大数据分析师学习入门，10个数据可视化技巧

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9. 重叠绘图和更改标签和颜色

在同一轴上重叠图表很容易：我们只需要为所有想要的绘图编写代码，然后，我们可以简单地调用'plt.show()'将它们全部绘制在一起：

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，有时重叠会导致混淆，所以我们可能需要做一些改进，让人更容易理解。

例如，假设你希望在同一个图形中重叠你采集的两个不同样本的身高分布：一个来自你的同事，另一个来自当地的篮球队。最好添加一些个性化的东西，如不同的颜色，并添加一个图例，表明它们具体代表的是哪一个。好吧，简单点：

• 设置「colour」标签，我们可以为每一个设置一种特定的颜色。请注意，有时此参数可以更改为简单的「c」
• 使用「label」参数，我们可以通过简单地调用 x.legend()用来指定要显示的任何文本

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.在条形图中设置轴的顺序

最后是一个非常特殊的工具~如果你喜欢使用条形图，你可能会面临这样的问题：你的条形图没有按照你想要的顺序排列。在这种情况下，有一个简单的修复方法，将一个带有你想要的特定顺序的列表传递给「order」参数：

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

绘图本身就是一个世界，根据我的经验，提高你技能的最好方法就是练习。但我希望这些工具和技巧能帮助你做好现实中数据科学的工作，就像当初帮助我一样。

（编辑：源码网）

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