Python实现平行坐标图的两种方法小结

平行坐标图，一种数据可视化的方式。以多个垂直平行的坐标轴表示多个维度，以维度上的刻度表示在该属性上对应值，相连而得的一个折线表示一个样本，以不同颜色区分类别。

但是很可惜，才疏学浅，没办法在Python里实现不同颜色来区分不同的类别。如果对此比较在意的大神可以不要往下看了。。。。。。。。。

上图是一个基于iris数据集所画的一个平行坐标图。

隔开隔开.......................................隔开隔开

不多扯了，下面正式上代码

方法一、基于pyecharts第三方包来实现

from pyecharts import Parallel
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.read_csv('iris.csv')
data_1 = np.array(data[['Sepal_length', 'Sepal_width', 'Petal_length', 'Petal_width']]).tolist()

schema = ['Sepal_length', 'Sepal_width', 'Petal_length', 'Petal_width']

parallel = Parallel('iris平行坐标图')
parallel.config(schema)
parallel.add('dasfd',data_1,is_random = True)
parallel

可惜，这样子run出来的恰好结果就是上图，没办法实现不同类别用不同颜色来区分。实在不得不说是一个令人超级不爽的一个地方，劳资都想咋了电脑当时，哈哈哈哈。。。

在这里多扯两句啊，pyecharts这个包还真的是特么的好用啊，各种图都能实现，感兴趣的朋友不妨装个来耍耍

方法二、基于pandas来实现

what？pandas？这把绝世好剑不是用来处理一些数据的吗？什么时候还具有画图的功能了，lz你没猫饼吧？

说实话，lz当时也没想到pandas能用来画图，而且是画平行坐标图。下面就是代码了：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from pandas.tools.plotting import parallel_coordinates

data = pd.read_csv('iris.csv')
data_1 =data[['Species','Sepal_length', 'Sepal_width', 'Petal_length', 'Petal_width']]

parallel_coordinates(data_1,'Species')
plt.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5,-0.1),ncol=3,fancybox=True,shadow=True)
plt.show()

run一下，就可以得到下图了

不难看出，这张图是具有了不同颜色，但是每个坐标轴的刻度都是0-8啊，lz希望的是每个轴独立的啊·········

来源：https://blog.csdn.net/xywsh0/article/details/80452636