当前位置: 首页 > news >正文

matplotlib:热图、箱形图、小提琴图、堆叠面积图、雷达图、子图

简介:在数字化的世界里,从Web、HTTP到App,数据无处不在。但如何将这些复杂的数据转化为直观、易懂的信息?本文将介绍六种数据可视化方法,帮助你更好地理解和呈现数据。

热图 (Heatmap):热图能有效展示用户在网页或应用界面上的点击分布。例如,它可以用来分析用户最常点击的网页区域,帮助优化页面布局和用户体验。

箱形图 (Box Plot):箱形图非常适合分析网站访问时间或服务器响应时间等数据。它能展示数据的中位数、四分位数和异常值,对于发现性能瓶颈或优化响应策略尤为有用。

小提琴图 (Violin Plot):当你需要更深入地了解数据分布时,小提琴图是一个好选择。比如,在分析App的使用时长时,它不仅显示了数据的分布范围,还展示了数据密度。

堆叠面积图 (Stacked Area Chart):堆叠面积图适用于展示网站流量或应用使用量随时间的变化。通过堆叠不同来源的访问量,你可以直观地看到各部分对总流量的贡献。

雷达图 (Radar Chart):雷达图是比较不同产品或服务性能的理想工具。例如,对比不同的Web服务,你可以在多个维度(如响应时间、用户满意度、访问量)上进行全面比较。

历史攻略:

matplotlib:散点图、饼状图

Python:opencv画点、圆、线、多边形、矩形

Python:数据可视化pyechart

python:数据可视化 - 动态

案例源码:

# -*- coding: utf-8 -*-
# time: 2024/01/13 08:18
# file: plt_demo.py
# 公众号: 玩转测试开发
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np# case1 - 热图 (Heatmap) - 模拟数据:页面区域的点击率
click_data = np.random.rand(10, 10)
sns.heatmap(click_data, cmap='viridis')
plt.title('Web Page Click Heatmap')
plt.show()# case2 - 箱形图 (Box Plot) - 模拟数据:网站每天的响应时间
response_times = np.random.normal(loc=300, scale=50, size=365)sns.boxplot(response_times)
plt.title('Daily Website Response Times')
plt.xlabel('Response Time (ms)')
plt.show()# case3 - 小提琴图 (Violin Plot) - 模拟数据:App每日使用时长
usage_times = np.random.normal(loc=120, scale=30, size=1000)sns.violinplot(data=usage_times)
plt.title('Daily App Usage Times')
plt.xlabel('Usage Time (minutes)')
plt.show()# case4 - 堆叠面积图 (Stacked Area Chart) - 模拟数据:三个来源的网站流量
source1 = np.random.rand(365)
source2 = np.random.rand(365)
source3 = np.random.rand(365)plt.stackplot(range(365), source1, source2, source3, labels=['Source 1', 'Source 2', 'Source 3'])
plt.title('Website Traffic by Source')
plt.xlabel('Day of Year')
plt.ylabel('Traffic')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()# case5 - 雷达图 (Radar Chart) - 模拟数据:Web服务的性能指标
labels = ['Response Time', 'User Satisfaction', 'Feature Richness', 'Ease of Use', 'Reliability']
stats = [3, 5, 2, 4, 5]
stats2 = [4, 3, 3, 2, 5]
stats3 = [2, 4, 5, 5, 3]# 为雷达图创建角度数组
num_vars = len(labels)
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, num_vars, endpoint=False).tolist()
angles += angles[:1]  # 闭合图形stats = stats + stats[:1]
stats2 = stats2 + stats2[:1]
stats3 = stats3 + stats3[:1]fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw=dict(polar=True))# 绘制雷达图
ax.plot(angles, stats, 'o-', linewidth=2)
ax.fill(angles, stats, alpha=0.25)
ax.plot(angles, stats2, 'o-', linewidth=2)
ax.fill(angles, stats2, alpha=0.25)
ax.plot(angles, stats3, 'o-', linewidth=2)
ax.fill(angles, stats3, alpha=0.25)# 设置角度标签
ax.set_thetagrids(np.degrees(angles[:-1]), labels)plt.title('Web Service Performance Comparison')
plt.show()# case6 - 子图数据:模拟Web和App的用户行为数据
days = np.arange(1, 31)
web_traffic = np.random.randint(100, 1000, size=30)
app_traffic = np.random.randint(100, 1000, size=30)
web_clicks = np.random.randint(10, 100, size=30)
app_clicks = np.random.randint(10, 100, size=30)# 创建子图布局
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 10))# 第一个子图:Web流量
axs[0, 0].plot(days, web_traffic, marker='o', color='tab:blue')
axs[0, 0].set_title('Daily Web Traffic')
axs[0, 0].set_xlabel('Day of the Month')
axs[0, 0].set_ylabel('Number of Users')# 第二个子图:App流量
axs[0, 1].plot(days, app_traffic, marker='s', color='tab:green')
axs[0, 1].set_title('Daily App Traffic')
axs[0, 1].set_xlabel('Day of the Month')
axs[0, 1].set_ylabel('Number of Users')# 第三个子图:Web点击量
axs[1, 0].bar(days, web_clicks, color='tab:orange')
axs[1, 0].set_title('Daily Web Clicks')
axs[1, 0].set_xlabel('Day of the Month')
axs[1, 0].set_ylabel('Number of Clicks')# 第四个子图:App点击量
axs[1, 1].bar(days, app_clicks, color='tab:red')
axs[1, 1].set_title('Daily App Clicks')
axs[1, 1].set_xlabel('Day of the Month')
axs[1, 1].set_ylabel('Number of Clicks')# 调整布局
plt.tight_layout()
plt.show()

运行结果:

图片

结论:选择合适的可视化方法不仅能帮助我们更快地理解数据,还能让我们的分析结果更容易被他人理解。无论是数据分析师、产品经理还是营销人员,掌握这些技巧都将使你在数据洪流中游刃有余。欢迎分享你的数据可视化经验,一起探讨如何让数据说话。

相关文章:

matplotlib:热图、箱形图、小提琴图、堆叠面积图、雷达图、子图

简介:在数字化的世界里,从Web、HTTP到App,数据无处不在。但如何将这些复杂的数据转化为直观、易懂的信息?本文将介绍六种数据可视化方法,帮助你更好地理解和呈现数据。 热图 (Heatmap):热图能有效展示用户…...

Django数据库选移的preserve_default=False是什么意思?

有下面的迁移命令: migrations.AddField(model_namemovie,namemov_group,fieldmodels.CharField(defaultdjango.utils.timezone.now, max_length30),preserve_defaultFalse,),迁移命令中的preserve_defaultFalse是什么意思呢? 答:如果模型定…...

逸学Docker【java工程师基础】2.Docker镜像容器基本操作+安装MySQL镜像运行

基础的镜像操作 在这里我们的应用程序比如redis需要构建成镜像,它作为一个Docker文件就可以进行构建,构建完以后他是在本地的,我们可以推送到镜像服务器,逆向可以拉取到上传的镜像,或者说我们可以保存为压缩包进行相互…...

基于Java SSM框架实现医院管理系统项目【项目源码】计算机毕业设计

基于java的SSM框架实现医院管理系统演示 SSM框架 当今流行的“SSM组合框架”是Spring SpringMVC MyBatis的缩写,受到很多的追捧,“组合SSM框架”是强强联手、各司其职、协调互补的团队精神。web项目的框架,通常更简单的数据源。Spring属于…...

【java八股文】之Spring系列篇

【java八股文】之JVM基础篇-CSDN博客 【java八股文】之MYSQL基础篇-CSDN博客 【java八股文】之Redis基础篇-CSDN博客 【java八股文】之Spring系列篇-CSDN博客 【java八股文】之分布式系列篇-CSDN博客 【java八股文】之多线程篇-CSDN博客 【java八股文】之JVM基础篇-CSDN博…...

关于MySQL源码的学习 这里是一些建议

学习MySQL源码需要一定的编程基础,特别是C语言和数据结构。以下是一些建议,帮助你更好地入手学习MySQL源码: 基础知识 熟悉C语言编程基本概念、数据结构和算法。了解Linux操作系统基本概念,如进程、线程、内存管理、文件系统等。…...

Mysql是怎样运行的--下

文章目录 Mysql是怎样运行的--下查询优化explainoptimizer_trace InnoDB的Buffer Pool(缓冲池)Buffer Pool的存储结构空闲页存储--free链表脏页(修改后的数据)存储--flush链表 使用Buffer PoolLRU链表的管理 事务ACID事务的状态事…...

yum来安装php727

yum 安装php727,一键安装,都是安装在系统的默认位置,方便快捷 先确定linux平台中centos的版本信息,一下内容针对el7 查看linux版本 : cat /etc/redhat-release 查看内核版本命令: cat /proc/version (0)如果有安装好…...

基于jackson封装的json字符串与javaBean对象转换工具

文章目录 一、概述二、编码实现1. pom文件引入组件2. 核心代码 三、功能测试1. 测试文件2. 测试代码 四,完整代码 一、概述 带有API接口交互的web项目开发过程中,json字符串与javaBean对象之间的相互转换是比较常见的需求,基于jackson Objec…...

js中的数据类型

JavaScript 中有以下几种常见的数据类型: 基本类型(原始类型): 字符串(String):表示文本数据。数字(Number):表示数值数据。布尔(Boolean&#xf…...

vue3+vant+cropper.js实现移动端图片裁剪功能

一、前言 最近做项目中遇到一个需求,需要对海报图片按照一定的比例进行裁剪并上传到oss。一开始这个需求思路有两个,使用canvas原生或者寻找现成的第三方库,对比了一番觉得canvas实现时间耗费较长,且秉承着不重复造轮子的原则&am…...

springCould中的Bus-从小白开始【11】

目录 🧂1.Bus是什么❤️❤️❤️ 🌭2.什么是总线❤️❤️❤️ 🥓3.rabbitmq❤️❤️❤️ 🥞4.新建模块3366❤️❤️❤️ 🍳5.设计思想 ❤️❤️❤️ 🍿6.添加消息总线的支持❤️❤️❤️ &#x1f9…...

xshell和xftp

1.xshell和xftp的关系 Xftp和Xshell都是Xmanager Power Suite的组件,它们的功能和用途有所不同。 Xshell是一个用于MS Windows平台的强大的SSH、telnet和rlogin终端仿真软件,它使得用户能轻松和安全地从Windows PC上访问Unix/Linux主机。 Xftp是一个用…...

python for...else用法,一个实例就能让你明白

直接上代码,很简单,不用讲解吧,看不懂的话,就需要补充下基础知识了。 def funct2():for i in range(4):try:assert i>2print("success")breakexcept Exception as e:print(error)continueelse:print(循环不合预期)d…...

windows 设置ip命令bat脚本

您可以使用以下命令创建一个批处理文件(.bat)来添加IP地址: echo off set ipaddress set subnetmask set gatewaynetsh interface ip set address name"以太网" sourcestatic address%ipaddress% mask%subnetmask% gateway%gatewa…...

Openharmony 对应Android内存查看

众所周知&#xff0c;内存查看是一个很重要的部分&#xff0c;大多数情况&#xff0c;我们都是使用dumpsys的方法对android的内存进行查看&#xff0c;但是对于openharmony而言好像又不太一样了。 Android内存查看 命令行&#xff1a; adb shell dumpsys meminfo <packag…...

R语言【paleobioDB】——pbdb_interval():通过ID选择,返回一个地层年代段的基本信息

Package paleobioDB version 0.7.0 paleobioDB 包在2020年已经停止更新&#xff0c;该包依赖PBDB v1 API。 可以选择在Index of /src/contrib/Archive/paleobioDB (r-project.org)下载安装包后&#xff0c;执行本地安装。 Usage pbdb_interval (id, ...) Arguments 参数【id】…...

spring boot mybatis plus mapper如何自动注册到spring bean容器

##Import(AutoConfiguredMapperScannerRegistrar.class) ##注册MapperScannerConfigurer ##MapperScannerConfigurer.postProcessBeanDefinitionRegistry方法扫描注册mapper ##找到mapper候选者 ##过滤mapper 类 候选者 ##BeanDefinitionHolder注册到spring 容器...

What is `@PathVariable` does?

PathVariable 是SpringMVC中的注解&#xff0c;用于将HTTP请求的URI路径变量映射到Controller方法参数上。 当URL路径中包含占位符&#xff08;由大括号 {} 包围的部分&#xff09;时&#xff0c;可以使用此注解来绑定这些动态部分到方法参数。 使用样例 获取单个路径变量 …...

如何利用小程序介绍公司品牌形象?

企业小程序的建设对于现代企业来说已经成为了一项必不可少的工作。随着移动互联网的快速发展&#xff0c;越来越多的职场人士和创业老板希望通过小程序来提升企业形象&#xff0c;增强与用户的互动&#xff0c;实现更好的商业效果。在这个过程中&#xff0c;使用第三方制作平台…...

零门槛NAS搭建:WinNAS如何让普通电脑秒变私有云?

一、核心优势&#xff1a;专为Windows用户设计的极简NAS WinNAS由深圳耘想存储科技开发&#xff0c;是一款收费低廉但功能全面的Windows NAS工具&#xff0c;主打“无学习成本部署” 。与其他NAS软件相比&#xff0c;其优势在于&#xff1a; 无需硬件改造&#xff1a;将任意W…...

安宝特方案丨XRSOP人员作业标准化管理平台:AR智慧点检验收套件

在选煤厂、化工厂、钢铁厂等过程生产型企业&#xff0c;其生产设备的运行效率和非计划停机对工业制造效益有较大影响。 随着企业自动化和智能化建设的推进&#xff0c;需提前预防假检、错检、漏检&#xff0c;推动智慧生产运维系统数据的流动和现场赋能应用。同时&#xff0c;…...

CentOS下的分布式内存计算Spark环境部署

一、Spark 核心架构与应用场景 1.1 分布式计算引擎的核心优势 Spark 是基于内存的分布式计算框架&#xff0c;相比 MapReduce 具有以下核心优势&#xff1a; 内存计算&#xff1a;数据可常驻内存&#xff0c;迭代计算性能提升 10-100 倍&#xff08;文档段落&#xff1a;3-79…...

全球首个30米分辨率湿地数据集(2000—2022)

数据简介 今天我们分享的数据是全球30米分辨率湿地数据集&#xff0c;包含8种湿地亚类&#xff0c;该数据以0.5X0.5的瓦片存储&#xff0c;我们整理了所有属于中国的瓦片名称与其对应省份&#xff0c;方便大家研究使用。 该数据集作为全球首个30米分辨率、覆盖2000–2022年时间…...

python报错No module named ‘tensorflow.keras‘

是由于不同版本的tensorflow下的keras所在的路径不同&#xff0c;结合所安装的tensorflow的目录结构修改from语句即可。 原语句&#xff1a; from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense 修改后&#xff1a; from tensorflow.python.keras.lay…...

VM虚拟机网络配置(ubuntu24桥接模式):配置静态IP

编辑-虚拟网络编辑器-更改设置 选择桥接模式&#xff0c;然后找到相应的网卡&#xff08;可以查看自己本机的网络连接&#xff09; windows连接的网络点击查看属性 编辑虚拟机设置更改网络配置&#xff0c;选择刚才配置的桥接模式 静态ip设置&#xff1a; 我用的ubuntu24桌…...

Java求职者面试指南:计算机基础与源码原理深度解析

Java求职者面试指南&#xff1a;计算机基础与源码原理深度解析 第一轮提问&#xff1a;基础概念问题 1. 请解释什么是进程和线程的区别&#xff1f; 面试官&#xff1a;进程是程序的一次执行过程&#xff0c;是系统进行资源分配和调度的基本单位&#xff1b;而线程是进程中的…...

计算机基础知识解析:从应用到架构的全面拆解

目录 前言 1、 计算机的应用领域&#xff1a;无处不在的数字助手 2、 计算机的进化史&#xff1a;从算盘到量子计算 3、计算机的分类&#xff1a;不止 “台式机和笔记本” 4、计算机的组件&#xff1a;硬件与软件的协同 4.1 硬件&#xff1a;五大核心部件 4.2 软件&#…...

破解路内监管盲区:免布线低位视频桩重塑停车管理新标准

城市路内停车管理常因行道树遮挡、高位设备盲区等问题&#xff0c;导致车牌识别率低、逃费率高&#xff0c;传统模式在复杂路段束手无策。免布线低位视频桩凭借超低视角部署与智能算法&#xff0c;正成为破局关键。该设备安装于车位侧方0.5-0.7米高度&#xff0c;直接规避树枝遮…...

通过MicroSip配置自己的freeswitch服务器进行调试记录

之前用docker安装的freeswitch的&#xff0c;启动是正常的&#xff0c; 但用下面的Microsip连接不上 主要原因有可能一下几个 1、通过下面命令可以看 [rootlocalhost default]# docker exec -it freeswitch fs_cli -x "sofia status profile internal"Name …...