今天讨论分类型变量选图策略。

那么，什么是分类型变量，很好理解，像这样的：

第一个，最先想到的应该是柱状图：

第二个，一个很有意思的、特殊的柱状图：棒棒糖图，柱状图被转换成一条线和一个点。它显示了数字变量和分类变量之间的关系，下图是基本的棒棒图：

第三个，热力图也能表达分类变量和数字的关系，上篇文章我们提到热力图，在此不详细展开：

第四个，词云图（Wordcloud）也能可视化分类变量，显示一个单词列表中每个单词的重要性，用字体大小或颜色显示：

第五个，饼图是一个分为多个部分的圆，每个部分代表一个整体的比例，也能用来表达分类变量：

第六个，树状图将层次数据显示为一组嵌套的矩形。每组由一个矩形表示，矩形的面积与其值成比例。树形图的优点是能够有效地表示大量的数据。如果有多个层次结构（>2），建议构建一个交互式图形：单击上层将显示下一层。

import matplotlib.pyplot as plt
import squarify

squarify.plot(sizes=[13,22,35,5], label=["group A", "group B", "group C", "group D"], color=["red","green","blue", "grey"], alpha=.4 )
plt.axis('off')
plt.show


后面你再遇到分类变量可视化时，可以找出这篇文章，应该对你有一定参考价值。所以，建议收藏，点赞支持。

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