Python與資料分析4-資料視覺化-鳶尾花

“Talk is cheap. Show me the code.”
― Linus Torvalds

老子第41章
上德若谷
大白若辱
大方無隅
大器晚成
大音希聲
大象無形
道隱無名

拳打千遍, 身法自然

“There’s no shortage of remarkable ideas, what’s missing is the will to execute them.” – Seth Godin
「很棒的點子永遠不會匱乏，然而缺少的是執行點子的意志力。」—賽斯．高汀

110_1_高中週期性課程: Python程式入門與資料分析初探, 道明高中

本系列文章之連結

• Python程式與數據資料分析1 link
• Python程式與數據資料分析1.1 Kaggle站免費教學的路徑圖 link
• Python 與數據資料分析2-資料視覺化-Matplotlib.pyplot 入門 link
• Python 與數據資料分析3.1-資料視覺化-基本圖表類型 link
• Python 與數據資料分析3.2-資料視覺化-從 seabon 的函數分類來看 link
• Python與資料分析3.3-資料視覺化-seaborn 補充 link
• Python與資料分析4-資料視覺化-鳶尾花 link
• Python與資料分析 5-入門級競賽分析-鐵達尼號 link

---

---

資料視覺化, 或敘述式統計, 是以直觀的圖表來呈現出資料的分群. 或內含的結構, 關係等.

以下我們講解 Kaggle 站的課程: Python Data Visualizations
Ref: Python Data Visualizations, https://www.kaggle.com/benhamner/python-data-visualizations link
講解用 Python 相關工具對鳶尾花資料做視覺化的分析:
This notebook demos Python data visualizations on the Iris dataset
This Python 3 environment comes with many helpful analytics libraries installed. It is defined by the kaggle/python docker image
使用到3個程式庫: pandas, matplotlib, seaborn
We’ll use three libraries for this tutorial: pandas, matplotlib, and seaborn.

資料分析的初學者如何載入鳶尾花 Iris.csv 資料集

原網頁文章中載入鳶尾花 Iris.csv 資料集, 是已經先在硬碟中有 Iris.csv, 再以 pd.read_csv() 讀入:
iris = pd.read_csv("../input/Iris.csv") # the iris dataset is now a Pandas DataFrame
但原網頁並沒有說 iris.csv 是怎麼得到的, 對於不時很熟悉 資料分析的初學者, 這也會成為問題的,

資料分析的初學者如何載入資料集:

• 如果是在 R 語言,
  可以直接載入 > library(ISwR), 裡面有很多常用的資料, 或是下 > data(package = .packages(all.available = TRUE)), 查看所有載入的包中有那些現成的 data.

• 在 Python, 則可以使用 sklearn (就是 scikit-learn) 程式庫 datasets, 裡面有很多常用的資料:

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()

注意, 從 sklearn 載入的是 字典 dict() 的型態, 主要資料則是 np.array()的型態,
一般如果用 pd.read_csv() 讀入, 則是 DataFrame, 會有較多指令可以使用!

• 另一個方法是到 Kaggle 站內 選 Datasets, 這裡放者許多常用的 data, 搜尋 Iris
  
• 另一個在資料分析領域常用方法,就是到 UC Irvine(加州大學爾灣分校) 的站下載到硬碟中, archive.ics.uci.edu/ml the UC Irvine Machine Learning Repository, 使用搜尋功能.
  https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php link
  

---

首先載入各程式庫及鳶尾花 Iris.csv 資料集

Iirs 的
sepal 是指 萼片
petal 是指 花瓣

Ref: https://en.wikipedia.org/wiki/Sepal link

從 sklearn 載入鳶尾花 Iris 資料集(不推薦)

以下程式碼,

1. 載入各個程式庫: pandas, matplotlib, seaborn, sklearn
2. 從 sklearn 載入鳶尾花 Iris 資料集(注意, 此時是字典的格式) 而不是 iris.csv)
3. 用 print() 印出 Iris

# 20210723 P-J Lai MATH NKNU
##以下我們講解 Kagle 站的課程: **Python Data Visualizations**
##Ref: Python Data Visualizations, https://www.kaggle.com/benhamner/python-data-visualizations [link](https://www.kaggle.com/benhamner/python-data-visualizations)
##講解用 Python 相關工具對鳶尾花資料做視覺化的分析:
##This notebook demos Python data visualizations on the Iris dataset
##This Python 3 environment comes with many helpful analytics libraries installed. It is defined by the kaggle/python docker image
##使用到3個程式庫: **pandas, matplotlib, seaborn**
##We'll use three libraries for this tutorial: pandas, matplotlib, and seaborn.
# PythonDataVisualizations_Iris_Kaggle.pyimport pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(style="white", color_codes=True)#iris = pd.read_csv("../input/Iris.csv") # the iris dataset is now a Pandas DataFrame# 我們從 sklearn 載入 Iris
import sklearn
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()print(iris)
#iris.head()

特別注意
在 sklearn 中对数据有如下要求：
特征’data’和标签’target’要用分开的对象存储
特征和标签要是数字
特征和标签都要使用numpy的array来存储
Ref: 百浪多息, 从iris数据集入门scikit-learn, https://zhuanlan.zhihu.com/p/75127982 link

從 sklearn 載入 Iris 是 字典 dict() 的型態,

‘data’ 屬性放主要資料, 是 np.array()的型態
可以下
print(type(iris['data']))
查詢 iris 的 data 是何資料型態
輸出為
<class 'numpy.ndarray'>

另一屬性 ‘target_names’, 是放置鳶尾花的 3 種名稱:
'target_names': array(['setosa', 'versicolor', 'virginica']

另一屬性 ‘feature_names’ 是指出 data 裏的數字是 4種長度(花萼花瓣等):
‘feature_names’: [‘sepal length (cm)’, ‘sepal width (cm)’, ‘petal length (cm)’, ‘petal width (cm)’]

如果我們想把 從 sklearn 載入 Iris 轉成 pd.DataFrame, 會發現, 出現錯誤訊息: 長度不一致!

iris=pd.DataFrame(iris)
ValueError: arrays must all be same length

---

從Kagle或是UCI下載再用pd.read_csv()讀入(推薦)

以下我們將以上的 2. 從 sklearn 載入鳶尾花 Iris 資料集作法改成, 先從 Kagle或是 UCI 下載 iris.csv, 再用 pd.read_csv() 讀入, 則是 DataFrame, 會有較多指令可以使用!
2. 先從 Kagle或是 UCI 下載 Iris.csv (注意, 此時是 Iris.csv), 再用 pd.read_csv() 讀入 為 pd.DataFrame的格式
iris = pd.read_csv("./Iris.csv")
print(iris.head())

# 20210723 P-J Lai MATH NKNU
###############################################################
##以下程式碼, 
##1. 載入各個程式庫: **pandas, matplotlib, seaborn, sklearn**
##2. 先從 Kagle或是 UCI 下載 Iris.csv (注意, 此時是 Iris.csv),
##3. 再用 pd.read_csv() 讀入 為  pd.DataFrame的格式,
## 則是 DataFrame, 會有較多指令可以使用!3. 用 print() 印出 Iris.csvimport pandas as pd
##import warnings # current version of seaborn generates a bunch of warnings that we'll ignore
##warnings.filterwarnings("ignore")
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(style="white", color_codes=True)# 假設已先從 Kagle 或是 UCI 下載 Iris.csv 
# 再用 pd.read_csv() 讀入 為  pd.DataFrame的格式iris = pd.read_csv("./Iris.csv")
print(iris.head())

輸出為:

>>> 
== RESTART: C:\Users\user\Desktop\PythonDataVisualizations_Iris_pd.read_csv.py =Id  SepalLengthCm  SepalWidthCm  PetalLengthCm  PetalWidthCm      Species
0   1            5.1           3.5            1.4           0.2  Iris-setosa
1   2            4.9           3.0            1.4           0.2  Iris-setosa
2   3            4.7           3.2            1.3           0.2  Iris-setosa
3   4            4.6           3.1            1.5           0.2  Iris-setosa
4   5            5.0           3.6            1.4           0.2  Iris-setosa

---

用 Pandas, seaborn 做最初步分析

Pandas, seaborn 的安奘可以參考本系列第一篇: Python 程式與數據資料分析1, https://blog.csdn.net/m0_47985483/article/details/118150492 link

對於從未使用過 Pandas 與 seaborn 的讀者, 可以直接閱讀接下來的各種操作, 我會在適當處加以說明,

但是想要較全面性的了解與掌握, 還是建議閱讀以下的連結資料:

Pandas 入門 的說明, 可以看 Kaggle 上的網頁講義, 或搜雲網路上的網誌也是滿山滿谷, https://www.kaggle.com/learn/pandas link

seaborn 入門 的說明, 可以看 Kaggle 上的網頁講義, 或搜尋網路上的網誌也是滿山滿谷, link

seaborn 的詳細介紹可以參考此篇: herr_kun, python-seaborn画图-(matploytlib)更高级的数据绘图工具, link

用iris["Species"].value_counts()統計各品種之數目`

iris["Species"].value_counts() 會以 “Species” 這個屬性的值為區別, 去計算在整個 DataFrame資料 中有多少個, 同一種 “Species” 的歸做一類計算數目, Iris 有三種品種, 以下計算出各有 50個.

# 用 Pandas, seaborn 最初步分析print(iris["Species"].value_counts())##輸出
##Iris-virginica     50
##Iris-versicolor    50
##Iris-setosa        50
##Name: Species, dtype: int64

用 iris.plot() 做最初步的繪圖

程式碼:

## 用 `iris.plot()` 做最初步的繪圖iris.plot(kind="scatter", x="SepalLengthCm", y="SepalWidthCm")
plt.show()

iris.plot() 是使用 Pandas 的 plot(), 而非 Matplotlib.pyplot 的 plot(), 但是基本上是用 Matplotlib.pyplot 的 plot() 加以重載而已, 所以大多數使用的參數與方式都類似.
iris.plot(kind="scatter", x="SepalLengthCm", y="SepalWidthCm")
指定
kind=“scatter”: 用散點繪製,
x=“SepalLengthCm”: x 軸是 “SepalLengthCm”, 即 x 軸是萼片的長度,
y=“SepalWidthCm”: y 軸是 “SepalWidthCm”, 即 y 軸是萼片的寬度.

上圖呈現 由萼片的長度, 萼片的寬度, 的不同, 確實讓 樣本呈現出只少兩個群體.
這種就是敘述式統計, 以直觀的圖表來呈現出資料的分群. 或內含的結構關係等.

用 seaborn.jointplot() 做最初步的繪圖

seaborn 會有較豐富的繪圖指令可以運用, 預設的圖形也較美麗, 不需要做太多微細的控制, 可以減輕初學者的負擔, 讓他專心在資料分析的工作上.

sns.jointplot(x="SepalLengthCm", y="SepalWidthCm", data=iris, size=5)
size=5 是指定點的大小

sns.jointplot(x="SepalLengthCm", y="SepalWidthCm", data=iris, size=5)

深入的 jointplot()屬性的使用, 點選 jointplot 位置, 會連結到 jointplot 的詳細說明文件處
https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.jointplot.html#seaborn.jointplot link

sns.FacetGrid()

為了讓每個資料點根據他的種類, 呈現不同顏色, Python Data Visualizations這個教學是使用 sns.FacetGrid() 指令:

sns.FacetGrid(iris, hue="Species", size=5) \.map(plt.scatter, "SepalLengthCm", "SepalWidthCm") \.add_legend()

用 seaborn.jointplot(,hue='Species,) 也可以呈現不同種類之顏色

用這方法比使用sns.FacetGrid() 更清楚直接

加上指定 顏色的屬性
hue='Species'
大家可以看到上圖, jointplot() 自動將預設之 histogram(直方圖頻率圖) 圖改成 kde(核密度) 圖

## 用 `seaborn.jointplot()` 也可以呈現不同種類之顏色
sns.jointplot(x="SepalLengthCm", y="SepalWidthCm", data=iris, size=5, hue='Species')
plt.show()

上圖顯示 橘色的 versicolor, 與 綠色的 verginica 品種是混在一起的, 表示單用萼片的長與寬無法適當的區分這兩種,

以下我們改用 petal 花瓣來區分看看
發現區分的效果很好

## 改用 petal 花瓣來區分看看(發現很區隔開來)
sns.jointplot(x="PetalLengthCm", y="PetalWidthCm", data=iris, size=5, hue='Species')
plt.show()

用 seaborn.boxplot() 看Sepal Length 分布

sns.boxplot(x="Species", y="SepalLengthCm", data=iris)
plt.show()

用 seaborn.boxplot() 看 Petal Length 分布

可以看出三個種類的分布集中程度, 用 Petal(花瓣) 看, 分布的狀況有較拉開

sns.boxplot(x="Species", y="PetalLengthCm", data=iris)
plt.show()

ax = sns.stripplot(, jitter=True,)

網頁上說明:
Saving the resulting axes as ax each time causes the resulting plot to be shown on top of the previous axes
意思就是, 可以將圖存為 ax, 如此, 後面的圖會疊在已先產生的圖上.
stripplot(, jitter=True,) 的 jitter, 會讓 點, 稍微左右挪動, 不會落在通一條垂直線上, 可以讓點的分布更清楚呈現,

# Saving the resulting axes as ax each time causes the resulting plot 
# to be shown on top of the previous axes
ax = sns.boxplot(x="Species", y="PetalLengthCm", data=iris)
ax = sns.stripplot(x="Species", y="PetalLengthCm", data=iris, jitter=True, edgecolor="gray")

sns.stripplot() 就是散點圖

seaborn.stripplot(*, x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, jitter=True, dodge=False, orient=None, color=None, palette=None, size=5, edgecolor='gray', linewidth=0, ax=None, **kwargs)
Draw a scatterplot where one variable is categorical.
就是散點圖, 適合跟 boxplot(), violinplot() 等結合使用
上圖就是跟 boxplot()結合使用之例子!

Ref: sns.stripplot() link

violinplot() 提琴圖, 其實就是把 boxplot() 跟 stripplot() 合起來的圖

上面跟 stripplot() 跟 boxplot()結合使用之例子, 可以用 violinplot()一個指令來實現.

# A violin plot combines the benefits of the previous two plots 
# and simplifies them
# Denser regions of the data are fatter, and sparser thiner in 
# a violin plot
# 提琴圖, 其實就是把 boxplot() 跟 stripplot() 合起來的圖:
sns.violinplot(x="Species", y="PetalLengthCm", data=iris, size=6)
plt.show()

Ref: sns.violinplot() link

FacetGrid().map(kdeplot,).add_legend()

kdeplot() 可以產生指定屬性的和密度估計圖
A final seaborn plot useful for looking at univariate relations is the kdeplot,
which creates and visualizes a kernel density estimate of the underlying feature

# A final seaborn plot useful for looking at univariate relations is the kdeplot,
# which creates and visualizes a kernel density estimate of the underlying feature
sns.FacetGrid(iris, hue="Species", size=6) \.map(sns.kdeplot, "PetalLengthCm") \.add_legend()plt.show()

pairplot()(分片) 運用 seaborn 最有名的指令

pairplot( data) 可以畫出 data 各屬性兩兩交互的分布(分片)圖, 例如 花萼寬度對花萼長度, 或 花萼寬度
對花瓣長度, 等等.

iris.drop("Id", axis=1)
此指令則是先去掉 下標編號 0,1,2,3,這一直行,
axis=1, 指定沿著 column(直行) 刪除
axis=0, 則是指定沿著 row(橫行) 刪除

# Another useful seaborn plot is the pairplot, which shows the bivariate relation
# between each pair of features
# 
# From the pairplot, we'll see that the Iris-setosa species is separataed from the other
# two across all feature combinations
sns.pairplot(iris.drop("Id", axis=1), hue="Species", size=3)
plt.show()

預設的效果, 與以下指定 diag_kind="kde", 是一樣的
指定其他的, 例如 ecdf, box, swarm 等都有 error

sns.pairplot(iris.drop("Id", axis=1), hue="Species", size=3, diag_kind="kde")
plt.show()

透過 pairplot()分片繪圖, 我們可以立即看出 藍色 setosa 這個種類在各個屬性都與其他兩個種類區隔得很清楚,

另一方面, 花瓣寬PetalWidthCm 或花瓣長PetalLengthCm 都與其他屬性呈現清楚的區隔(分類)效果,
也可看出, PetalLengthCm 對 SepalLengthCm 的分類效果最好.

用 Pandas 的指令繪圖

data.boxplot(by="Species",)

Pandas 的 DataFrame 可以用 by="Species" 來分群繪圖
iris.drop(“Id”, axis=1).boxplot(by="Species", figsize=(12, 6))

# Now that we've covered seaborn, let's go back to some of the ones we can make with Pandas
# We can quickly make a boxplot with Pandas on each feature split out by species
# by="Species", 用種類分群
iris.drop("Id", axis=1).boxplot(by="Species", figsize=(12, 6))
plt.show()

pandas.plotting.andrews_curves()

原網頁的指令是較早期的
from pandas.tools.plotting import andrews_curves
andrews_curves(iris.drop(“Id”, axis=1), “Species”)
現在只要直接下
pandas.plotting.andrews_curves()

pd.plotting.andrews_curves(iris.drop("Id", axis=1), "Species")
plt.show()

# One cool more sophisticated technique pandas 
# has available is called Andrews Curves
# Andrews Curves involve using attributes of 
# samples as coefficients for Fourier series
# and then plotting these
# 這是早期的作法: from pandas.tools.plotting 
# import andrews_curves
pd.plotting.andrews_curves(iris.drop("Id", axis=1), "Species")
plt.show()

pandas.plotting.parallel_coordinates()

另一個類似的呈現方式, 是 parallel_coordinates():
Another multivariate visualization technique pandas has is parallel_coordinates
Parallel coordinates plots each feature on a separate column & then draws lines
connecting the features for each data sample

pd.plotting.parallel_coordinates(iris.drop("Id", axis=1), "Species")

pd.plotting.parallel_coordinates(iris.drop("Id", axis=1), "Species")
plt.show()

pandas.plotting.radviz() 類似雷達圖

pandas.plotting.radviz() 類似雷達圖, 將四個屬性均分在一個圓周上, 再按比例描點, 就可以看出該資料點在四個屬性裡的比值.

但是雷達圖 每個資料點會有4個屬性, 就會標出4個點, 做出一個多邊形, 讓讀者感覺該資料點在哪個屬性較強,

而 radviz() 在四個屬性裡只標出一個點, 按他在在四個屬性裡的比值, 決定他離哪個屬性較近, 值較大的那個屬性, 就表示該彈簧之彈性係數大, 則不易拉開, 則此點就較接近值較大的那個屬性, (當然各屬性值必須先歸一化 normalized)
所以直觀上理解 radviz(): 點較接近屬性值較大的那個屬性的位置.

Ref: 一叶_障目, Radviz可视化原理, https://blog.csdn.net/Haiyang_Duan/article/details/78985225, link

A final multivariate visualization technique pandas has is radviz Which puts each feature as a point on a 2D plane, and then simulates having each sample attached to those points through a spring weighted by the relative value for that feature
這是早期的作法: from pandas.tools.plotting import radviz

pd.plotting.radviz(iris.drop("Id", axis=1), "Species")
plt.show()

# 這是早期的作法: from pandas.tools.plotting 
# import radviz
pd.plotting.radviz(iris.drop("Id", axis=1), "Species")
plt.show()

seaborn 函數分 axes-level(專門型), figure-level(通用型)兩種

在學seaborn 時, 在網路上的說明, 常常 同樣的效果,各家的指令都不同, 會讓初學者感到混亂, 其實可以先了解 seaborn 的設計, 繪圖函數 基本上分通用型 figure-level 與專門型 axes-level兩種類別.
參考下圖, 最上方的函數, 屬於 figure-level 的函數, 之後的較小字體的則是 axes-levle functions,

• figure-level 函數function: 可視為通用型的, 例如 distplot(), 加上例如 kind=“kde”, 就會呈現跟 kdeplot()一樣的效果, 透過更換 kind=" " 的指定, 可以更換它下方的任一個繪圖, 例如 distplot() 涵蓋 histplot(), kdeplot(), ecdfplot(), rugplot().
• axes-levle funciton: 可視為專門型的, 指執行特定的繪圖, 下圖較小字體的都是 axes-levle functions,
  
  seaborn 有所有函數與指令的列表, 可以參考官網 API reference:
  https://seaborn.pydata.org/api.html link

Wrap Up 結尾

希望你享受這個快速地介紹, 透過Python 中的 pandas, seaborn, and matplotlib 我們可以快速的產生資料的視覺畫分析.
I hope you enjoyed this quick introduction to some of the quick, simple data visualizations you can create with pandas, seaborn, and matplotlib in Python!

我鼓勵你自己重複這些指令操作, 以此為基礎, 將這些方法用在其他的資料集上, 或整合進你的工作流程
I encourage you to run through these examples yourself, tweaking them and seeing what happens. From there, you can try applying these methods to a new dataset and incorprating them into your own workflow!

到 Kaggle 的 Datasets 區域找其他的資料集練習, The World Food Facts 這個資料集非常適合視覺化的練習!

See Kaggle Datasets for other datasets to try visualizing. The World Food Facts data is an especially rich one for visualization.

Reference

• Python Data Visualizations, https://www.kaggle.com/benhamner/python-data-visualizations link

• 百浪多息, 从iris数据集入门scikit-learn, https://zhuanlan.zhihu.com/p/75127982 link

• Kaggle 的網頁上的教學: Pandas教學, https://www.kaggle.com/learn/pandas link

seaborn

• seaborn 的詳細介紹可以參考此篇: herr_kun, python-seaborn画图-(matploytlib)更高级的数据绘图工具, https://blog.csdn.net/herr_kun/article/details/87697639?utm_term=python%E7%94%BB%E5%9B%BE%E5%BA%93seaborn&utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2_allsobaiduweb~default-6-87697639&spm=3001.4430 link

• Kaggle 此處的教學就是使用 seaborn: Data Visualization 資料視覺化教學, https://www.kaggle.com/learn/data-visualization link

• seaborn 的教學: https://seaborn.pydata.org/tutorial.html link

• seaborn 有所有函數與指令的列表, 可以參考官網 API reference
  https://seaborn.pydata.org/api.html link

• 深入的 jointplot()屬性的使用, 點選 API reference jointplot 位置, 會連結到 jointplot 的詳細說明文件處
  https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.jointplot.html#seaborn.jointplot link

• stripplot(), https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.stripplot.html#seaborn.stripplot link

• sns.violinplot() https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.violinplot.html#seaborn.violinplot link

• 一叶_障目, Radviz可视化原理, https://blog.csdn.net/Haiyang_Duan/article/details/78985225, link