数据量太大？用Python处理数据密度过大障碍

当我们需要观察比较2个变量间的关系时，散点图是我们首选图表。

可当数据量非常大，数据点又比较集中在某个区间中，图表没法看，密密麻麻的怎么看?

怎么办?这时候就得看密度图了

什么是密度图?

所谓的密度图 (Density Plot) 就是数据的分布稠密情况，它常用于显示数据在连续时间段内的分布状况。严格来说，它是由直方图演变而来，类似于把直方图进行了填充。

一般是使用平滑曲线来绘制数值水平来观察分布，峰值数值位置是该时间段内最高度集中的地方。

它比直方图适用性更强，不受分组数量(直方图的条形数量不宜过多)的影响，能更好地界定分布形状 。

本篇文章不谈论直方图，之后老海会专门总结关于直方图的使用。

什么是2D密度图?

说完了密度图和直方图，它们都是一维数据变量。

这下我们来看看2D密度图，它显示了数据集中两个定量变量范围内值的分布，有助于避免在散点图中过度绘制。

如果点太多，则2D密度图会计算2D空间特定区域内的观察次数。

该特定区域可以是正方形或六边形(六边形)，还可以估算2D内核密度估算值，并用轮廓表示它。

本篇文章主要描述一下2D密度图的使用。

2D密度图的基本数据样式

2D密度图的使用建议

密度图是一种直方图的代替方案，常用来观察连续变量的分布情况

2D密度图主要用来解决数据点密度过大的问题，要注意密度分割是否合理。

当数据范围都非常集中，数据间变化不大时，密度图往往很难观察效果。

下面开始具体的操作案例

准备工作

还是和之前一样，引入必要的工具包

## 初始字体设置，设置好可避免很多麻烦 

plt.rcParams['font.sans-serif']=['Source Han Sans CN']      # 显示中文不乱码，思源黑体  

plt.rcParams['font.size'] = 22                              # 设置图表全局字体大小，后期某个元素的字体大小可以自行调整 

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False                  # 显示负数不乱码 

## 初始化图表大小 

plt.rcParams['figure.figsize'] = (20.0, 8.0)                # 设置figure_size尺寸 

## 初始化图表分辨率质量 

plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300                           # 设置图表保存时的像素分辨率 

plt.rcParams['figure.dpi'] = 300                            # 设置图表绘制时的像素分辨率 

## 图表的颜色自定义 

colors = ['#dc2624', '#2b4750', '#45a0a2', '#e87a59', 

         '#7dcaa9', '#649E7D', '#dc8018', '#C89F91',  

         '#6c6d6c', '#4f6268', '#c7cccf'] 

plt.rcParams['axes.prop_cycle'] = plt.cycler( color=colors) 

path = 'D:系列文章' 

# 自定义文件路径，可以自行设定 

os.chdir(path) 

# 设置为该路径为工作路径，一般存放数据源文件 

设定图表样式和文件路径

数据量太大？散点图装不下怎么办？用Python解决数据密度过大难题

Financial_data = pd.read_excel('虚拟演示案例数据.xlsx',sheet_name='二维表') 

Financial_data 

读入数据

数据量太大？散点图装不下怎么办？用Python解决数据密度过大难题

Financial_data = pd.read_excel('虚拟演示案例数据.xlsx',sheet_name='二维表') 

Financial_data 

常见的6种密度图表类型

from scipy.stats import kde  # 引入核密度计算方法 

# 为方便演示，创建6个子图的画板 

fig, axes = plt.subplots(3,2, figsize=(20, 20)) 

# 第一个子图，我们来画一个基本的散点图 

# 散点图是最经典的观察2个变量关系，但数据量非常大就会出数据点堆叠交错，当值我们无法进一步探索 

axes[0][0].set_title('散点图')                                           # 设置标题 

axes_0 = axes[0][0].plot(Financial_data['材料'], Financial_data['管理'], 'ko')    # 画出散点图 

# 第二个子图，我们画出六边形蜂巢图 

# 当寻找2个数值型变量的关系，数据量很大且不希望数据堆叠在一起，就可以按照蜂巢形状切割数据点，计算每个六边形里的点数来表达密度 

（编辑：大连站长网）

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