Python数据可视化：数据分析中的6个常用图
折线图：
折线图用于显示数据在一个连续的时间间隔或者时间跨度上的变化，它的特点是反映事物随时间或有序类别而变化的趋势。示例图如下：
折线图应用场景：
- 折线图适合X轴是一个连续递增或递减的，对于没有规律的，则不适合使用折线图，建议使用柱状图。
- 如果折线图条数过多，则不应该都绘制在一个图上。
柱状图：
典型的柱状图（又名条形图），使用垂直或水平的柱子显示类别之间的数值比较。其中一个轴表示需要对比的分类，另一个轴代表相应的数值。
柱状图有别于直方图，柱状图无法显示数据在一个区间内的连续变化趋势。柱状图描述的是分类数据，回答的是每一个分类中“有多少？”这个问题。 示例图如下：
柱状图应用场景：
- 适用于分类数据对比。
- 垂直条形图最多不超过12个分类（也就是12个柱形），横向条形图最多不超过30个分类。如果垂直条形图的分类名太长，那么建议换成横向条形图。
- 柱状图不适合表示趋势，如果想要表示趋势，应该使用折线图。
直方图：
直方图(Histogram)，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的条纹表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。 直方图是数值数据分布的精确图形表示。为了构建直方图，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。这些值通常被指定为连续的，不重叠的变量间隔。间隔必须相邻，并且通常是（但不是必须的）相等的大小。
直方图的应用场景：
- 显示各组数据数量分布的情况。
- 用于观察异常或孤立数据。
- 抽取的样本数量过小，将会产生较大误差，可信度低，也就失去了统计的意义。因此，样本数不应少于50个。
散点图：
散点图也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定。
通过观察散点图上数据点的分布情况，我们可以推断出变量间的相关性。如果变量之间不存在相互关系，那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，那么大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。数据的相关关系主要分为：正相关（两个变量值同时增长）、负相关（一个变量值增加另一个变量值下降）、不相关、线性相关、指数相关等，表现在散点图上的大致分布如下图所示。那些离点集群较远的点我们称为离群点或者异常点。
散点图的应用场景：
- 观察数据集的分布情况。
- 通过分析规律，根据样本数据特征计算出回归方程。
饼状图：
饼状图通常用来描述量、频率和百分比之间的关系。在饼图中，每个扇区的弧长大小为其所表示的数量的比例。
饼状图的应用场景：
- 展示多个分类的占比情况，分类数量建议不超过9个。
- 对于一些占比值非常接近的，不建议使用饼状图，可以使用柱状图。
箱线图：
箱线图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱型图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较。箱线图的绘制方法是：先找出一组数据的上限值、下限值、中位数（Q2）和下四分位数（Q1）以及上四分位数（Q3）；然后，连接两个四分位数画出箱子；再将最大值和最小值与箱子相连接，中位数在箱子中间。
四分位数（Quartile）也称四分位点，是指在统计学中把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值。多应用于统计学中的箱线图绘制。它是一组数据排序后处于25%和75%位置上的值。四分位数是通过3个点将全部数据等分为4部分，其中每部分包含25%的数据。很显然，中间的四分位数就是中位数，因此通常所说的四分位数是指处在25%位置上的数值（称为下四分位数）和处在75%位置上的数值（称为上四分位数）。与中位数的计算方法类似，根据未分组数据计算四分位数时，首先对数据进行排序，然后确定四分位数所在的位置，该位置上的数值就是四分位数。与中位数不同的是，四分位数位置的确定方法有几种，每种方法得到的结果会有一定差异，但差异不会很大。
上限的计算规则是： IQR=Q3-Q1 上限=Q3+1.5IQR 下限=Q1-1.5IQR
箱线图的应用场景：
- 直观明了地识别数据中的异常值。
- 利用箱线图判断数据的偏态。
- 利用箱线图比较几批数据的形状。
- 箱线图适合比较多组数据，如果知识要看一组数据的分布情况，建议使用直方图。