淘宝惠普g4-2042tx还有惠普g4-2047tx

发布时间：

本篇文章给大家谈谈惠普g4-2042tx，以及惠普g4-2047tx的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

文章详情介绍：

最新！雨雪“加码”，湖南高速交通管制收费站增至17个

【上午11时湖南高速路况综述】

湖南高速：

G55二广高速 益阳段 2042公里处 清塘铺收费站附近以北 北往南受事故影响 无法通行，K2047处 谭山冲隧道 南往北 因事故影响 导致无法通行，事故正在处理当中，同时这一路段积雪较多，双向车辆都在排长队，目前高速交警在娄底段龙塘枢纽进行分流，清塘铺、龙塘、伏口收费站实行临时交通管制，车辆只出不进。请往邵阳方向的驾驶员在梅城收费站下高速，往常德北上的驾驶员在伏口收费站下高速绕行207国道。

G4京港澳高速 株洲段 K1543处 株洲西收费站入口匝道 南往北因两辆货车追尾 导致通行缓慢，后方驾驶员请在伞铺收费站下高速绕行107国道。

G0421许广高速 衡阳段 K303处 石市收费站附近以南 北往南 因一辆货车侧翻，导致车行不畅，目前事故正在处理当中，请大家耐心有序通过。

目前G5513长张高速 长沙益阳段 双向 积雪较多，车流量较大，请大家一定要谨慎驾驶。

G56杭瑞高速 湘西段 凤凰西收费站出口 因贵州境内事故导致车辆排长队，请大家耐心有序通过。大家也可以在黄丝桥收费站下高速绕行。

淘宝雅芳小黑裙香水测评(雅芳小黑裙多少钱)

G60沪昆高速 邵阳段 K1288处 隆回收费站附近以东 东往西 受事故影响，暂时只有超车道缓慢通行，同时邵阳南、周旺铺收费站往西的入口 实行交通管制，请大家在周旺铺收费站下高速绕行320国道。

S71益娄衡高速 长沙段 K202处 横市收费站附近以南 北往南 收之前的事故影响车行缓慢 请大家耐心有序通过。

受低温雨雪冰冻天气影响，以下收费站对所有车辆实行交通管制：

长沙境内：

S71益娄衡高速 横市、唐市、心田收费站

益阳境内：

G55二广高速 武潭、马迹塘、长塘、仙溪、梅城、清塘铺收费站;

娄底境内：

S71益娄衡高速 经开区收费站 对所有车辆实行交通管制

以下收费站对“两客一危”车辆实行交通管制：

益阳境内：

G5513长张高速 益阳、泉交河、朝阳、幸福渠、迎丰桥收费站;

S7101益阳绕城高速 全线收费站

南益高速 沅江南收费站

平洞高速 益阳段 全线收费站入口

怀化境内：

G56杭瑞高速 官庄、马底驿、沅陵、筲箕湾收费站

G65包茂高速 石羊哨、麻阳、隆家堡、怀化西收费站

S70娄怀高速、S7001怀化绕城高速 全线收费站

娄底境内：

S70娄怀高速 大熊山、苏溪湖、紫鹊界收费站 对7座以上(不含7座)的客车和危险物品运输车辆实行交通管制

截至16日10时，受雨雪天气影响，长沙、益阳、湘西等地出现下雪(暂无结冰)情况，共有11条高速公路通行受到影响，目前已对11个收费站，1条主干道实行临时交通管制。具体管制路段如下：

(一)收费站管制

长沙辖区：S71益娄衡高速横市、唐市、心田收费站实行临时交通管制。

怀化辖区：G65包茂高速怀化段石羊哨 、麻阳 、隆家堡收费站;S70娄怀高速大江口、溆浦、桥江、三江收费站实行临时交通管制。

娄底辖区：S71益娄衡高速娄底段经开区收费站实行临时交通管制。

(二)主干道管制

长沙辖区：S71益娄衡高速216-194Km处，南往北方向，对主干道实行临时交通管制。

另外，S71益娄衡高速灰山港、泥江口收费站;S7101绕城高速金盆山、邓石桥、新桥河收费站;S7101南益高速沅江南收费站;G5513长张高速益阳段泉交河、湘江西、朝阳、幸福渠、迎风桥收费站;S20马安高速益阳段安化、龙塘、冷市、羊角塘收费站;S20益马高速益阳段马迹塘东、大栗港、桃花江收费站;G55二广高速益阳段武潭、马迹塘、长塘、仙溪、梅城、清塘铺收费站对“两客一危”车辆实行禁行临时交通管制。(湖南省交警总队)

因低温雨雪冰冻天气，全省11条高速公路通行受影响

截至16日9时，受低温雨雪冰冻天气影响，长沙、益阳、湘西等地出现下雪(暂无结冰)情况，共有11条高速公路通行受到影响，目前已对17个收费站实行临时交通管制，车辆只出不进。具体管制路段如下：

长沙辖区：S71益娄衡高速横市、唐市、心田收费站实行临时交通管制。

益阳辖区：S71益娄衡高速灰山港、泥江口收费站;S7101绕城高速金盆山、邓石桥、新桥河收费站;S7101南益高速沅江南收费站实行临时交通管制。

怀化辖区：G65包茂高速怀化段石羊哨 、麻阳 、隆家堡收费站;S70娄怀高速大江口、溆浦、桥江、三江收费站实行临时交通管制。

娄底辖区：S71益娄衡高速经开区收费站实行临时交通管制。

另外，G5513长张高速益阳段泉交河、湘江西、朝阳、幸福渠、迎风桥收费站;S20马安高速益阳段安化、龙塘、冷市、羊角塘收费站;S20益马高速益阳段马迹塘东、大栗港、桃花江收费站;G55二广高速益阳段武潭、马迹塘、长塘、仙溪、梅城、清塘铺收费站对“两客一危”车辆实行临时交通管制。(来源：湖南省交警总队)

华声在线1月16日讯 据@湖南省交警总队 消息，截至7时20分，受低温雨雪冰冻天气影响，长沙、益阳、湘西、怀化等地出现下雪结冰情况，共有11条高速公路通行受到影响，目前已对9个收费站实行临时交通管制，车辆只出不进。具体管制路段如下：

长沙辖区：益娄衡高速横市、唐市、心田收费站实行临时交通管制;

益阳辖区：益娄衡高速灰山港、泥江口收费站;绕城高速金盆山、邓石桥、新桥河收费站;南益高速沅江南收费站实行临时交通管制。

另外，马安高速益阳段的安化、龙塘、冷市、羊角塘收费站;益马高速益阳段的马迹塘东、大栗港、桃花江收费站;二广高速益阳段的武潭、马迹塘、长塘、仙溪、梅城、清塘铺收费站对“两客一危”车辆实行临时交通管制。

注意!受恶劣天气影响部分收费站对“两客一危”车辆实行管制

据905交通广播今天早上6:02发布的微博信息，G55二广高速益阳段武潭、马迹塘、长塘、仙溪、梅城、清塘铺收费站入口因恶劣天气对“两客一危”车辆实行交通管制，交通管制解除时间待定。(来源：905交通广播)

数据之美——数据可视化最有价值的50个图表

Tips：

    本文原文部分代码有不准确的地方，已进行修改;

    所有正确的源代码，已整合到 jupyter notebook 文件中;

    运行本文代码，除了安装 matplotlib 和 seaborn 可视化库外，还需要安装其他的一些辅助可视化库，已在代码部分作标注，具体内容请查看下面文章内容。

    在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。 这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。

    介绍

    这些图表根据可视化目标的7个不同情景进行分组。 例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。 或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。

    有效图表的重要特征：

      在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。

      设计简单，您不必太费力就能理解它。

      从审美角度支持信息而不是掩盖信息。

      信息没有超负荷。

      准备工作

      在代码运行前先引入下面的设置内容。 当然，单独的图表，可以重新设置显示要素。


      一、关联 (Correlation)http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629775-5779-J9PyKrFWYoDd56dNu4z0JQsZL3mQ.png

      关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系。 也就是说，一个变量如何相对于另一个变化。

      1. 散点图(Scatter plot)

      散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。 如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。 在 matplotlib 中，您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629776-7106-DkgelC1Phr3rvWKXicKKu5icFERw.jpg

      2. 带边界的气泡图(Bubble plot with Encircling)

      有时，您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。 在这个例子中，你从数据框中获取记录，并用下面代码中描述的 encircle() 来使边界显示出来。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629776-9840-00fOVGA5hibnzhKS3EH7ibhssHcA.jpg

      3. 带线性回归最佳拟合线的散点图 (Scatter plot with linear regression line of best fit)

      如果你想了解两个变量如何相互改变，那么最佳拟合线就是常用的方法。 下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。 要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线，请从下面的 sns.lmplot()调用中删除 hue =’cyl’参数。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629776-5790-qX0ugIVfia0aYWMdz0xnlW1zyGVw.jpg

      针对每列绘制线性回归线：

      或者，可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。 可以通过在 sns.lmplot() 中设置 col=groupingcolumn 参数来实现，如下：

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629776-1538-SJAT0tpX4AM4RHeGyCfP3jWTwgkw.jpg

      4. 抖动图 (Jittering with stripplot)

      通常，多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。 结果，多个点绘制会重叠并隐藏。 为避免这种情况，请将数据点稍微抖动，以便您可以直观地看到它们。 使用 seaborn 的 stripplot() 很方便实现这个功能。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629777-7891-wyENjnc3rkdMjJfcYicvgtg0Itpw.png

      5. 计数图 (Counts Plot)

      避免点重叠问题的另一个选择是增加点的大小，这取决于该点中有多少点。 因此，点的大小越大，其周围的点的集中度越高。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629777-1018-Gzo45aibBgIgLkk78qtcngpLP1Mw.png

      6. 边缘直方图 (Marginal Histogram)

      边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。 这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X 和 Y 的单变量分布。 这种图经常用于探索性数据分析(EDA)。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629777-2002-6YU4v3HiaXUibtBiau02ZQDR2n3Q.jpg

      7. 边缘箱形图 (Marginal Boxplot)

      边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。 然而，箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第25和第75百分位数。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629777-2806-pLTBzoDVc2llwhNUrsxb1cukpJNg.png

      8. 相关图 (Correllogram)

      相关图用于直观地查看给定数据框(或二维数组)中所有可能的数值变量对之间的相关度量。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629778-1731-aAnicS9WmuDj4BD7lwI6FhJK4ibg.jpg

      9. 矩阵图 (Pairwise Plot)

      矩阵图是探索性分析中的最爱，用于理解所有可能的数值变量对之间的关系。 它是双变量分析的必备工具。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629778-4300-BZTpCKwTXjXLWQvVYnuTPrKicUZw.jpg

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629778-9156-mkIHWm5At7XdyJRk84lxvubS1ByA.jpg

      二、偏差 (Deviation)http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629778-7198-J9PyKrFWYoDd56dNu4z0JQsZL3mQ.png

      10. 发散型条形图 (Diverging Bars)

      如果您想根据单个指标查看项目的变化情况，并可视化此差异的顺序和数量，那么散型条形图 (Diverging Bars) 是一个很好的工具。 它有助于快速区分数据中组的性能，并且非常直观，并且可以立即传达这一点。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629779-6926-kMKd5TNExwhyADxyI1CkInLaniaA.jpg

      11. 发散型文本 (Diverging Texts)

      发散型文本 (Diverging Texts)与发散型条形图 (Diverging Bars)相似，如果你想以一种漂亮和可呈现的方式显示图表中每个项目的价值，就可以使用这种方法。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629779-2824-mvlmWLfGCwrtPZlUYDCzyWQ7Votg.jpg

      12. 发散型包点图 (Diverging Dot Plot)

      发散型包点图 (Diverging Dot Plot)也类似于发散型条形图 (Diverging Bars)。 然而，与发散型条形图 (Diverging Bars)相比，条的缺失减少了组之间的对比度和差异。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629780-7588-3gY2jVicia9TtUUgibpuX5cOzsYQ.jpg

      13. 带标记的发散型棒棒糖图 (Diverging Lollipop Chart with Markers)

      带标记的棒棒糖图通过强调您想要引起注意的任何重要数据点并在图表中适当地给出推理，提供了一种对差异进行可视化的灵活方式。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629780-2374-fPJfic28Ql4mFcduWKbVXqX9ONzA.jpg

      14. 面积图 (Area Chart)

      通过对轴和线之间的区域进行着色，面积图不仅强调峰和谷，而且还强调高点和低点的持续时间。 高点持续时间越长，线下面积越大。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629780-4757-xGLicgSzHa4qvfCFAgVy5JVJMPIg.jpg

      三、排序 (Ranking)

      15. 有序条形图 (Ordered Bar Chart)

      有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。 但是，在图表上方添加度量标准的值，用户可以从图表本身获取精确信息。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629781-1693-3oGReN2wNkG0nJGoXmryHzNa5LeA.jpg

      16. 棒棒糖图 (Lollipop Chart)

      棒棒糖图表以一种视觉上令人愉悦的方式提供与有序条形图类似的目的。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629781-3476-MjP87Jzqlu3qM2mcYyP7V6P5mTIw.png

      17. 包点图 (Dot Plot)

      包点图表传达了项目的排名顺序，并且由于它沿水平轴对齐，因此您可以更容易地看到点彼此之间的距离。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629781-6061-Oiatgb4KicKHkTcyy6XQqabfvjhg.jpg

      18. 坡度图 (Slope Chart)

      坡度图最适合比较给定人/项目的“前”和“后”位置。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629781-2144-RDRPzE8Kj6ZemSQcOUR9qdpezIWQ.jpg

      19. 哑铃图 (Dumbbell Plot)

      哑铃图表传达了各种项目的“前”和“后”位置以及项目的等级排序。 如果您想要将特定项目/计划对不同对象的影响可视化，那么它非常有用。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629781-3848-aEuZVnJrxSrYJsaFICko6xPOGKaQ.jpg

      四、分布 (Distribution)http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629782-6321-J9PyKrFWYoDd56dNu4z0JQsZL3mQ.png

      20. 连续变量的直方图 (Histogram for Continuous Variable)

      直方图显示给定变量的频率分布。下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组，从而更好地了解连续变量和类型变量。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629782-9770-WdFm7tyPRmhLC4CqjLehqh2pkH9w.jpg

      21. 类型变量的直方图 (Histogram for Categorical Variable)

      类型变量的直方图显示该变量的频率分布。 通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629782-8026-cZRrKNKj6GxTgpKpkibiaLBDpmAw.jpg

      22. 密度图 (Density Plot)

      密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。 通过“响应”变量对它们进行分组，您可以检查 X 和 Y 之间的关系。以下情况用于表示目的，以描述城市里程的分布如何随着汽缸数的变化而变化。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629782-8741-EKWb2YmSCqypgrSfiahpsFicajhA.png

      23. 直方密度线图 (Density Curves with Histogram)

      带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629782-5964-atkoNkfbqibDy5WaDH9rnlIvr4Yw.jpg

      24. Joy Plot

      Joy Plot允许不同组的密度曲线重叠，这是一种可视化大量分组数据的彼此关系分布的好方法。 它看起来很悦目，并清楚地传达了正确的信息。 它可以使用基于 matplotlib 的 joypy 包轻松构建。

      注：需要安装 joypy 库

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629783-2047-UicvVWXbXUg8LzCfmbsBySVIFj0Q.jpg

      25. 分布式包点图 (Distributed Dot Plot)

      分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。 点数越暗，该区域的数据点集中度越高。 通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629783-5059-BwBabyJNHg77xcpRibUHHRBZGGpQ.jpg

      26. 箱形图 (Box Plot)

      箱形图是一种可视化分布的好方法，记住中位数、第25个第45个四分位数和异常值。 但是，您需要注意解释可能会扭曲该组中包含的点数的框的大小。 因此，手动提供每个框中的观察数量可以帮助克服这个缺点。

      例如，左边的前两个框具有相同大小的框，即使它们的值分别是5和47。 因此，写入该组中的观察数量是必要的。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629783-4799-Db9uicHJetCSWXcGLHosjpuaOrLg.png

      27. 包点+箱形图 (Dot + Box Plot)

      包点+箱形图 (Dot + Box Plot)传达类似于分组的箱形图信息。 此外，这些点可以了解每组中有多少数据点。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629784-8987-lNRRaibBCRVyX64NiaB7oL723Qaw.jpg

      28. 小提琴图 (Violin Plot)

      小提琴图是箱形图在视觉上令人愉悦的替代品。 小提琴的形状或面积取决于它所持有的观察次数。 但是，小提琴图可能更难以阅读，并且在专业设置中不常用。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629784-7367-mann5xhSMaX5XZia9nvKhAdB3C0w.png

      29. 人口金字塔 (Population Pyramid)

      人口金字塔可用于显示由数量排序的组的分布。 或者它也可以用于显示人口的逐级过滤，因为它在下面用于显示有多少人通过营销渠道的每个阶段。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629784-6792-hLVcsjZWg4OmRibbGbiaZXLriaEA.jpg

      30. 分类图 (Categorical Plots)

      由 seaborn库 提供的分类图可用于可视化彼此相关的2个或更多分类变量的计数分布。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629784-7232-cGSicxM1j0hlWO9bO8ZufN1MmwOA.jpg

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629784-3822-bLgbp5po2ClFbLBWNv01sQ0Qs5xw.png

      五、组成 (Composition)

      31. 华夫饼图 (Waffle Chart)

      可以使用 pywaffle包 创建华夫饼图，并用于显示更大群体中的组的组成。

      注：需要安装 pywaffle 库

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629785-4258-wLQG5Bribmkg807icr1X92kLjdMg.jpg

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629785-1666-iawwWpDkAdy4UK7wSWYc619ws61w.jpg

      32. 饼图 (Pie Chart)

      饼图是显示组成的经典方式。 然而，现在通常不建议使用它，因为馅饼部分的面积有时会变得误导。 因此，如果您要使用饼图，强烈建议明确记下饼图每个部分的百分比或数字。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629786-5034-nFTuTzZO7EywsVXG9pyatsm6fysg.png

      淘宝网加绒卫衣相当于几度的衣服跟加绒卫衣掉毛怎么处理

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629786-8520-eIwtWPzYZeAkkQ9qCPyHntcG86Og.png

      33. 树形图 (Treemap)

      树形图类似于饼图，它可以更好地完成工作而不会误导每个组的贡献。

      注：需要安装 squarify 库

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629786-6312-oAhfwFfhia1VFHeY8yfniccln3Gg.jpg

      34. 条形图 (Bar Chart)

      条形图是基于计数或任何给定指标可视化项目的经典方式。 在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。 颜色名称存储在下面代码中的all_colors中。 您可以通过在 plt.plot()中设置颜色参数来更改条的颜色。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629786-4296-LZm2micdC6p5sicVEUmHp67w4ZyA.png

      六、变化 (Change)

      35. 时间序列图 (Time Series Plot)

      时间序列图用于显示给定度量随时间变化的方式。 在这里，您可以看到 1949年 至 1969年间航空客运量的变化情况。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629786-4863-L26EEiaMfuFaXUPh3OIsXBuv3ggw.png

      36. 带波峰波谷标记的时序图 (Time Series with Peaks and Troughs Annotated)

      下面的时间序列绘制了所有峰值和低谷，并注释了所选特殊事件的发生。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629786-7715-KVc1licqWiaBKl82jdleSYA2tCZA.jpg

      37. 自相关和部分自相关图 (Autocorrelation (ACF) and Partial Autocorrelation (PACF) Plot)

      自相关图(ACF图)显示时间序列与其自身滞后的相关性。 每条垂直线(在自相关图上)表示系列与滞后0之间的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。 那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。

      那么如何解读呢?

      对于空乘旅客，我们看到多达14个滞后跨越蓝线，因此非常重要。 这意味着，14年前的航空旅客交通量对今天的交通状况有影响。

      PACF在另一方面显示了任何给定滞后(时间序列)与当前序列的自相关，但是删除了滞后的贡献。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629787-9825-xBrpvGcDN7ukA5bFydPWyhg27Cxg.png

      38. 交叉相关图 (Cross Correlation plot)

      交叉相关图显示了两个时间序列相互之间的滞后。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629787-5329-cU13sjCvItuMwhPG84E4gxI0QFYw.png

      39. 时间序列分解图 (Time Series Decomposition Plot)

      时间序列分解图显示时间序列分解为趋势，季节和残差分量。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629787-4510-5UIRECN7F9rsXZlcLRJz0L2GibQg.png

      40. 多个时间序列 (Multiple Time Series)

      您可以绘制多个时间序列，在同一图表上测量相同的值，如下所示。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629787-9739-tZ1cY7gB05sibOM2DGR7GRdYPzmw.jpg

      41. 使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形 (Plotting with different scales using secondary Y axis)

      如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列，则可以在右侧的辅助Y轴上再绘制第二个系列。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629787-7394-vCuDGOpG6bYiaSXDghDPB3xecyGg.jpg

      42. 带有误差带的时间序列 (Time Series with Error Bands)

      如果您有一个时间序列数据集，每个时间点(日期/时间戳)有多个观测值，则可以构建带有误差带的时间序列。 您可以在下面看到一些基于每天不同时间订单的示例。 另一个关于45天持续到达的订单数量的例子。

      在该方法中，订单数量的平均值由白线表示。 并且计算95%置信区间并围绕均值绘制。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629788-5943-GFm8msn5FF3ZvFPj7HibfkTohPsA.png

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629788-2064-pO3MNY5rd5icvYZco86YOMkkklTw.jpg

      43. 堆积面积图 (Stacked Area Chart)

      堆积面积图可以直观地显示多个时间序列的贡献程度，因此很容易相互比较。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629788-8375-lznukqP3B7juAm0ibR6dkDCn1hEQ.jpg

      44. 未堆积的面积图 (Area Chart UnStacked)

      未堆积面积图用于可视化两个或更多个系列相对于彼此的进度(起伏)。 在下面的图表中，您可以清楚地看到随着失业中位数持续时间的增加，个人储蓄率会下降。 未堆积面积图表很好地展示了这种现象。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629788-8428-1qPqzbkGdm5N25dMVvx9ibRB9tqA.jpg

      45. 日历热力图 (Calendar Heat Map)

      与时间序列相比，日历地图是可视化基于时间的数据的备选和不太优选的选项。 虽然可以在视觉上吸引人，但数值并不十分明显。 然而，它可以很好地描绘极端值和假日效果。

      注：需要安装 calmap 库

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629788-3127-EWlSjuIERnZEtWV00YXChMUblBFA.jpg

      淘宝网豪华碰碰车价格(地网碰碰车价格)

      46. 季节图 (Seasonal Plot)

      季节图可用于比较上一季中同一天(年/月/周等)的时间序列。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629788-1666-WaTxdDHEXkic3Qnibv1BeVamPHhw.jpg

      七、分组 (Groups)http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629789-7096-J9PyKrFWYoDd56dNu4z0JQsZL3mQ.png

      47. 树状图 (Dendrogram)

      树形图基于给定的距离度量将相似的点组合在一起，并基于点的相似性将它们组织在树状链接中。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629789-9847-r8kyW17lS28ths5uVqqdgX4KhkgA.jpg

      48. 簇状图 (Cluster Plot)

      簇状图 (Cluster Plot)可用于划分属于同一群集的点。 下面是根据USArrests数据集将美国各州分为5组的代表性示例。 此图使用“谋杀”和“攻击”列作为X和Y轴。 或者，您可以将第一个到主要组件用作X轴和Y轴。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629789-2731-stNPQk9oM2Ymty3QuNbWZAwAFS9w.jpg

      49. 安德鲁斯曲线 (Andrews Curve)

      安德鲁斯曲线有助于可视化是否存在基于给定分组的数字特征的固有分组。 如果要素(数据集中的列)无法区分组(cyl)，那么这些线将不会很好地隔离，如下所示。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629790-2223-70XbMpEO9eBM7hEjgwVRUvNNPKCA.png

      50. 平行坐标 (Parallel Coordinates)

      平行坐标有助于可视化特征是否有助于有效地隔离组。 如果实现隔离，则该特征可能在预测该组时非常有用。

      http://www.199it.com/wp-content/uploads/2019/01/1547629790-8674-tfpABAUmYat4R8iamUpvPu25x8AA.png

      原文标题：

      Top 50 matplotlib Visualizations – The Master Plots (with full python code)

      原文链接：

      https://www.machinelearningplus.com/plots/top-50-matplotlib-visualizations-the-master-plots-python/

      请使用手机"扫一扫"x