雙變量視覺化

Python 的 Plotly 資料視覺化入門

Alex Scriven

Data Scientist

什麼是雙變量視覺化？

呈現兩個變數的比較

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散佈圖
折線圖
相關係數圖

散佈圖

y 軸代表一個變數
x 軸代表另一個變數
每個交會點是一個點，例如 (68, 472)

scatterplot

使用 plotly.express 畫散佈圖

import plotly.express as px

fig = px.scatter(
        data_frame=penguins, 
        x="Body Mass (g)", 
        y="Flipper Length (mm)")
fig.show()

企鵝散佈圖

更多 plotly.express 參數

實用的 plotly.express 散佈圖參數：

trendline：加入各種趨勢線
symbol：為不同類別設定不同符號

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更多請見文件

plotly.express 中的折線圖

用來呈現隨時間變化的變數

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fig = px.line(
  data_frame=msft_stock,  
  x="Date", 
  y="Open", 
  title="MSFT Stock Price (5Y)")
fig.show()

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股票價格的簡單折線圖

相關係數圖

視覺化多個變數之間的相關性

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皮爾森相關係數：

值介於 -1 到 1
1 表示完全正相關
0 表示無相關
-1 表示完全負相關

相關係數圖前置

df 包含單車租借量與天氣條件的資料

cr = df.corr(method="pearson")
print(cr)

相關係數表

用 Plotly 畫相關係數圖

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fig = px.imshow(

        cr,

        text_auto=True,

        color_continuous_scale="RdYlGn", 
        zmin=-1, zmax=1)


fig.show()

我們的相關係數圖

熱度圖範例

一起來練習吧！

Python 的 Plotly 資料視覺化入門

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