01 圖形化安斯庫姆四重奏

安斯庫姆四重奏（Anscombe"s Quartet）是一個經典案例，它可以說明為什麼視覺化是很重要的。四重奏包含了四組統計特性一致的資料。每個資料集有一些x值以及相對應的y值，我們將在一個IPython Notebook中列出這些指標。如果你繪製出這些資料集，你將發現這些圖表截然不同。

操作步驟

在本節你需要執行如下操作：

（1）由如下匯入開始：

import pandas as pd

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib as mpl

from dautil import report

from dautil import plotting

import numpy as np

from tabulate import tabulate

（2）定義以下函式來計算某一資料集中x和y的均值和方差、相關係數，以及斜率和每個資料集的線性擬合的截距：

def aggregate():

df = sns.load_dataset("anscombe")

agg = df.groupby("dataset")

.agg([np.mean, np.var])

.transpose()

groups = df.groupby("dataset")

corr = [g.corr()["x"][1] for _, g in groups]

builder = report.DFBuilder(agg.columns)

builder.row(corr)

fits = [np.polyfit(g["x"], g["y"], 1) for _, g in groups]

builder.row([f[0] for f in fits])

builder.row([f[1] for f in fits])

bottom = builder.build(["corr", "slope", "intercept"])

return df, pd.concat((agg, bottom))

（3）下面這個函式返回一個字串，這個字串有一部分是Markdown，有一部分是重組的文字，有一部分是HTML，這主要是因為原生的Markdown不支援圖表：

def generate(table):

writer = report.RSTWriter()

writer.h1("Anscombe Statistics")

writer.add(tabulate(table, tablefmt="html", floatfmt=".3f"))

return writer.rst

（4）繪製資料並相應地與Seaborn的lmplot()函式線性擬合：

def plot(df):

sns.set(style="ticks")

g = sns.lmplot(x="x", y="y", col="dataset",

hue="dataset", data=df,

col_wrap=2, ci=None, palette="muted", size=4,

scatter_kws={"s": 50, "alpha": 1})

plotting.embellish(g.fig.axes)

（5）展示一個統計資料的表格如下：

df, table = aggregate()

from IPython.display import display_markdown

display_markdown(generate(table), raw=True)

下表中顯示每個資料集的幾乎相同的統計資料（我修改了IPython配置檔案裡的 custom.css，所以下表是有顏色的）：

（6）以下幾行程式碼繪製了資料集：

%matplotlib inline

plot(df)

請參見以下截圖瞭解最終結果：

02 選擇Seaborn的調色盤

Seaborn的調色盤和matplotlib的顏色表類似。色彩可以幫助你發現數據中的模式，也是重要的視覺化組成部分。Seaborn有很豐富的調色盤，在這個示例中會將其視覺化。

操作步驟

（1）匯入部分如下：

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib as mpl

import numpy as np

from dautil import plotting

（2）使用以下函式幫助繪製調色盤：

def plot_palette(ax, plotter, pal, i, label, ncol=1):

n = len(pal)

x = np.linspace(0.0, 1.0, n)

y = np.arange(n) + i*n

ax.scatter(x, y, c=x,

cmap=mpl.colors.ListedColormap(list(pal)),

s=200)

plotter.plot(x,y,label=label)

handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()

ax.legend(loc="best", ncol=ncol, fontsize=18)

（3）分類調色盤（categorical palette）對於分類資料很有用，例如性別、血型等。以下函式可以繪製一些Seaborn的分類調色盤：

def plot_categorical_palettes(ax):

palettes = ["deep", "muted", "pastel", "bright", "dark","colorblind"]

plotter = plotting.CyclePlotter(ax)

ax.set_title("Categorical Palettes")

for i, p in enumerate(palettes):

pal = sns.color_palette(p)

plot_palette(ax, plotter, pal, i, p, 4)

（4）圓形色彩系統（circular color system）通常用HLS（色度亮度飽和度，Hue Lightness Saturation）來取代RGB（紅綠藍Red Gree Blue）顏色空間。如果你有很多分類這將會很有用。以下函式可以使用HLS系統繪製調色盤。

def plot_circular_palettes(ax):

ax.set_title("Circular Palettes")

plotter = plotting.CyclePlotter(ax)

pal = sns.color_palette("hls", 6)

plot_palette(ax, plotter, pal, 0, "hls")

sns.hls_palette(6, l=.3, s=.8)

plot_palette(ax, plotter, pal, 1, "hls l=.3 s=.8")

pal = sns.color_palette("husl", 6)

plot_palette(ax, plotter, pal, 2, "husl")

sns.husl_palette(6, l=.3, s=.8)

plot_palette(ax, plotter, pal, 3, "husl l=.3 s=.8")

（5）Seaborn也有基於線上的ColorBrewer工具的調色盤（http://colorbrewer2.org/）。用以下函式繪製出來：

def plot_brewer_palettes(ax):

ax.set_title("Brewer Palettes")

plotter = plotting.CyclePlotter(ax)

pal = sns.color_palette("Paired")

plot_palette(ax, plotter, pal, 0, "Paired")

pal = sns.color_palette("Set2", 6)

plot_palette(ax, plotter, pal, 1, "Set2")

（6）連續調色盤（sequential palettes）對於資料範圍很廣的資料來說很有用，比如說有數量級差異的資料。用以下函式繪製出來：

def plot_sequential_palettes(ax):

ax.set_title("Sequential Palettes")

plotter = plotting.CyclePlotter(ax)

pal = sns.color_palette("Blues")

plot_palette(ax, plotter, pal, 0, "Blues")

pal = sns.color_palette("BuGn_r")

plot_palette(ax, plotter, pal, 1, "BuGn_r")

pal = sns.color_palette("GnBu_d")

plot_palette(ax, plotter, pal, 2, "GnBu_d")

pal = sns.color_palette("cubehelix", 6)

plot_palette(ax, plotter, pal, 3, "cubehelix")

（7）以下幾行程式碼呼叫了我們之前定義的函式：

%matplotlib inline

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(16, 12))

plot_categorical_palettes(axes[0][0])

plot_circular_palettes(axes[0][1])

plot_brewer_palettes(axes[1][0])

plot_sequential_palettes(axes[1][1])

plotting.hide_axes(axes)

plt.tight_layout()

請參見以下截圖瞭解最終結果：

03 選擇matplotlib的顏色表

matplotlib的顏色表最近受到了很多批評，因為它們可能會誤導使用者，但是在我看來大多數的顏色表還是不錯的。預設的顏色表在matplotlib 2.0中有一些改進，可以在這裡檢視：

http://matplotlib.org/style_changes.html

當然，有些matplotlib的顏色表不支援一些不錯的引數，比如說jet。在藝術中，就像資料分析中一樣，幾乎沒有什麼東西是絕對正確的，所以這裡就交給讀者去判斷。

實際上，我覺得考慮如何解決印刷出版物以及各種各樣的色盲問題是很重要的。在這個示例中我將用色條來視覺化相對安全的顏色表。這裡使用到的是matplotlib眾多顏色表中的很小一部分。

操作步驟

（1）匯入部分如下：

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib as mpl

from dautil import plotting

（2）透過以下程式碼畫出資料集：

fig, axes = plt.subplots(4, 4)

cmaps = ["autumn", "spring", "summer", "winter",

"Reds", "Blues", "Greens", "Purples",

"Oranges", "pink", "Greys", "gray",

"binary", "bone", "hot", "cool"]

for ax, cm in zip(axes.ravel(), cmaps):

cmap = pltNaN.get_cmap(cm)

cb = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax, cmap=cmap,

orientation="horizontal")

cb.set_label(cm)

ax.xaxis.set_ticklabels([])

plt.tight_layout()

plt.show()

請參見以下截圖瞭解最終結果：

04 與IPython Notebook部件互動

簡單來說，這些部件可以讓你像在HTML表單裡一樣選擇一些值，這包括滑塊、下拉框、選擇框等。正如你會讀到的，這些部件非常方便將我們在第1章中提及的天氣資料視覺化。

操作步驟

（1）匯入部分如下：

import seaborn as sns

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

from IPython.html.widgets import interact

from dautil import data

from dautil import ts

（2）載入資料同時請求內聯圖：

%matplotlib inline

df = data.Weather.load()

（3）定義以下函式，這個函式會顯示氣泡圖：

def plot_data(x="TEMP", y="RAIN", z="WIND_SPEED", f="A", size=10,cmap="Blues"):

dfx = df[x].resample(f)

dfy = df[y].resample(f).mean()

dfz = df[z].resample(f).mean()

bubbles = (dfz - dfz.min())/(dfz.max() - dfz.min())

years = dfz.index.year

sc = plt.scatter(dfx, dfy, s= size * bubbles + 9, c = years,

cmap=cmap, label=data.Weather.get_header(z),

alpha=0.5)

plt.colorbar(sc, label="Year")

freqs = {"A": "Annual", "M": "Monthly", "D": "Daily"}

plt.title(freqs[f] + " Averages")

plt.xlabel(data.Weather.get_header(x))

plt.ylabel(data.Weather.get_header(y))

plt.legend(loc="best")

（4）透過以下程式碼呼叫我們剛剛定義的函式：

vars = df.columns.tolist()

freqs = ("A", "M", "D")

cmaps = [cmap for cmap in pltNaN.datad if not cmap.endswith("_r")]

cmaps.sort()

interact(plot_data, x=vars, y=vars, z=vars, f=freqs,size=(100,700), cmap=cmaps)

（5）本示例需要上手操作一下來理解它的工作原理，下面是一個樣例氣泡圖：

（6）定義另一個函式（和第（2）步中的程式同名，註釋掉前一個），這個函數里我們將資料按照日或月進行分組：

def plot_data(x="TEMP", y="RAIN", z="WIND_SPEED",

groupby="ts.groupby_yday",

size=10, cmap="Blues"):

if groupby == "ts.groupby_yday":

groupby = ts.groupby_yday

elif groupby == "ts.groupby_month":

groupby = ts.groupby_month

else:

raise AssertionError("Unknown groupby " + groupby)

dfx = groupby(df[x]).mean()

dfy = groupby(df[y]).mean()

dfz = groupby(df[z]).mean()

bubbles = (dfz - dfz.min())/(dfz.max() - dfz.min())

colors = dfx.index.values

sc = plt.scatter(dfx, dfy, s= size * bubbles + 9,

c = colors,cmap=cmap,

label=data.Weather.get_header(z), alpha=0.5)

plt.colorbar(sc, label="Day of Year")

by_dict = {ts.groupby_yday: "Day of Year", ts.groupby_month: "Month"}

plt.title("Grouped by " + by_dict[groupby])

plt.xlabel(data.Weather.get_header(x))

plt.ylabel(data.Weather.get_header(y))

plt.legend(loc="best")

（7）用這段程式碼呼叫上述函式：

groupbys = ("ts.groupby_yday", "ts.groupby_month")

interact(plot_data, x=vars, y=vars, z=vars, groupby=groupbys,

size=(100,700), cmap=cmaps)

請參見以下截圖瞭解最終結果：

我對這個圖的第一印象是溫度和風速似乎是正相關的。

05 檢視散點圖矩陣

如果你的資料集中變數不是很多，那麼檢視你資料所有的散點圖是個不錯的主意。透過呼叫Seaborn或者pandas的一個函式就可以做到。這些函式會展示一個矩陣的核密度估計圖或對角線上的直方圖。

操作步驟

（1）匯入部分如下：

import pandas as pd

from dautil import data

from dautil import ts

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

import matplotlib as mpl

（2）以下幾行程式碼載入天氣資料：

df = data.Weather.load()

df = ts.groupby_yday(df).mean()

df.columns = [data.Weather.get_header(c) for c in df.columns]

（3）用Seaborn的pairplot()函式繪製圖形，這個函式預設繪製對角線上的直方圖：

%matplotlib inline

# Seaborn plotting, issues due to NaNs

sns.pairplot(df.fillna(0))

結果如下所示：

（4）透過pandas的scatter_matrix()函式生成一個類似的圖形，並請求對角線上的核密度估計圖：

sns.set({"figure.figsize": "16, 12"})

mpl.rcParams["axes.linewidth"] = 9

mpl.rcParams["lines.linewidth"] = 2

plots = pd.scatter_matrix(df, marker="o", diagonal="kde")

plt.show()

請參見以下截圖瞭解最終結果：

06 透過mpld3使用d3.js進行視覺化

d3.js是在2011年推出的一個JavaScript資料視覺化庫，我們可以在IPython Notebook裡面使用這個庫。我們將在一個普通matplotlib圖上新增一個懸浮工具提示。這裡我們會使用mpld3包作為使用d3.js的橋樑。這個示例不需要任何JavaScript程式設計。

1. 準備工作

透過以下命令安裝mpld3 0.2：

$ [sudo] pip install mpld3

2. 操作步驟

（1）由匯入開始，並啟用mpld3：

%matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt

import mpld3

mpld3.enable_notebook()

from mpld3 import plugins

import seaborn as sns

from dautil import data

from dautil import ts

（2）載入天氣資料並按照下面的方法將其繪製出來：

df = data.Weather.load()

df = df[["TEMP", "WIND_SPEED"]]

df = ts.groupby_yday(df).mean()

fig, ax = plt.subplots()

ax.set_title("Averages Grouped by Day of Year")

points = ax.scatter(df["TEMP"], df["WIND_SPEED"],

s=30, alpha=0.3)

ax.set_xlabel(data.Weather.get_header("TEMP"))

ax.set_ylabel(data.Weather.get_header("WIND_SPEED"))

labels = ["Day of year {0}".format(i) for i in range(366)]

tooltip = plugins.PointLabelTooltip(points, labels)

plugins.connect(fig, tooltip)

高亮顯示的那一行是工具欄。在下面的截圖中，我們可以看到“Day of year 31”文字來自這個工具欄：

如你所見，在這個圖形的底部，還有可以平移和縮放圖形的裝置。

07 建立熱圖

熱圖使用一組顏色在矩陣中視覺化資料。最初，熱圖用於表示金融資產（如股票）的價格。Bokeh是一個Python包，可以在IPython Notebook中顯示熱圖，或者生成一個獨立的HTML檔案。

1. 準備工作

Anaconda自帶了Bokeh 0.9.1。Bokeh的安裝說明在：

http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/installation.html

2. 操作步驟

（1）匯入部分如下：

from collections import OrderedDict

from dautil import data

from dautil import ts

from dautil import plotting

import numpy as np

import bokeh.plotting as bkh_plt

from bokeh.models import HoverTool

（2）下面的函式載入了溫度資料並按照年和月進行分組：

def load():

df = data.Weather.load()["TEMP"]

return ts.groupby_year_month(df)

（3）定義一個將資料重排成特殊的Bokeh結構的函式：

def create_source():

colors = plotting.sample_hex_cmap()

month = []

year = []

color = []

avg = []

for year_month, group in load():

month.append(ts.short_month(year_month[1]))

year.append(str(year_month[0]))

monthly_avg = np.nanmean(group.values)

avg.append(monthly_avg)

color.append(colors[min(int(abs(monthly_avg)) - 2, 8)])

source = bkh_plt.ColumnDataSource(data=dict(month=month, year=year, color=color, avg=avg))

return year, source

（4）定義一個返回橫軸標籤的函式：

def all_years():

years = set(year)

start_year = min(years)

end_year = max(years)

return [str(y) for y in range(int(start_year), int(end_year),5)]

（5）定義一個繪製包含了懸浮工具欄的熱圖的函式：

def plot(year, source):

fig = bkh_plt.figure(title="De Bilt, NL Temperature (1901 -2014)",

x_range=all_years(),

y_range=list(reversed(ts.short_months())),

toolbar_location="left",

tools="resize,hover,save,

pan,box_zoom,wheel_zoom")

fig.rect("year", "month", 1, 1, source=source,

color="color", line_color=None)

fig.xaxis.major_label_orientation = np.pi/3

hover = fig.select(dict(type=HoverTool))

hover.tooltips = OrderedDict([

("date", "@month @year"),

("avg", "@avg"),

])

bkh_plt.output_notebook()

bkh_plt.show(fig)

（6）呼叫上述定義的函式：

year, source = create_source()

plot(year, source)

請參見以下截圖瞭解最終結果：

08 把箱線圖、核密度圖和小提琴圖組合

小提琴圖（Violin Plot）是一種組合盒圖和核密度圖或直方圖的圖形型別。Seaborn和matplotlib都能提供小提琴圖。在這個示例中我們將使用Seaborn來繪製天氣資料的Z分數（標準分數），分數的標準化並不是必需的，但是如果沒有它的話小提琴圖會很發散。

操作步驟

（1）匯入部分如下：

import seaborn as sns

from dautil import data

import matplotlib.pyplot as plt

（2）載入天氣資料並計算標準分數：

df = data.Weather.load()

zscores = (df - df.mean())/df.std()

（3）繪製標準分數的小提琴圖：

%matplotlib inline

plt.figure()

plt.title("Weather Violin Plot")

sns.violinplot(zscores.resample("M").mean())

plt.ylabel("Z-scores")

第一個小提琴圖如下所示：

（4）繪製雨天和旱天相對風速的小提琴圖：

plt.figure()

plt.title("Rainy Weather vs Wind Speed")

categorical = df

categorical["RAIN"] = categorical["RAIN"] > 0

ax = sns.violinplot(x="RAIN", y="WIND_SPEED",data=categorical)

第二個小提琴圖如下所示：

09 使用蜂巢圖視覺化網路圖

蜂巢圖（Hive Plot）是用於繪製網路圖的視覺化技術。在蜂巢圖中我們將邊緣繪製為曲線。我們根據屬性對節點進行分組，並在徑向軸上顯示它們。

有些庫在蜂窩圖方面很專業。同時我們將使用API來劃分Facebook使用者的圖形。

https://snap.stanford.edu/data/egonets-Facebook.html

這個資料屬於斯坦福網路分析專案（Stanford Network Analysis Project，SNAP），它也提供了Python API，但是目前SNAP API還不支援Python 3。

1. 準備工作

Anaconda自帶了NetworkX 1.9.1，它安裝說明可見：

https://networkx.github.io/documentation/latest/install.html

同時我們還需要community包，安裝地址：

https://bitbucket.org/taynaud/python-louvain

在PyPi上有一個同名的包，但是它和我們需要安裝的沒有任何關係。安裝hiveplot包，這個包託管在：

https://github.com/ericmjl/hiveplot

$ [sudo] pip install hiveplot

本示例中使用的hiveplot版本是0.1.7.4。

2. 操作步驟

（1）匯入部分如下所示：

import networkx as nx

import community

import matplotlib.pyplot as plt

from hiveplot import HivePlot

from collections import defaultdict

from dautil import plotting

from dautil import dataython

（2）載入資料，建立一個NetworkX的Graph物件：

fb_file = data.SPANFB().load()

G = nx.read_edgelist(fb_file,create_using = nx.Graph(),nodetype = int)

print(nx.info(G))

（3）分割圖形物件並按照如下的方法建立一個nodes字典：

parts = community.best_partition(G)

nodes = defaultdict(list)

for n, d in parts.items():

nodes[d].append(n)

（4）這個圖形會非常大，所以我們將會建立三個邊緣分組：

edges = defaultdict(list)

for u, v in nx.edges(G, nodes[0]):

edges[0].append((u, v, 0))

for u, v in nx.edges(G, nodes[1]):

edges[1].append((u, v, 1))

for u, v in nx.edges(G, nodes[2]):

edges[2].append((u, v, 2))

（5）繪製這個圖形大約需要6分鐘：

%matplotlib inline

cmap = plotting.sample_hex_cmap(name="hot", ncolors=len(nodes.keys()))

h = HivePlot(nodes, edges, cmap, cmap)

h.draw()

plt.title("Facebook Network Hive Plot")

等待一段時間，我們可以看到如下的圖形：

10 顯示地圖

無論是處理全球資料還是本地資料，使用地圖都是一個適合的視覺化方式。我們需要用座標來將資料定位到地圖上，通常我們使用的就是這個點的經度和緯度。有很多現有的檔案格式可以儲存地理位置資料。

在這個示例中我們將會使用到特別的shapefile格式以及更常見的製表符分隔值（Tab Separated Values，TSV）格式。shapefile格式是由Esri公司建立的，幷包含了三個必需的檔案，它們的副檔名分別是.shp、.shx、.dbf。

.dbf檔案包含了shapefile中每一個地理位置的額外資訊的資料庫。我們將使用的shapefile包含了國家邊界、人口以及國內生產總值（Gross Domestic Product，GDP）的資料。我們可以使用cartopy庫下載shapefile。

TSV檔案包含了超過4000個城市的按時間序列的人口資料，可以在這裡獲得：

https://nordpil.com/resources/world-database-of-large-cities/

1. 準備工作

首先我們需要從原始檔安裝Proj.4，或者你也可以使用二進位制版本安裝：

https://github.com/OSGeo/proj.4/wiki

Proj.4的安裝說明在：

https://github.com/OSGeo/proj.4

然後我們可以透過pip安裝cartopy，本示例中使用到的是cartopy-0.13.0。或者你也可以透過下面的指令進行安裝：

$ conda install -c scitools cartopy

2. 操作步驟

（1）匯入部分如下所示：

import cartopy.crs as ccrs

import matplotlib.pyplot as plt

import cartopy.io.shapereader as shpreader

import matplotlib as mpl

import pandas as pd

from dautil import options

from dautil import data

（2）我們會使用顏色來做國家人口以及人口眾多的城市的視覺化。引入如下資料：

countries = shpreader.natural_earth(resolution="110m",

category="cultural",

name="admin_0_countries")

cities = pd.read_csv(data.Nordpil().load_urban_tsv(),sep=" ", encoding="ISO-8859-1")

mill_cities = cities[cities["pop2005"] > 1000]

（3）使用以下程式碼畫出地圖，以及相應的顏色條，並將人口眾多的城市標記在地圖上：

%matplotlib inline

plt.figure(figsize=(16, 12))

gs = mpl.gridspec.GridSpec(2, 1,

height_ratios=[20, 1])

ax = plt.subplot(gs[0], projection=ccrs.PlateCarree())

norm = mpl.colors.Normalize(vmin=0, vmax=2 * 10 ** 9)

cmap = pltNaN.Blues

ax.set_title("Population Estimates by Country")

for country in shpreader.Reader(countries).records():

ax.add_geometries(country.geometry, ccrs.PlateCarree(),

facecolor=cmap(

norm(country.attributes["pop_est"])))

plt.plot(mill_cities["Longitude"],

mill_cities["Latitude"], "r.",

label="Populous city",

transform=ccrs.PlateCarree())

options.set_mpl_options()

plt.legend(loc="lower left")

cax = plt.subplot(gs[1])

cb = mpl.colorbar.ColorbarBase(cax,

cmap=cmap,

norm=norm,

orientation="horizontal")

cb.set_label("Population Estimate")

plt.tight_layout()

11 使用類ggplot2圖

ggplot2是在R語言使用者群中很流行的資料視覺化庫。ggplot2的主要思想是在資料視覺化的產出中包含多個圖層。就像一個畫家，我們從一個空的畫布開始，緊接著一步步地新增圖層。

通常我們使用rpy2來讓Python接入R語言程式碼。然而，如果我們只是想使用ggplot2的話，用pyggplot庫會顯得更加方便。在這個示例中將實現三個國家的人口增長的視覺化，使用的資料來自pandas上檢索到的世界銀行的資料。這些資料中包含各種指標和相關元資料。在這裡可以下載到關於這些指標的描述：

我們可以認為世界銀行的資料集是靜態的。然而，類似的資料集經常發生變化，足以佔用分析師所有的時間。更換指標的名字明顯會影響程式碼，所以我決定透過joblib庫來快取資料。但是這個方法美中不足的是不能pickle所有的Python物件。

1. 準備工作

首先你需要有安裝了ggplot2的R語言環境。如果你不是特別想使用ggplot2，或許你可以跳過這個示例。

R語言的主頁是：

http://www.r-project.org/

ggplot2的文件：

http://docs.ggplot2.org/current/index.html

你可以透過pip安裝pyggplot，我使用的是pyggplot-23。安裝joblib，請瀏覽：

https://pythonhosted.org/joblib/installing.html

我的Anaconda中有joblib 0.8.4。

2. 操作步驟

（1）匯入部分如下：

import pyggplot

from dautil import data

（2）透過以下程式碼載入資料：

dawb = data.Worldbank()

pop_grow = dawb.get_name("pop_grow")

df = dawb.download(indicator=pop_grow, start=1984, end=2014)

df = dawb.rename_columns(df, use_longnames=True)

（3）下面用我們新建的pandas物件DataFrame初始化pyggplot：

p = pyggplot.Plot(df)

（4）新增條形圖：

p.add_bar("country", dawb.get_longname(pop_grow), color="year")

（5）翻轉圖表，使條形圖指向右邊並渲染

p.coord_flip()

p.render_notebook()

請參見以下截圖瞭解最終結果：

12 使用影響圖高亮資料

類似於氣泡圖，影響圖（influence plot）會考慮到單個數據點擬合、影響和槓桿之後的殘差。殘差的大小繪製在垂直軸上，並且可以標識資料點是異常值。為了更好地理解影響圖，可以看下面的這些方程。

根據statsmodels文件，殘差按標準偏差式（2.1）進行縮放，在式（2.2）中，n是觀測點的數量，p是迴歸量。式（2.3）我們習慣稱之為帽子矩陣（hat-matrix）。帽子矩陣的對角元素給出稱為槓桿（leverage）的特殊度量，槓桿作為水平軸的量，可以標識出影響圖的潛在影響。

在影響圖中，影響會決定繪圖點的大小。影響大的點往往具有高殘差和槓桿。statsmodels可以使用Cook距離（Cook"s distance）（見式（2.4））或者DFFITS（見式（2.5））來衡量影響值。

操作步驟

（1）匯入部分如下：

import matplotlib.pyplot as plt

import statsmodels.api as sm

from statsmodels.formula.api import ols

from dautil import data

（2）獲取可用的國家的編碼：

dawb = data.Worldbank()

countries = dawb.get_countries()[["name", "iso2c"]]

（3）從世界銀行載入資料：

population = dawb.download(indicator=[dawb.get_name("pop_grow"),

dawb.get_name("gdp_pcap"),

dawb.get_name("primary_education")],

country=countries["iso2c"],

start=2014,

end=2014)

population = dawb.rename_columns(population)

（4）定義一個普通最小二乘模型如下：

population_model = ols("pop_grow ~ gdp_pcap + primary_education",

data=population).fit()

（5）使用Cook距離描繪這個模型的影響圖：

%matplotlib inline

fig, ax = plt.subplots(figsize=(19.2, 14.4))

fig = sm.graphics.influence_plot(population_model, ax=ax, criterion="cooks")

plt.grid()

請參見以下截圖瞭解最終結果：

可以用matplot這個庫

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可以在matplotlib的文件中找到各種圖表型別，由於根據特定佈局建立Figure和subplot是一件常見的任務，於是便出現一個更為方便的方法： plt.subplots,它可以建立一個新的Figure，且返回一個含有已建立的subplot物件的numpy陣列。