# 視覺化數據分佈 | 繪製的手繪筆記](../../sketchnotes/10-Visualizing-Distributions.png)| |:---:| | 視覺化數據分佈 - _手繪筆記由 [@nitya](https://twitter.com/nitya) 繪製_ | 在上一課中，你學習了關於明尼蘇達州鳥類數據集的一些有趣事實。你通過視覺化異常值發現了一些錯誤的數據，並比較了不同鳥類分類的最大長度差異。 ## [課前小測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/18) ## 探索鳥類數據集 另一種深入了解數據的方法是查看其分佈，即數據如何沿著某個軸排列。例如，你可能想了解這個數據集中鳥類的最大翼展或最大體重的整體分佈。 讓我們來發掘一些關於這個數據集中數據分佈的事實。在本課文件夾根目錄中的 _notebook.ipynb_ 文件中，導入 Pandas、Matplotlib 和你的數據： ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt birds = pd.read_csv('../../data/birds.csv') birds.head() ``` | | 名稱 | 學名 | 分類 | 目 | 科 | 屬 | 保育狀況 | 最小長度 | 最大長度 | 最小體重 | 最大體重 | 最小翼展 | 最大翼展 | | ---: | :--------------------------- | :--------------------- | :-------------------- | :----------- | :------- | :---------- | :----------------- | --------: | --------: | ----------: | ----------: | ----------: | ----------: | | 0 | 黑腹樹鴨 | Dendrocygna autumnalis | 鴨/鵝/水禽 | 雁形目 | 鴨科 | 樹鴨屬 | LC | 47 | 56 | 652 | 1020 | 76 | 94 | | 1 | 棕樹鴨 | Dendrocygna bicolor | 鴨/鵝/水禽 | 雁形目 | 鴨科 | 樹鴨屬 | LC | 45 | 53 | 712 | 1050 | 85 | 93 | | 2 | 雪雁 | Anser caerulescens | 鴨/鵝/水禽 | 雁形目 | 鴨科 | 雁屬 | LC | 64 | 79 | 2050 | 4050 | 135 | 165 | | 3 | 羅斯雁 | Anser rossii | 鴨/鵝/水禽 | 雁形目 | 鴨科 | 雁屬 | LC | 57.3 | 64 | 1066 | 1567 | 113 | 116 | | 4 | 大白額雁 | Anser albifrons | 鴨/鵝/水禽 | 雁形目 | 鴨科 | 雁屬 | LC | 64 | 81 | 1930 | 3310 | 130 | 165 | 通常，你可以通過使用散點圖快速查看數據的分佈，就像我們在上一課中所做的那樣： ```python birds.plot(kind='scatter',x='MaxLength',y='Order',figsize=(12,8)) plt.title('Max Length per Order') plt.ylabel('Order') plt.xlabel('Max Length') plt.show() ```  這提供了每個鳥類目中身體長度的一般分佈概覽，但這並不是顯示真實分佈的最佳方式。這通常需要使用直方圖來完成。 ## 使用直方圖 Matplotlib 提供了非常好的方法來使用直方圖視覺化數據分佈。這種類型的圖表類似於條形圖，通過條形的升降可以看到分佈情況。要構建直方圖，你需要數值數據。構建直方圖時，可以將圖表類型定義為 'hist'。以下圖表顯示了整個數據集範圍內最大體重的分佈。通過將數據數組分成較小的區間（bins），它可以顯示數據值的分佈： ```python birds['MaxBodyMass'].plot(kind = 'hist', bins = 10, figsize = (12,12)) plt.show() ```  如你所見，這個數據集中大多數的 400 多種鳥類的最大體重都在 2000 以下。通過將 `bins` 參數設置為更高的數值（例如 30），可以獲得更多的數據洞察： ```python birds['MaxBodyMass'].plot(kind = 'hist', bins = 30, figsize = (12,12)) plt.show() ```  這個圖表以更細緻的方式顯示了分佈。通過僅選擇給定範圍內的數據，可以創建一個不那麼偏向左側的圖表： 篩選數據以僅獲取體重低於 60 的鳥類，並顯示 40 個 `bins`： ```python filteredBirds = birds[(birds['MaxBodyMass'] > 1) & (birds['MaxBodyMass'] < 60)] filteredBirds['MaxBodyMass'].plot(kind = 'hist',bins = 40,figsize = (12,12)) plt.show() ```  ✅ 試試其他篩選條件和數據點。若要查看數據的完整分佈，移除 `['MaxBodyMass']` 篩選條件以顯示帶標籤的分佈。 直方圖還提供了一些不錯的顏色和標籤增強功能可以嘗試： 創建一個 2D 直方圖來比較兩個分佈之間的關係。我們來比較 `MaxBodyMass` 和 `MaxLength`。Matplotlib 提供了一種內建方式，通過更亮的顏色顯示匯聚點： ```python x = filteredBirds['MaxBodyMass'] y = filteredBirds['MaxLength'] fig, ax = plt.subplots(tight_layout=True) hist = ax.hist2d(x, y) ``` 可以看到，這兩個元素之間沿著預期軸線存在預期的相關性，並且有一個特別強的匯聚點：  直方圖對於數值數據默認效果很好。如果你需要查看基於文本數據的分佈該怎麼辦？ ## 使用文本數據探索數據集的分佈 這個數據集還包括關於鳥類分類、屬、種、科以及保育狀況的有用信息。讓我們深入了解這些保育信息。鳥類的保育狀況分佈如何？ > ✅ 在數據集中，有幾個縮寫用於描述保育狀況。這些縮寫來自 [IUCN 紅色名錄分類](https://www.iucnredlist.org/)，該組織記錄了物種的狀況。 > > - CR: 極危 > - EN: 瀕危 > - EX: 滅絕 > - LC: 無危 > - NT: 近危 > - VU: 易危 這些是基於文本的值，因此你需要進行轉換以創建直方圖。使用篩選後的數據框架，顯示其保育狀況以及最小翼展。你看到了什麼？ ```python x1 = filteredBirds.loc[filteredBirds.ConservationStatus=='EX', 'MinWingspan'] x2 = filteredBirds.loc[filteredBirds.ConservationStatus=='CR', 'MinWingspan'] x3 = filteredBirds.loc[filteredBirds.ConservationStatus=='EN', 'MinWingspan'] x4 = filteredBirds.loc[filteredBirds.ConservationStatus=='NT', 'MinWingspan'] x5 = filteredBirds.loc[filteredBirds.ConservationStatus=='VU', 'MinWingspan'] x6 = filteredBirds.loc[filteredBirds.ConservationStatus=='LC', 'MinWingspan'] kwargs = dict(alpha=0.5, bins=20) plt.hist(x1, **kwargs, color='red', label='Extinct') plt.hist(x2, **kwargs, color='orange', label='Critically Endangered') plt.hist(x3, **kwargs, color='yellow', label='Endangered') plt.hist(x4, **kwargs, color='green', label='Near Threatened') plt.hist(x5, **kwargs, color='blue', label='Vulnerable') plt.hist(x6, **kwargs, color='gray', label='Least Concern') plt.gca().set(title='Conservation Status', ylabel='Min Wingspan') plt.legend(); ```  最小翼展與保育狀況之間似乎沒有明顯的相關性。使用這種方法測試數據集中的其他元素。你也可以嘗試不同的篩選條件。你發現了任何相關性嗎？ ## 密度圖 你可能已經注意到，我們目前看到的直方圖是“階梯式”的，並沒有平滑地呈現弧線。若要顯示更平滑的密度圖，你可以嘗試使用密度圖。 為了使用密度圖，請熟悉一個新的繪圖庫 [Seaborn](https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.kdeplot.html)。 加載 Seaborn，嘗試一個基本的密度圖： ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.kdeplot(filteredBirds['MinWingspan']) plt.show() ```  你可以看到，這個圖表與之前的最小翼展數據圖表相呼應，只是更平滑了一些。根據 Seaborn 的文檔，“相較於直方圖，KDE 可以生成一個更簡潔且更易於解讀的圖表，特別是在繪製多個分佈時。但如果底層分佈有界或不平滑，它可能會引入失真。與直方圖一樣，圖表的質量也取決於良好平滑參數的選擇。” [來源](https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.kdeplot.html) 換句話說，異常值仍然會影響圖表的表現。 如果你想重新訪問第二個圖表中那條鋸齒狀的最大體重線，你可以通過這種方法將其很好地平滑化： ```python sns.kdeplot(filteredBirds['MaxBodyMass']) plt.show() ```  如果你想要一條平滑但不過於平滑的線，編輯 `bw_adjust` 參數： ```python sns.kdeplot(filteredBirds['MaxBodyMass'], bw_adjust=.2) plt.show() ```  ✅ 閱讀此類圖表可用的參數並進行實驗！ 這種類型的圖表提供了非常直觀的視覺化效果。例如，只需幾行代碼，你就可以顯示每個鳥類目中的最大體重密度： ```python sns.kdeplot( data=filteredBirds, x="MaxBodyMass", hue="Order", fill=True, common_norm=False, palette="crest", alpha=.5, linewidth=0, ) ```  你還可以在一個圖表中映射多個變量的密度。比較鳥類的最大長度和最小長度與其保育狀況： ```python sns.kdeplot(data=filteredBirds, x="MinLength", y="MaxLength", hue="ConservationStatus") ```  或許值得研究這些“易危”鳥類的長度聚集是否具有意義。 ## 🚀 挑戰 直方圖是一種比基本散點圖、條形圖或折線圖更為複雜的圖表類型。在互聯網上搜索一些直方圖的優秀示例。它們是如何使用的？它們展示了什麼？它們通常在哪些領域或研究範疇中使用？ ## [課後小測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/19) ## 回顧與自學 在本課中，你使用了 Matplotlib 並開始使用 Seaborn 來繪製更為複雜的圖表。研究 Seaborn 中的 `kdeplot`，這是一種“在一維或多維空間中顯示連續概率密度曲線”的方法。閱讀 [文檔](https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.kdeplot.html) 以了解其工作原理。 ## 作業 [應用你的技能](assignment.md) --- **免責聲明**： 本文件已使用人工智能翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始語言的文件應被視為具權威性的來源。對於重要資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋概不負責。