大数据分析师学习入门，10个数据可视化技巧

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9. 重叠画图和变动标签和颜色

在统一轴上重叠图表很轻易：我们只必要为全部想要的画图编写代码，然后，我们可以简朴地挪用'plt.show()'将它们所有绘制在一路：

a=[1,2,3,4,5]  
b=[4,5,6,2,2]  
c=[2,5,6,2,1]  
sns.lineplot(x=a，y=b，c='r')  
sns.lineplot(x=a，y=c，c='b')  
plt.show() 

然而，偶然重叠会导致夹杂，以是我们也许必要做一些改造，让人更轻易领略。

譬喻，假设你但愿在统一个图形中重叠你收罗的两个差异样本的身高漫衍：一个来自你的同事，另一个来自内地的篮球队。最好添加一些本性化的对象，如差异的颜色，并添加一个图例，表白它们详细代表的是哪一个。好吧，简朴点：

• 配置「colour」标签，我们可觉得每一个配置一种特定的颜色。请留意，偶然此参数可以变动为简朴的「c」
• 行使「label」参数，我们可以通过简朴地挪用 x.legend()用来指定要表现的任何文本

举个例子：

g = sns.distplot(workmates_height, color=’b’, label=’Workmates’)  
sns.distplot(basketball_team, color=’r’, ax=g, label=’Basket team’)  
g.legend()  
plt.show() 

10.在条形图中配置轴的次序

最后是一个很黑白凡的器材~假如你喜好行使条形图，你也许谋面对这样的题目：你的条形图没有凭证你想要的次序分列。在这种环境下，有一个简朴的修复要领，将一个带有你想要的特定次序的列表转达给「order」参数：

a=['second'，'first'，'third'] 
b=[15,10,20] 
sns.barplot(x=a，y=b，order=['first'，'second'，'third']); 

画图自己就是一个天下，按照我的履历，进步你手艺的最好要领就是操练。但我但愿这些器材和能力能辅佐你做好实际中数据科学的事变，就像当初辅佐我一样。

（编辑：湖南网）

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