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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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{
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"original_hash": "0764fd4077f3f04a1d968ec371227744",
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"translation_date": "2025-09-06T11:30:44+00:00",
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"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md",
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"language_code": "tw"
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}
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# 視覺化關係：關於蜂蜜 🍯
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| 繪製的手繪筆記](../../sketchnotes/12-Visualizing-Relationships.png)|
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|:---:|
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|視覺化關係 - _由 [@nitya](https://twitter.com/nitya) 繪製的手繪筆記_ |
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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，來展示不同類型蜂蜜之間的關係。這些數據集來自[美國農業部](https://www.nass.usda.gov/About_NASS/index.php)。
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這個包含約 600 項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 1998-2012 年間的蜂群數量、每群蜂的產量、總產量、庫存、每磅價格以及蜂蜜的生產價值，每年每州一行數據。
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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的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「蜂群崩潰症候群 (CCD)」（http://npic.orst.edu/envir/ccd.html），因此這是一個值得研究的數據集。🐝
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## [課前測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/22)
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在本課中，您可以使用 Seaborn（之前已使用過），這是一個很好的庫，用於視覺化變數之間的關係。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數之間的關聯。
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## 散點圖
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使用散點圖展示蜂蜜價格如何隨年份在各州演變。Seaborn 的 `relplot` 可以方便地將州的數據分組，並顯示分類和數值數據的數據點。
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首先，導入數據和 Seaborn：
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```python
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import pandas as pd
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import matplotlib.pyplot as plt
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import seaborn as sns
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honey = pd.read_csv('../../data/honey.csv')
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honey.head()
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```
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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。讓我們按美國州分組來探索這些數據：
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| 州 | 蜂群數量 | 每群蜂產量 | 總產量 | 庫存 | 每磅價格 | 生產價值 | 年份 |
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| ----- | ------ | ----------- | --------- | -------- | ---------- | --------- | ---- |
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| AL | 16000 | 71 | 1136000 | 159000 | 0.72 | 818000 | 1998 |
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| AZ | 55000 | 60 | 3300000 | 1485000 | 0.64 | 2112000 | 1998 |
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| AR | 53000 | 65 | 3445000 | 1688000 | 0.59 | 2033000 | 1998 |
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| CA | 450000 | 83 | 37350000 | 12326000 | 0.62 | 23157000 | 1998 |
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| CO | 27000 | 72 | 1944000 | 1594000 | 0.7 | 1361000 | 1998 |
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創建一個基本的散點圖，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：
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```python
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sns.relplot(x="priceperlb", y="state", data=honey, height=15, aspect=.5);
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```
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接下來，使用蜂蜜色調展示價格如何隨年份演變。您可以通過添加 'hue' 參數來顯示年份的變化：
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> ✅ 了解更多 [Seaborn 中可用的色彩調色板](https://seaborn.pydata.org/tutorial/color_palettes.html) - 試試美麗的彩虹色調！
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```python
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sns.relplot(x="priceperlb", y="state", hue="year", palette="YlOrBr", data=honey, height=15, aspect=.5);
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```
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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在多年來的明顯增長趨勢。事實上，如果您查看數據中的樣本集（例如選擇亞利桑那州），您可以看到價格逐年上漲的模式，僅有少數例外：
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| 州 | 蜂群數量 | 每群蜂產量 | 總產量 | 庫存 | 每磅價格 | 生產價值 | 年份 |
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| ----- | ------ | ----------- | --------- | ------- | ---------- | --------- | ---- |
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| AZ | 55000 | 60 | 3300000 | 1485000 | 0.64 | 2112000 | 1998 |
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| AZ | 52000 | 62 | 3224000 | 1548000 | 0.62 | 1999000 | 1999 |
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| AZ | 40000 | 59 | 2360000 | 1322000 | 0.73 | 1723000 | 2000 |
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| AZ | 43000 | 59 | 2537000 | 1142000 | 0.72 | 1827000 | 2001 |
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| AZ | 38000 | 63 | 2394000 | 1197000 | 1.08 | 2586000 | 2002 |
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| AZ | 35000 | 72 | 2520000 | 983000 | 1.34 | 3377000 | 2003 |
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| AZ | 32000 | 55 | 1760000 | 774000 | 1.11 | 1954000 | 2004 |
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| AZ | 36000 | 50 | 1800000 | 720000 | 1.04 | 1872000 | 2005 |
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| AZ | 30000 | 65 | 1950000 | 839000 | 0.91 | 1775000 | 2006 |
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| AZ | 30000 | 64 | 1920000 | 902000 | 1.26 | 2419000 | 2007 |
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| AZ | 25000 | 64 | 1600000 | 336000 | 1.26 | 2016000 | 2008 |
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| AZ | 20000 | 52 | 1040000 | 562000 | 1.45 | 1508000 | 2009 |
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| AZ | 24000 | 77 | 1848000 | 665000 | 1.52 | 2809000 | 2010 |
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| AZ | 23000 | 53 | 1219000 | 427000 | 1.55 | 1889000 | 2011 |
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| AZ | 22000 | 46 | 1012000 | 253000 | 1.79 | 1811000 | 2012 |
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另一種視覺化這種進展的方法是使用大小而非顏色。對於色盲用戶，這可能是一個更好的選擇。編輯您的視覺化，通過點的大小來展示價格的增長：
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```python
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sns.relplot(x="priceperlb", y="state", size="year", data=honey, height=15, aspect=.5);
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```
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您可以看到點的大小逐漸增大。
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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？
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為了探索數據集中某些變數之間的相關性，讓我們來看看一些折線圖。
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## 折線圖
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問題：蜂蜜每磅價格是否隨年份逐年明顯上升？您可以通過創建一個單一折線圖來最容易地發現這一點：
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```python
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sns.relplot(x="year", y="priceperlb", kind="line", data=honey);
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```
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答案：是的，但在 2003 年左右有一些例外：
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✅ 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。
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問題：那麼，在 2003 年，我們是否也能看到蜂蜜供應的激增？如果您查看逐年總產量呢？
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```python
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sns.relplot(x="year", y="totalprod", kind="line", data=honey);
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```
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答案：並不完全。如果您查看總產量，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。
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問題：在這種情況下，2003 年蜂蜜價格的激增可能是什麼原因？
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為了探索這一點，您可以使用 Facet Grid。
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## Facet Grid
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Facet Grid 可以選擇數據集的一個方面（在我們的例子中，您可以選擇「年份」以避免生成過多的 Facet）。Seaborn 可以根據您選擇的 x 和 y 坐標為每個 Facet 繪製一個圖表，方便比較。2003 年是否在這種比較中顯得突出？
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通過繼續使用 `relplot` 創建 Facet Grid，這是 [Seaborn 文檔](https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.FacetGrid.html?highlight=facetgrid#seaborn.FacetGrid) 中推薦的方法。
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```python
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sns.relplot(
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data=honey,
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x="yieldpercol", y="numcol",
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col="year",
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col_wrap=3,
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kind="line"
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)
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```
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在此視覺化中，您可以比較逐年每群蜂的產量和蜂群數量，並將列的包裹設置為 3：
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對於這個數據集，逐年和逐州的蜂群數量及其產量並沒有特別突出的地方。是否有其他方式來尋找這兩個變數之間的相關性？
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## 雙折線圖
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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，疊加顯示每群蜂的產量和蜂群數量：
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```python
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fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,6))
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lineplot = sns.lineplot(x=honey['year'], y=honey['numcol'], data=honey,
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label = 'Number of bee colonies', legend=False)
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sns.despine()
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plt.ylabel('# colonies')
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plt.title('Honey Production Year over Year');
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ax2 = ax.twinx()
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lineplot2 = sns.lineplot(x=honey['year'], y=honey['yieldpercol'], ax=ax2, color="r",
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label ='Yield per colony', legend=False)
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sns.despine(right=False)
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plt.ylabel('colony yield')
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ax.figure.legend();
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```
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雖然在 2003 年左右沒有明顯的異常，但這讓我們可以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，即使每群蜂的產量在減少。
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加油，蜜蜂們！
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🐝❤️
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## 🚀 挑戰
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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 Grid。挑戰自己使用不同的數據集創建 Facet Grid，也許是您之前課程中使用過的數據集。注意它們的生成時間以及如何小心選擇需要繪製的網格數量。
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## [課後測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/23)
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## 回顧與自學
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折線圖可以很簡單，也可以非常複雜。閱讀 [Seaborn 文檔](https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.lineplot.html) 中的相關內容，了解您可以如何構建它們。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。
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## 作業
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[深入蜂巢](assignment.md)
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**免責聲明**：
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