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大数据的6个简单技巧

作者:人工智能遇见磐创     来源: 今日头条点击数:226发布时间:2020-11-12 16:01:59

标签: 大数据视频大数据分析课程课程开发视频

Seaborn的6个简单技巧.麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

在这篇文章中,我们将探讨一些简单的方法来定制你的图表,使它们更好看。我希望这些简单的技巧能帮助你得到更好看的图。

大数据的6个简单技巧_大数据_数据分析_开发_课课家

基线图

本文中的脚本在Jupyter笔记本中的Python3.8.3中进行了测试。

让我们使用Seaborn内置的penguins数据集作为样本数据:

  1. # 导入包 
  2. import matplotlib.pyplot as plt 
  3. import seaborn as sns 
  4.  
  5. # 导入数据 
  6. df = sns.load_dataset('penguins').rename(columns={'sex''gender'}) 
  7. df 

我们将使用默认图表设置构建标准散点图,以将其用作基线:

  1. # 图 
  2. sns.scatterplot(data=df, x='body_mass_g', y='bill_length_mm',  
  3.                 Alpha=0.7, hue='species'size='gender'

我们将看到这个图如何随着每一个技巧而改变。

技巧

你将看到,前两个技巧用于单个绘图,而其余四个技巧用于更改所有图表的默认设置。

技巧1:分号

你有没有注意到在上一个图中,文本输出就在图表的正上方?抑制此文本输出的一个简单方法是在绘图末尾使用;。

  1.  
  2.  图 
  3. sns.scatterplot(data=df, x='body_mass_g', y='bill_length_mm',  
  4.                 alpha=0.7, hue='species'size='gender'); 

只需在代码末尾添加;就可以得到更清晰的输出。

技巧2:plt.figure()

绘图通常可以从调整大小中获益。如果我们想调整大小,我们可以这样做:

  1. # 图 
  2. plt.figure(figsize=(9, 5)) 
  3. sns.scatterplot(data=df, x='body_mass_g', y='bill_length_mm',  
  4.                 alpha=0.7, hue='species'size='gender'); 

当我们调整大小时,图例移到了左上角。让我们将图例移到图表之外,这样它就不会意外地覆盖数据点:

  1. # 图 
  2. plt.figure(figsize=(9, 5)) 
  3. sns.scatterplot(data=df, x='body_mass_g', y='bill_length_mm',  
  4.                 alpha=0.7, hue='species'size='gender'
  5. plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.2, 1)); 

如果你想知道如何知道figsize()或bbox_to_anchor()使用什么数的字组合,则需要尝试哪些数字最适合绘图。

技巧3:sns.set_style()

如果不喜欢默认样式,此函数有助于更改绘图的整体样式。这包括轴的颜色和背景。让我们将样式更改为whitegrid,并查看打印外观如何更改:

  1. # 更改默认样式 
  2. sns.set_style('whitegrid'
  3.  
  4. # 图 
  5. plt.figure(figsize=(9, 5)) 
  6. sns.scatterplot(data=df, x='body_mass_g', y='bill_length_mm',  
  7.                 alpha=0.7, hue='species'size='gender'
  8. plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.2, 1)); 

这里还有一些其他的选择可以尝试:“darkgrid”、“dark”和“ticks”来找到你更喜欢的那个。

技巧4:sns.set_context()

在前面的图中,标签尺寸看起来很小。如果不喜欢默认设置,我们使用sns.set_context()可以更改上下文参数。

我使用这个函数主要是为了控制绘图中标签的默认字体大小。通过更改默认值,我们可以节省时间,而不必为单个绘图的不同元素(例如轴标签、标题、图例)调整字体大小。让我们把上下文改成“talk”,再看看图:

  1. # 默认上下文更改 
  2. sns.set_context('talk'
  3.  
  4. # 图 
  5. plt.figure(figsize=(9, 5)) 
  6. sns.scatterplot(data=df, x='body_mass_g', y='bill_length_mm',  
  7.                 alpha=0.7, hue='species'size='gender'
  8. plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.3, 1)); 

它更容易辨认,不是吗?另一个可以尝试的选项是:“poster”,这将增加默认大小甚至更多。

技巧5:sns.set_palette()

如果你想将默认调色板自定义为你喜欢的颜色组合,此功能非常方便。我们可以使用Matplotlib中的彩色映射。这里是从颜色库中选择的。让我们将调色板更改为“rainbow”并再次查看该图:

  1. # 更改默认调色板 
  2. sns.set_palette('rainbow'
  3.  
  4. # 图 
  5. plt.figure(figsize=(9, 5)) 
  6. sns.scatterplot(data=df, x='body_mass_g', y='bill_length_mm',  
  7.                 alpha=0.7, hue='species'size='gender'
  8. plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.3, 1)); 

如果找不到你喜欢的Matplotlib颜色映射,可以手动选择颜色来创建自己独特的调色板。 创建自己调色板的一种方法是将颜色名称列表传递给函数,如下例所示。这个链接是颜色名称列表:https://matplotlib.org/3.1.0/gallery/color/named_colors.html。

  1. # 更改默认调色板 
  2. sns.set_palette(['green''purple''red']) 
  3.  
  4. # 图 
  5. plt.figure(figsize=(9, 5)) 
  6. sns.scatterplot(data=df, x='body_mass_g', y='bill_length_mm',  
  7.                 alpha=0.7, hue='species'size='gender'
  8. plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.3, 1)); 

如果颜色名称不能很好地捕捉到你所追求的,你可以使用十六进制颜色构建自己的调色板来访问更广泛的选项(超过1600万种颜色!)。这里是我最喜欢的资源,可以找到一个十六进制的自定义调色板。我们来看一个例子:

  1. # 更改默认调色板 
  2. sns.set_palette(['#62C370''#FFD166''#EF476F']) 
  3.  
  4. # 图 
  5. plt.figure(figsize=(9, 5)) 
  6. sns.scatterplot(data=df, x='body_mass_g', y='bill_length_mm',  
  7.                 alpha=0.7, hue='species'size='gender'
  8. plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.3, 1)); 

技巧6:sns.set()

从前面的三个技巧中,我希望你能找到你最喜欢的组合(在某些情况下,它可能会保留默认设置)。如果我们要更新图表的默认设置,最好是在导入可视化软件包之后再更新。这意味着我们在脚本的开头会有这样一个片段:

  1. # 导入包 
  2. import matplotlib.pyplot as plt 
  3. import seaborn as sns 
  4.  
  5. # 更改默认值 
  6. sns.set_style('whitegrid'
  7. sns.set_context('talk'
  8. sns.set_palette('rainbow'

更新上面的多个默认值可以用sns.set(). 以下是同一代码的简洁版本:

  1. # 导入包 
  2. import matplotlib.pyplot as plt 
  3. import seaborn as sns 
  4.  
  5. # 更改默认值 
  6. sns.set(style='whitegrid', context='talk', palette='rainbow'

这是六个技巧。以下是调整前后的图对比:

我希望你学会了一些简单的方法来调整你的图表,这不用花太多时间。我希望这篇文章能给你一些初步的想法,让你开始个性化你的图表,并使它们更具视觉上的美。

对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

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