的像素分辨率  ## 圖表的顏色自定義 colors = ['#dc2624', '#2b4750', '#45a0a2', '#e87a59',          '#7dcaa9', '#649E7D', '#dc8018', '#C89F91',           '#6c6d6c', '#4f6268', '#c7cccf'] plt.rcParams['axes.prop_cycle'] = plt.cycler( color=colors)  path = 'D:\\系列文章\\' # 自定義文件路徑，可以自行設(shè)定 os.chdir(path) # 設(shè)置為該路徑為工作路徑，一般存放數(shù)據(jù)源文件

設(shè)定圖表樣式和文件路徑

Financial_data = pd.read_excel('虛擬演示案例數(shù)據(jù).xlsx',sheet_name='二維表') Financial_data

讀入數(shù)據(jù)

Financial_data = pd.read_excel('虛擬演示案例數(shù)據(jù).xlsx',sheet_name='二維表') Financial_data

常見(jiàn)的6種密度圖表類型

from scipy.stats import kde  # 引入核密度計(jì)算方法   # 為方便演示，創(chuàng)建6個(gè)子圖的畫(huà)板 fig, axes = plt.subplots(3,2, figsize=(20, 20))  # 第一個(gè)子圖，我們來(lái)畫(huà)一個(gè)基本的散點(diǎn)圖 # 散點(diǎn)圖是最經(jīng)典的觀察2個(gè)變量關(guān)系，但數(shù)據(jù)量非常大就會(huì)出數(shù)據(jù)點(diǎn)堆疊交錯(cuò)，當(dāng)值我們無(wú)法進(jìn)一步探索 axes[0][0].set_title('散點(diǎn)圖')                                           # 設(shè)置標(biāo)題 axes_0 = axes[0][0].plot(Financial_data['材料'], Financial_data['管理'], 'ko')    # 畫(huà)出散點(diǎn)圖    # 第二個(gè)子圖，我們畫(huà)出六邊形蜂巢圖 # 當(dāng)尋找2個(gè)數(shù)值型變量的關(guān)系，數(shù)據(jù)量很大且不希望數(shù)據(jù)堆疊在一起，就可以按照蜂巢形狀切割數(shù)據(jù)點(diǎn)，計(jì)算每個(gè)六邊形里的點(diǎn)數(shù)來(lái)表達(dá)密度 num_bins = 50                                                      # 設(shè)置六邊形包含的距離 axes[0][1].set_title('蜂巢六邊形圖')                                # 設(shè)置標(biāo)題 axes_1= axes[0][1].hexbin(Financial_data['材料'], Financial_data['管理'],                    gridsize=num_bins,                               # 設(shè)置六邊形的大小                   cmap="Blues"                                     # 設(shè)置顏色組合                  )  fig.colorbar(axes_1,ax=axes[0][1])                                 # 設(shè)置顏色顯示條  # 第三個(gè)子圖，我們畫(huà)出2D直方圖。 # 我們您需要分析兩個(gè)數(shù)據(jù)量比較大的數(shù)值變量關(guān)系時(shí)，2D直方圖非常有用，它可以避免在散點(diǎn)圖中出現(xiàn)的的數(shù)據(jù)密度過(guò)大問(wèn)題 num_bins = 50 axes[1][0].set_title('2D 直方圖') axes_2 = axes[1][0].hist2d(Financial_data['材料'], Financial_data['管理'],                    bins=(num_bins,num_bins),                    cmap="Blues")  # fig.colorbar(axes_2,ax=axes[1][0])    # 第四個(gè)子圖，我們畫(huà)出高斯核密度圖 # 考慮到想研究具有很多點(diǎn)的兩個(gè)數(shù)值變量之間的關(guān)系?？梢钥紤]繪圖區(qū)域每個(gè)部分上的點(diǎn)數(shù)，來(lái)計(jì)算2D內(nèi)核密度估計(jì)值。 # 就像平滑的直方圖，這個(gè)方法不會(huì)使某個(gè)點(diǎn)掉入特定的容器中，而是會(huì)增加周圍容器的權(quán)重，比如顏色會(huì)加深。 k = kde.gaussian_kde(Financial_data.loc[:,['材料','管理']].values.T)           # 進(jìn)行核密度計(jì)算 xi, yi = np.mgrid[Financial_data['材料'].min():Financial_data['材料'].max():num_bins*1j, Financial_data['管理'].min():Financial_data['管理'].max():num_bins*1j] zi = k(np.vstack([xi.flatten(), yi.flatten()]))  axes[1][1].set_title('高斯核密度圖') axes_3 = axes[1][1].pcolormesh(xi,                        yi,                        zi.reshape(xi.shape),                        cmap="Blues")  fig.colorbar(axes_3,ax=axes[1][1])                                  # 設(shè)置顏色顯示條  # 第五個(gè)子圖，我們畫(huà)出帶陰影效果的2D密度圖 axes[2][0].set_title('帶陰影效果的2D密度圖') axes[2][0].pcolormesh(xi,                        yi,                        zi.reshape(xi.shape),                        shading='gouraud',                        cmap="Blues")   # 第六個(gè)子圖，我們畫(huà)出帶輪廓線的密度圖 axes[2][1].set_title('帶陰影+輪廓線的2D密度圖') axes_5 = axes[2][1].pcolormesh(xi,                        yi,                        zi.reshape(xi.shape),                        shading='gouraud',                        cmap="Blues")  fig.colorbar(axes_5,ax=axes[2][1])                                  # 設(shè)置顏色顯示條  # 畫(huà)出輪廓線 axes[2][1].contour(xi,                     yi,                     zi.reshape(xi.shape))  plt.show()

特別提一下：2D核密度估計(jì)圖

sns.kdeplot(Financial_data['材料'],Financial_data['管理']) sns.despine() # 默認(rèn)無(wú)參數(shù)狀態(tài)，就是刪除上方和右方的邊框，matplotlib貌似做不到

sns.kdeplot(Financial_data['材料'],Financial_data['管理'],             cmap="Reds",              shade=True,                                    # 若為T(mén)rue，則在kde曲線下面的區(qū)域中進(jìn)行陰影處理，color控制曲線及陰影的顏色             shade_lowest=True,                        # 如果為T(mén)rue，則屏蔽雙變量KDE圖的最低輪廓。 #             bw=.15            ) sns.despine() # 默認(rèn)無(wú)參數(shù)狀態(tài)，就是刪除上方和右方的邊框，matplotlib貌似做不到

“怎么用Python解決數(shù)據(jù)密度過(guò)大難題”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！

當(dāng)前名稱：怎么用Python解決數(shù)據(jù)密度過(guò)大難題
網(wǎng)站鏈接：http://aaarwkj.com/article4/phoeoe.html

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