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python数据可视化技巧的100个练习 -- 45. 分布数据的欢乐图

2026-09-09 13:51:41

重要性★★★☆☆

难度★★★☆☆

您是一家零售公司的数据分析师。

您的任务是可视化不同地区的月度销售数据分布，以识别模式和趋势。

您决定使用欢乐图（也称为山脊图）来显示每个地区的销售数据分布。

为五个地区生成 12 个月的样本销售数据，并创建欢乐图以可视化分布。

【数据生成代码示例】

import numpy as npimport pandas as pdregions = ['North', 'South', 'East', 'West', 'Central']# 创建一个字典来存储销售数据data = {    'Month': np.tile(np.arange(1, 13), len(regions)),    'Region': np.repeat(regions, 12),    'Sales': np.random.randint(1000, 5000, 12 * len(regions))}# 将字典转换为 DataFramedf = pd.DataFrame(data)df

【图表答案】

【代码答案】

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 创建样本数据 regions = ['North', 'South', 'East', 'West', 'Central'] data = {    'Month': np.tile(np.arange(1, 13), len(regions)),     'Region': np.repeat(regions, 12),     'Sales': np.random.randint(1000, 5000, 12 * len(regions))} df = pd.DataFrame(data) # 设置图表sns.set(style='whitegrid') g = sns.FacetGrid(df, row='Region', hue='Region', aspect=4, height=1.5, palette='muted') # 绘制每个分布g.map(sns.kdeplot, 'Sales', fill=True) g.map(plt.axhline, y=0, lw=2, clip_on=False) g.fig.subplots_adjust(hspace=-0.3) # 移除与重叠效果不兼容的轴细节g.set_titles("") g.set(yticks=[]) g.despine(bottom=True, left=True) # 显示图表plt.show()