# 視覺化關係：關於蜂蜜 🍯 | ](../../sketchnotes/12-Visualizing-Relationships.png)| |:---:| |視覺化關係 - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | 延續我們研究的自然主題，讓我們探索一些有趣的視覺化方式，展示不同種類蜂蜜之間的關係。這些視覺化基於一個來自[美國農業部](https://www.nass.usda.gov/About_NASS/index.php)的數據集。 這個包含約600項目數據的數據集展示了美國多個州的蜂蜜生產情況。例如，您可以查看每個州在1998年至2012年間的蜂群數量、每群產量、總生產量、庫存、每磅價格以及蜂蜜的生產價值，每年每州一行數據。 我們可以視覺化某州每年的生產量與該州蜂蜜價格之間的關係。或者，您也可以視覺化各州每群蜂蜜產量之間的關係。這段時間涵蓋了2006年首次出現的毀滅性“蜂群崩潰症”（CCD，Colony Collapse Disorder）（http://npic.orst.edu/envir/ccd.html），因此這是一個值得研究的數據集。🐝 ## [課前測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/22) 在本課中，您可以使用之前使用過的 Seaborn 庫，這是一個很好的工具來視覺化變量之間的關係。特別有趣的是使用 Seaborn 的 `relplot` 函數，它可以快速生成散點圖和折線圖，視覺化[統計關係](https://seaborn.pydata.org/tutorial/relational.html?highlight=relationships)，幫助數據科學家更好地理解變量之間的關聯。 ## 散點圖 使用散點圖展示蜂蜜價格每年每州的變化。Seaborn 的 `relplot` 可以方便地將州數據分組，並顯示分類和數值數據的數據點。 首先，導入數據和 Seaborn： ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns honey = pd.read_csv('../../data/honey.csv') honey.head() ``` 您會注意到蜂蜜數據中有幾個有趣的列，包括年份和每磅價格。讓我們探索按美國州分組的數據： | 州 | 蜂群數量 | 每群產量 | 總生產量 | 庫存 | 每磅價格 | 生產價值 | 年份 | | ----- | ------ | ----------- | --------- | -------- | ---------- | --------- | ---- | | AL | 16000 | 71 | 1136000 | 159000 | 0.72 | 818000 | 1998 | | AZ | 55000 | 60 | 3300000 | 1485000 | 0.64 | 2112000 | 1998 | | AR | 53000 | 65 | 3445000 | 1688000 | 0.59 | 2033000 | 1998 | | CA | 450000 | 83 | 37350000 | 12326000 | 0.62 | 23157000 | 1998 | | CO | 27000 | 72 | 1944000 | 1594000 | 0.7 | 1361000 | 1998 | 創建一個基本散點圖，展示蜂蜜每磅價格與其來源州之間的關係。將 `y` 軸設置得足夠高以顯示所有州： ```python sns.relplot(x="priceperlb", y="state", data=honey, height=15, aspect=.5); ```  接下來，使用蜂蜜色調展示價格隨年份的變化。您可以通過添加 'hue' 參數來展示每年的變化： > ✅ 了解更多 [Seaborn 可用的色彩調色板](https://seaborn.pydata.org/tutorial/color_palettes.html) - 試試美麗的彩虹色調！ ```python sns.relplot(x="priceperlb", y="state", hue="year", palette="YlOrBr", data=honey, height=15, aspect=.5); ```  通過這種色彩方案的改變，您可以清楚地看到蜂蜜每磅價格隨年份的明顯增長趨勢。事實上，如果您查看數據中的樣本集（例如選擇一個州，亞利桑那州），您可以看到價格每年增長的模式，只有少數例外： | 州 | 蜂群數量 | 每群產量 | 總生產量 | 庫存 | 每磅價格 | 生產價值 | 年份 | | ----- | ------ | ----------- | --------- | ------- | ---------- | --------- | ---- | | AZ | 55000 | 60 | 3300000 | 1485000 | 0.64 | 2112000 | 1998 | | AZ | 52000 | 62 | 3224000 | 1548000 | 0.62 | 1999000 | 1999 | | AZ | 40000 | 59 | 2360000 | 1322000 | 0.73 | 1723000 | 2000 | | AZ | 43000 | 59 | 2537000 | 1142000 | 0.72 | 1827000 | 2001 | | AZ | 38000 | 63 | 2394000 | 1197000 | 1.08 | 2586000 | 2002 | | AZ | 35000 | 72 | 2520000 | 983000 | 1.34 | 3377000 | 2003 | | AZ | 32000 | 55 | 1760000 | 774000 | 1.11 | 1954000 | 2004 | | AZ | 36000 | 50 | 1800000 | 720000 | 1.04 | 1872000 | 2005 | | AZ | 30000 | 65 | 1950000 | 839000 | 0.91 | 1775000 | 2006 | | AZ | 30000 | 64 | 1920000 | 902000 | 1.26 | 2419000 | 2007 | | AZ | 25000 | 64 | 1600000 | 336000 | 1.26 | 2016000 | 2008 | | AZ | 20000 | 52 | 1040000 | 562000 | 1.45 | 1508000 | 2009 | | AZ | 24000 | 77 | 1848000 | 665000 | 1.52 | 2809000 | 2010 | | AZ | 23000 | 53 | 1219000 | 427000 | 1.55 | 1889000 | 2011 | | AZ | 22000 | 46 | 1012000 | 253000 | 1.79 | 1811000 | 2012 | 另一種視覺化這種進展的方法是使用大小而不是顏色。對於色盲用戶，這可能是一個更好的選擇。編輯您的視覺化，通過點的圓周大小展示價格的增長： ```python sns.relplot(x="priceperlb", y="state", size="year", data=honey, height=15, aspect=.5); ``` 您可以看到點的大小逐漸增大。  這是否是一個簡單的供需問題？由於氣候變化和蜂群崩潰等因素，是否每年可供購買的蜂蜜減少，因此價格上漲？ 為了探索數據集中某些變量之間的相關性，讓我們研究一些折線圖。 ## 折線圖 問題：蜂蜜每磅價格是否每年都有明顯上漲？您可以通過創建一個單一折線圖來最容易地發現這一點： ```python sns.relplot(x="year", y="priceperlb", kind="line", data=honey); ``` 答案：是的，但在2003年左右有一些例外：  ✅ 由於 Seaborn 將數據聚合到一條線上，它通過繪製均值和均值周圍的95%置信區間來顯示每個 x 值的多個測量值。[來源](https://seaborn.pydata.org/tutorial/relational.html)。這種耗時的行為可以通過添加 `ci=None` 禁用。 問題：那麼，在2003年，我們是否也能看到蜂蜜供應的激增？如果您查看每年的總生產量呢？ ```python sns.relplot(x="year", y="totalprod", kind="line", data=honey); ```  答案：並不完全。如果您查看總生產量，實際上在那一年似乎有所增加，儘管總體而言蜂蜜的生產量在這些年中呈下降趨勢。 問題：在這種情況下，2003年蜂蜜價格的激增可能是什麼原因？ 為了探索這一點，您可以使用 Facet Grid。 ## Facet Grids Facet Grids 將數據集的一個方面（在我們的例子中，您可以選擇“年份”，以避免生成過多的 Facets）。Seaborn 可以為您選擇的 x 和 y 坐標生成每個 Facet 的圖表，方便比較。2003年是否在這種比較中脫穎而出？ 繼續使用 Seaborn 的 `relplot` 創建 Facet Grid，正如 [Seaborn 文檔](https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.FacetGrid.html?highlight=facetgrid#seaborn.FacetGrid) 所推薦的。 ```python sns.relplot( data=honey, x="yieldpercol", y="numcol", col="year", col_wrap=3, kind="line" ) ``` 在這個視覺化中，您可以比較每年的每群產量和蜂群數量，並將列的 wrap 設置為3：  對於這個數據集，關於蜂群數量和每群產量，按年份和州比較並沒有特別突出的地方。是否有其他方式來尋找這兩個變量之間的相關性？ ## 雙折線圖 嘗試使用多折線圖，通過將兩個折線圖疊加在一起，使用 Seaborn 的 'despine' 移除其上方和右側的邊框，並使用 `ax.twinx` [源自 Matplotlib](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.twinx.html)。Twins 允許圖表共享 x 軸並顯示兩個 y 軸。因此，展示每群產量和蜂群數量的疊加圖： ```python fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,6)) lineplot = sns.lineplot(x=honey['year'], y=honey['numcol'], data=honey, label = 'Number of bee colonies', legend=False) sns.despine() plt.ylabel('# colonies') plt.title('Honey Production Year over Year'); ax2 = ax.twinx() lineplot2 = sns.lineplot(x=honey['year'], y=honey['yieldpercol'], ax=ax2, color="r", label ='Yield per colony', legend=False) sns.despine(right=False) plt.ylabel('colony yield') ax.figure.legend(); ```  雖然在2003年沒有明顯的異常，但這讓我們以一個稍微樂觀的結論結束本課：儘管蜂群數量總體上在下降，但蜂群數量正在穩定，即使每群產量在減少。 加油，蜜蜂們，加油！ 🐝❤️ ## 🚀 挑戰 在本課中，您學到了更多關於散點圖和折線圖的其他用途，包括 Facet Grids。挑戰自己使用不同的數據集創建 Facet Grid，也許是您之前使用過的數據集。注意它們的生成時間以及如何小心選擇需要繪製的 Facets 數量。 ## [課後測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/23) ## 回顧與自學 折線圖可以簡單也可以非常複雜。閱讀 [Seaborn 文檔](https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.lineplot.html) 中的各種構建方法。嘗試使用文檔中列出的其他方法來增強您在本課中構建的折線圖。 ## 作業 [深入蜂巢](assignment.md) --- **免責聲明**： 此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。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。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業的人類翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。