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7.4 数据可视化实战案例

来源：花匠小妙招时间：2025-12-11 17:04

在本次实战案例中，我们将使用鸢尾花(Iris)数据集进行数据可视化的实战。鸢尾花数据集是一个经典的数据集，包含了150个样本，每个样本都有4个特征：花萼长度(sepal length)、花萼宽度(sepal width)、花瓣长度(petal length)和花瓣宽度(petal width)。

首先，我们需要导入必要的库，并加载数据集：

import pandas as pd import seaborn as sns # 加载数据集 iris = sns.load_dataset('iris') # 查看数据集前五行 print(iris.head())

在进行数据可视化之前，我们首先需要分析我们的可视化需求。在此案例中，我们可能对以下问题感兴趣：

鸢尾花的三个品种在各个特征上的分布情况如何？鸢尾花的各个特征之间有什么关系？鸢尾花的各个特征对品种的影响如何？

基于以上问题，我们可以设计相应的可视化方案。

首先，我们可以使用箱线图(boxplot)来查看鸢尾花的三个品种在各个特征上的分布情况：

import matplotlib.pyplot as plt # 对每个特征绘制箱线图 for column in iris.columns[:-1]: plt.figure(figsize=(6, 4)) sns.boxplot(x='species', y=column, data=iris) plt.title(f'Boxplot of {column} by species') plt.show()

然后，我们可以使用散点图矩阵(scatter plot matrix)来查看鸢尾花的各个特征之间的关系：

# 绘制散点图矩阵 sns.pairplot(iris, hue='species') plt.show()

最后，我们可以使用小提琴图(violin plot)来查看鸢尾花的各个特征对品种的影响：

# 对每个特征绘制小提琴图 for column in iris.columns[:-1]: plt.figure(figsize=(6, 4)) sns.violinplot(x='species', y=column, data=iris) plt.title(f'Violin plot of {column} by species') plt.show()

在这个实战案例中，我们使用了箱线图、散点图矩阵和小提琴图等可视化工具，对鸢尾花数据集进行了深入的探索。可以看到，数据可视化是数据分析过程中非常

重要的一环，它可以帮助我们更好地理解数据，发现数据中的模式和规律。

虽然在本次实战案例中，我们只使用了几种常见的可视化工具，但实际上，数据可视化的世界远比这个更大。还有许多其他的可视化工具和技巧，等待你去探索和学习。

希望你能在本次实战案例中得到收获，并在未来的学习和工作中，不断提高自己的数据可视化技能。