Python中的数据可视化指南：使用Seaborn和Plotly呈现数据

在数据分析领域，数据可视化是非常重要的一环，数据可视化是指将数据以图形化的方式展示出来。Python是一种非常流行的数据分析语言，具备丰富的数据可视化工具，其中Seaborn和Plotly是两个非常出色的数据可视化工具，它们为数据科学家提供了强大的功能和灵活性。本篇文章将会介绍如何使用这两个工具来呈现Python中的数据可视化。

一、Seaborn

Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库，它提供了一些高级界面，使得图形更加美观和简洁。Seaborn能够轻松实现一些常见的数据可视化类型，例如散点图、折线图、直方图和箱形图等等。

1. Seaborn 箱形图

箱形图是一种用于显示一组数据分散情况的统计图表。箱形图的绘制需要最大值、最小值、第一四分位数、中位数和第三四分位数等五个统计数据。

使用Seaborn绘制箱形图非常简单，我们调用Seaborn中的boxplot方法即可：

```python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 设置图形风格
sns.set(style="whitegrid")
 
# 加载数据
tips = sns.load_dataset("tips")
 
# 绘制箱形图
ax = sns.boxplot(x=tips["total_bill"])
 
# 显示图形
plt.show()
```

上面代码中，我们先调用sns.set()函数设置图形风格，然后使用sns.load_dataset()方法加载一个名为tips的数据集。最后，我们使用sns.boxplot()方法绘制箱形图并使用plt.show()显示图形。

2. Seaborn 直方图

直方图是一种展示数据分布情况的图表，它将数据划分为等宽的区间，并统计每个区间内数据的数量，然后用高度表示数量。

使用Seaborn绘制直方图也非常简单，我们可以利用sns.distplot()方法绘制：

```python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 设置图形风格
sns.set(style="whitegrid")
 
# 加载数据
tips = sns.load_dataset("tips")
 
# 绘制直方图
ax = sns.distplot(tips["total_bill"], kde=False)
 
# 显示图形
plt.show()
```

上面代码中，我们同样使用sns.load_dataset()方法加载一个名为tips的数据集，然后使用sns.distplot()方法绘制直方图，并使用kde=False禁用密度曲线。

二、Plotly

Plotly是一个交互式的数据可视化库，支持多种绘图类型，例如散点图、折线图、直方图、热图和3D平面图等等。它的主要优点是能够轻松地创建高度交互式的数据可视化图表，这些图表可以通过网页以交互形式进行查看。

1. Plotly散点图

散点图是一种用于描述两个变量之间关系的图表，通常用于探索数据和查找变量之间的关联性。

使用Plotly绘制散点图非常简单，我们可以使用Scatter()方法创建一个散点图：

```python
import plotly.graph_objs as go
import plotly.offline as pyo
 
# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
 
# 创建散点图
trace = go.Scatter(
    x = x,
    y = y,
    mode = 'markers'
)
 
# 创建图表
data = [trace]
pyo.plot(data, filename='scatter.html')
```

上面代码中，我们先创建了两个变量x和y，然后使用go.Scatter()方法创建一个散点图并将其存储在trace变量中。最后，我们使用pyo.plot()方法生成html文件并展示出散点图。

2. Plotly热图

热图是一种用于展示数据密度的图表，通常用于热力图、等高线和流线图等。

使用Plotly绘制热图也非常简单，我们可以利用heatmap()方法：

```python
import plotly.graph_objs as go
import plotly.offline as pyo
import numpy as np
 
# 创建数据
x = np.linspace(-10, 10, 101)
y = np.linspace(-10, 10, 101)
z = np.sin(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2))
 
# 创建热图
trace = go.Heatmap(
    z=z,
    x=x,
    y=y,
    colorscale='Viridis'
)
 
# 创建图表
data = [trace]
pyo.plot(data, filename='heatmap.html')
```

上面代码中，我们使用np.linspace()方法创建了两个变量x和y，并使用z=np.sin()方法创建了一个热图数据。最后，我们使用go.Heatmap()方法创建热图并将其存储在trace变量中，并使用pyo.plot()方法生成html文件并展示出热图。

总结

本篇文章介绍了Python中两个流行的数据可视化工具Seaborn和Plotly的基本用法。使用这些工具可以很容易地创建各种类型的图表，并在数据分析工作中提供更加直观和清晰的分析结果。在实战中还需要进一步深入学习这些工具的高级功能，以达到更好的数据可视化效果。