【數(shù)據(jù)分析】可視化分類型變量，我一般使用這6種圖形
上一篇文章如何選用最合適的圖形表達(dá)數(shù)據(jù)？我的一個(gè)思路，我們探討了數(shù)值型變量如何選圖的一些技巧，今天討論分類型變量選圖策略。
那么，什么是分類型變量，很好理解，像這樣的：
第一個(gè)，最先想到的應(yīng)該是柱狀圖：
第二個(gè)，一個(gè)很有意思的、特殊的柱狀圖：棒棒糖圖，柱狀圖被轉(zhuǎn)換成一條線和一個(gè)點(diǎn)。它顯示了數(shù)字變量和分類變量之間的關(guān)系，下圖是基本的棒棒圖：
第三個(gè)，熱力圖也能表達(dá)分類變量和數(shù)字的關(guān)系，上篇文章我們提到熱力圖，在此不詳細(xì)展開：
第四個(gè)，詞云圖（Wordcloud）也能可視化分類變量，顯示一個(gè)單詞列表中每個(gè)單詞的重要性，用字體大小或顏色顯示：
第五個(gè)，餅圖是一個(gè)分為多個(gè)部分的圓，每個(gè)部分代表一個(gè)整體的比例，也能用來表達(dá)分類變量：
第六個(gè)，樹狀圖將層次數(shù)據(jù)顯示為一組嵌套的矩形。每組由一個(gè)矩形表示，矩形的面積與其值成比例。樹形圖的優(yōu)點(diǎn)是能夠有效地表示大量的數(shù)據(jù)。如果有多個(gè)層次結(jié)構(gòu)（>2），建議構(gòu)建一個(gè)交互式圖形：?jiǎn)螕羯蠈訉@示下一層。
import matplotlib.pyplot as plt
import squarify
squarify.plot(sizes=[13,22,35,5], label=["group A", "group B", "group C", "group D"], color=["red","green","blue", "grey"], alpha=.4 )
plt.axis('off')
plt.show()
后面你再遇到分類變量可視化時(shí)，可以找出這篇文章，應(yīng)該對(duì)你有一定參考價(jià)值。所以，建議收藏，點(diǎn)贊支持。
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