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時(shí)間序列數(shù)據(jù)是許多領(lǐng)域的核心，從金融市場(chǎng)到氣象學(xué)，都需要對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和可視化。vN428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Python提供了豐富的庫(kù)和工具，用于處理和繪制時(shí)間序列數(shù)據(jù)。vN428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

以下8種不同的繪圖類型，在分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)比較常用。vN428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

1、折線圖

折線圖是最常見的時(shí)間序列數(shù)據(jù)可視化類型之一。它顯示了數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，通常以連續(xù)的折線表示。vN428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd# 創(chuàng)建時(shí)間序列數(shù)據(jù)data = {'日期': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=30, freq='D'),        '數(shù)值': [10, 15, 13, 12, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 35, 40, 38, 36, 34, 32, 30, 28, 26, 24, 22, 20, 18, 16, 14, 12, 10, 8, 6, 4]}df = pd.DataFrame(data)plt.plot(df['日期'], df['數(shù)值'])plt.xlabel('日期')plt.ylabel('數(shù)值')plt.title('折線圖')plt.show()

2、散點(diǎn)圖

散點(diǎn)圖用于表示數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布和關(guān)系，適合展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的離散觀測(cè)。vN428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd# 創(chuàng)建時(shí)間序列數(shù)據(jù)data = {'日期': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=30, freq='D'),        '數(shù)值': [10, 15, 13, 12, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 35, 40, 38, 36, 34, 32, 30, 28, 26, 24, 22, 20, 18, 16, 14, 12, 10, 8, 6, 4]}df = pd.DataFrame(data)plt.scatter(df['日期'], df['數(shù)值'])plt.xlabel('日期')plt.ylabel('數(shù)值')plt.title('散點(diǎn)圖')plt.show()

3、柱狀圖

柱狀圖適用于展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分組或分類，通常用于比較不同時(shí)間點(diǎn)或不同組之間的數(shù)據(jù)。vN428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd# 創(chuàng)建時(shí)間序列數(shù)據(jù)data = {'日期': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=5, freq='D'),        '數(shù)值1': [10, 15, 13, 12, 18],        '數(shù)值2': [5, 8, 7, 6, 10]}df = pd.DataFrame(data)df.set_index('日期', inplace=True)df.plot(kind='bar')plt.xlabel('日期')plt.ylabel('數(shù)值')plt.title('柱狀圖')plt.show()

4、面積圖

面積圖是折線圖的一種變體，用于顯示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的趨勢(shì)和數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的關(guān)系。vN428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd# 創(chuàng)建時(shí)間序列數(shù)據(jù)data = {'日期': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=30, freq='D'),        '數(shù)值1': [10, 15, 13, 12, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 35, 40, 38, 36, 34, 32, 30, 28, 26, 24, 22, 20, 18, 16, 14, 12, 10, 8, 6, 4],        '數(shù)值2': [5, 8, 7, 6, 10, 12, 15, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 35, 30, 25, 20, 15, 10, 5, 4, 3, 2]}df = pd.DataFrame(data)plt.fill_between(df['日期'], df['數(shù)值1'], df['數(shù)值2'], color='lightblue')plt.xlabel('日期')plt.ylabel('數(shù)值')plt.title('面積圖')plt.show()

5、箱線圖

箱線圖用于顯示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分布，包括中位數(shù)、四分位數(shù)和異常值。vN428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd# 創(chuàng)建時(shí)間序列數(shù)據(jù)data = {'日期': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=30, freq='D'),        '數(shù)值': [10, 15, 13, 12, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 35, 40, 38, 36, 34, 32, 30, 28, 26, 24, 22, 20, 18, 16, 14, 12, 10, 8, 6, 4]}df = pd.DataFrame(data)plt.boxplot(df['數(shù)值'])plt.xticks([1], ['數(shù)值'])plt.title('箱線圖')plt.show()

6、餅圖

餅圖用于顯示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的占比和相對(duì)比例，適用于表示各部分在整體中的貢獻(xiàn)。vN428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

import matplotlib.pyplot as plt# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)labels = ['A', 'B', 'C', 'D']sizes = [15, 30, 45, 10]plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')plt.axis('equal')plt.title('餅圖')plt.show()

7、熱圖

熱圖用于可視化時(shí)間序列數(shù)據(jù)的關(guān)系和相似性，通常用于呈現(xiàn)多維數(shù)據(jù)集。vN428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

import seaborn as snsimport pandas as pd# 創(chuàng)建時(shí)間序列數(shù)據(jù)data = {'時(shí)間': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=10, freq='D'),        '特征1': [3, 1, 4, 2, 6, 8, 7, 5, 9, 10],        '特征2': [7, 8, 6, 9, 5, 4, 2, 3, 1, 10]}df = pd.DataFrame(data)corr_matrix = df.corr()sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')plt.title('熱圖')plt.show()

8、雷達(dá)圖

雷達(dá)圖用于展示多個(gè)維度的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，比較不同類別或時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)分布。vN428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd# 創(chuàng)建時(shí)間序列數(shù)據(jù)data = {'時(shí)間': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=1, freq='D'),        '維度1': [3],        '維度2': [7],        '維度3': [5],        '維度4': [9],        '維度5': [6]}df = pd.DataFrame(data)categories = list(df.columns[2:])values = df.iloc[:, 2:].values[0]fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))angles = [n / float(len(categories)) * 2 * 3.14159265359 for n in range(len(categories))]angles += angles[:1]plt.polar(angles, values)plt.fill(angles, values, 'b', alpha=0.1)plt.xticks(angles[:-1], categories)plt.title('雷達(dá)圖')plt.show()

總結(jié)

Python進(jìn)行時(shí)間序列分析的8種常見繪圖類型，每種類型都具有獨(dú)特的用途和適用場(chǎng)景。vN428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

折線圖常用于展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的趨勢(shì)和變化，散點(diǎn)圖用于呈現(xiàn)離散數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布。柱狀圖適合比較不同時(shí)間點(diǎn)或組之間的數(shù)據(jù)，而面積圖可以突出數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的關(guān)系。箱線圖有助于了解數(shù)據(jù)的分布和離群值。餅圖適用于顯示數(shù)據(jù)占比，熱圖用于呈現(xiàn)多維數(shù)據(jù)的關(guān)系，而雷達(dá)圖展示多個(gè)維度的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。vN428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

通過(guò)運(yùn)用這些繪圖技巧，可以提高對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的洞察力，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的信息，從而做出更明智的決策和預(yù)測(cè)。vN428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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