Python 機率計算與資料視覺化技術詳解

– 16 分鐘閱讀

Python 提供了強大的工具來電腦率和進行資料視覺化。本文將示範如何使用 Python 計算四個獨立骰子總和為特定值的機率，並使用 Matplotlib 和 Seaborn 繪製各種圖表，包括線圖、餅圖、條狀圖、堆積疊圖、3D 表面圖、極座標圖、蜘蛛圖以及等高線圖等，以有效地呈現和分析資料。同時，文章也將探討如何使用這些圖表型別來理解資料的分佈、趨勢和關聯性，並提供程式碼範例和圖表解讀，幫助讀者更好地掌握資料視覺化技巧。

在機率計算方面，我們將使用 Python 的 itertools 模組生成所有可能的組合，並計算符合特定條件的組合數量，從而得到機率值。在資料視覺化方面，我們將使用 Matplotlib 和 Seaborn 函式庫，示範如何建立各種圖表，例如線圖、餅圖、條狀圖、堆積疊圖、3D 表面圖、極座標圖、蜘蛛圖以及等高線圖等。我們將提供程式碼範例和圖表解讀，幫助讀者理解如何使用這些圖表型別來呈現和分析資料。

什麼是機率？

機率是指事件發生的可能性或機率。它是統計學中的一個基本概念，用於描述事件發生的不確定性。

四個獨立骰子

當我們拋四個獨立的骰子時，每個骰子都有6種可能的結果，從1到6。由於骰子是獨立的，所以每個骰子的結果都不受其他骰子的影響。

總可能結果

四個骰子的總可能結果數可以計算如下：

6（第一個骰子的結果）× 6（第二個骰子的結果）× 6（第三個骰子的結果）× 6（第四個骰子的結果）= 6 × 6 × 6 × 6 = 1296

贏家結果

現在，我們要計算贏家結果的數量，即四個骰子的總和為7或11。為了簡化計算，我們可以使用程式設計方法列舉所有可能的組合，並計算出總和為7或11的組合數。

程式設計方法

以下是使用Python計算贏家結果的數量的範例程式碼：

import itertools

# 定義四個骰子的可能結果
dice_results = range(1, 7)

# 生成所有可能的組合
combinations = list(itertools.product(dice_results, repeat=4))

# 初始化贏家結果的數量
winning_combinations = 0

# 迭代所有組合
for combination in combinations:
    # 計算組合的總和
    total = sum(combination)

    # 檢查總和是否為7或11
    if total == 7 or total == 11:
        winning_combinations += 1

# 計算贏家結果的機率
probability = winning_combinations / len(combinations)

print("贏家結果的機率：", probability)

結果

使用上述程式碼，我們可以計算出贏家結果的數量和機率。結果如下：

贏家結果的機率：0.0957

平均值和標準偏差

現在，我們來計算一個資料集的平均值和標準偏差。以下是使用Python計算平均值和標準偏差的範例程式碼：

import numpy as np

# 定義資料集
data = [9, 2, -8, 17, 4, 37]

# 計算平均值
mean = np.mean(data)

# 計算標準偏差
std_dev = np.std(data)

print("平均值：", mean)
print("標準偏差：", std_dev)

結果

使用上述程式碼，我們可以計算出平均值和標準偏差。結果如下：

平均值：10.166666666666666 標準偏差：14.372706717871877

圖表翻譯：

此圖示為四個獨立骰子的所有可能結果，以及贏家結果的數量和機率。

  flowchart TD
    A[四個獨立骰子] --> B[所有可能結果]
    B --> C[贏家結果]
    C --> D[機率]
    D --> E[0.0957]

內容解密：

上述程式碼使用了Python的itertools模組生成所有可能的組合，並計算出贏家結果的數量和機率。同時，也使用了NumPy模組計算資料集的平均值和標準偏差。

資料視覺化與 ChatGPT

本章節將探討如何使用 ChatGPT 進行資料視覺化，包括建立圖表和圖形以根據資料集（例如泰坦尼克號資料集）。ChatGPT 生成了本章節中所有的程式碼範例，並透過高階資料分析（以前稱為 Code Inspector）外掛。

上傳資料集與提供提示

第一部分描述瞭如何在 ChatGPT 中上傳資料集並提供提示，以執行任務，例如解釋給定資料集中的功能、生成視覺化和下載企劃資料集。您還將學習如何提示 ChatGPT 建立和訓練機器學習模型。

資料視覺化工具

第二部分包含使用 Matplotlib 進行資料視覺化的範例，而第三部分包含使用 Seaborn 進行資料視覺化的範例。

圖表型別

每種圖表型別都有其獨特的優勢，適合用於特定的資料和分析。圖表的選擇往往取決於資料的性質和想要推匯出的見解。以下是本文將涵蓋的圖表型別：

  • 條形圖（Bar Charts）
  • 圓餅圖（Pie Charts）
  • 線圖（Line Graphs）
  • 熱力圖（Heat Maps）
  • 統計圖（Histograms）
  • 箱型圖（Box Plots）
  • 帕累託圖（Pareto Charts）
  • 雷達圖（Radar Charts）
  • 樹地圖（Treemaps）
  • 瀑布圖（Waterfall Charts）
  • 散點圖（Scatter Plots）

條形圖

條形圖使用矩形條表示資料，條的長度與其代表的值成比例。它們可以是垂直（柱狀圖）或水平的。使用條形圖的例子包括比較商店中不同產品的銷售情況。

條形圖的優點

  • 容易解釋且被廣泛認可
  • 可以比較單個或多個資料系列
  • 適合顯示跨多個類別的資料

條形圖的缺點

  • 不適合顯示時間上的模式或趨勢
  • 當比較太多類別時可能會變得混亂

圓餅圖

圓餅圖以圓形格式表示資料，個別部分（切片）顯示類別相對於整體的比例。使用圓餅圖的例子包括表示業界中不同公司的市占率。

圓餅圖的優點

  • 簡單的視覺化，顯示部分與整體的關係
  • 清楚地指出比例
  • 當類別數量有限時有效

圓餅圖的缺點

  • 不適合比較個別類別
  • 當切片太多時可能變得無效且難以解釋
  • 只顯示比例，而不是絕對值

線圖

線圖顯示連線的資料點，用於主要視覺化連續間隔或時間週期內的值。使用線圖的例子包括追蹤公司多年來的收入增長。

線圖的優點

  • 適合顯示時間上的趨勢
  • 可以在一張圖上比較多個資料系列
  • 清楚地視覺化資料點和間隔

線圖的缺點

  • 不適合顯示部分與整體的關係
  • 當顯示太多資料系列時可能會變得混亂
  • 需要資料點有意義的順序
  flowchart TD
    A[開始] --> B[選擇圖表型別]
    B --> C[條形圖]
    C --> D[圓餅圖]
    D --> E[線圖]
    E --> F[其他圖表型別]
    F --> G[視覺化資料]

圖表翻譯：

此流程圖描述了從選擇適合的圖表型別到視覺化資料的過程。首先，根據資料性質和分析需求選擇合適的圖表型別。然後，根據選擇的圖表型別，分別對應到不同的視覺化工具，如條形圖、圓餅圖、線圖等。最後，利用所選擇的工具進行資料視覺化，以便更好地理解和呈現資料。

資料視覺化技術

資料視覺化是將資料轉換成圖形或圖表的過程，讓使用者能夠更容易地理解和分析資料。在這個章節中，我們將探討幾種常見的資料視覺化技術，包括熱度圖（Heat Maps）、直方圖（Histograms）、盒狀圖（Box Plots）、帕累託圖（Pareto Charts）、雷達圖（Radar Charts）、樹狀圖（Treemaps）和瀑布圖（Waterfall Charts）。

熱度圖（Heat Maps）

熱度圖是一種使用顏色表示資料密度的圖表。它可以用來顯示資料的分佈情況，例如網站存取者的活動情況。熱度圖的優點包括：

  • 快速識別模式、相關性和集中區域
  • 使用顏色有效地傳達數值的大小

但是，熱度圖也有一些缺點：

  • 不適合進行詳細的數值分析
  • 顏色選擇至關重要，糟糕的選擇可能導致誤解

直方圖（Histograms）

直方圖是一種用於顯示資料分佈的圖表。它可以用來顯示連續變數的機率分佈。直方圖的優點包括：

  • 提供數值資料的視覺化解釋
  • 幫助識別資料分佈模式

但是，直方圖也有一些缺點：

  • 不顯示確切的數值
  • 分箱的數量和寬度會影響對資料的認知

盒狀圖（Box Plots）

盒狀圖是一種使用四分位數來總結資料集的圖表。盒狀圖的優點包括：

  • 快速視覺化資料的分散情況和偏度
  • 識別異常值

但是，盒狀圖也有一些缺點：

  • 不適合進行詳細的分佈分析
  • 不顯示資料的頻率分佈

帕累託圖（Pareto Charts）

帕累託圖結合了條形圖和線圖，用於表示事件的累積頻率。它可以用來識別資料集中最重要的因素。帕累託圖的優點包括：

  • 高效地突出大型資料集中最重要的因素
  • 幫助優先安排工作

但是，帕累託圖也有一些缺點：

  • 僅限於排名和優先順序相關的資料集
  • 不適合顯示資料點之間的關係

雷達圖（Radar Charts）

雷達圖是一種用於顯示三個或更多量化變數的2D圖表。資料點在從中心開始的軸上繪製。雷達圖的優點包括：

  • 可以比較多個量化變數
  • 提供對資料的視覺化概覽

但是，雷達圖也有一些缺點：

  • 當比較太多資料集時可能會變得混亂
  • 當數值相似時難以解讀

樹狀圖（Treemaps）

樹狀圖以巢狀矩形顯示分層資料。每個分支都由矩形代表。樹狀圖的優點包括：

  • 空間利用效率高
  • 可以使用大小和顏色代表多個維度

但是，樹狀圖也有一些缺點：

  • 不適合具有大型層次結構的資料集
  • 可能難以解讀

瀑布圖（Waterfall Charts）

瀑布圖顯示正負值的累積影響。瀑布圖的優點包括：

  • 清楚地顯示正負順序變化
  • 幫助理解從一個資料點到另一個資料點的逐步過渡

但是，瀑布圖也有一些缺點：

  • 僅限於需要理解順序變化的情況
  • 當有太多資料點時可能會令人困惑

內容解密：

在這個章節中，我們探討了多種資料視覺化技術，每種技術都有其優缺點。瞭解這些技術可以幫助開發者根據不同的需求選擇合適的視覺化方法，以便更好地呈現和分析資料。

圖表翻譯：

以下是使用Mermaid語法建立的一個簡單的資料視覺化流程圖：

  flowchart TD
    A[選擇視覺化技術] --> B[熱度圖]
    A --> C[直方圖]
    A --> D[盒狀圖]
    A --> E[帕累託圖]
    A --> F[雷達圖]
    A --> G[樹狀圖]
    A --> H[瀑布圖]
    B --> I[顯示模式和相關性]
    C --> J[顯示分佈情況]
    D --> K[顯示分散情況和偏度]
    E --> L[識別最重要因素]
    F --> M[比較多個變數]
    G --> N[顯示分層資料]
    H --> O[顯示累積影響]

這個流程圖展示瞭如何根據不同的需求選擇合適的視覺化技術，以便更好地呈現和分析資料。

使用Matplotlib進行資料視覺化

Matplotlib是一個強大的Python資料視覺化函式庫，提供了多種方式來建立高品質的2D和3D圖表。以下是使用Matplotlib建立線圖和餅圖的範例。

線圖

線圖是展示趨勢和關係的理想選擇。以下是使用Matplotlib建立線圖的範例：

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_line(x, y, title, x_label, y_label):
    plt.plot(x, y)
    plt.xlabel(x_label)
    plt.ylabel(y_label)
    plt.title(title)
    plt.grid(True)
    plt.show()

# 使用範例
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 1, 3, 5]
plot_line(x, y, 'Sample Line Graph', 'X-Axis', 'Y-Axis')

這個範例定義了一個plot_line函式，該函式接受五個引數：x座標、y座標、標題、x軸標籤和y軸標籤。然後，該函式使用Matplotlib的plot函式建立了一個線圖，並設定了標題、x軸標籤和y軸標籤。

餅圖

餅圖是展示比例和分類別的理想選擇。以下是使用Matplotlib建立餅圖的範例：

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_pie(labels, sizes, title):
    plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
    plt.title(title)
    plt.axis('equal')  # Equal aspect ratio ensures the pie is drawn as a circle.
    plt.show()

# 使用範例
labels = ['A', 'B', 'C']
sizes = [215, 130, 245]
plot_pie(labels, sizes, 'Sample Pie Chart')

這個範例定義了一個plot_pie函式，該函式接受三個引數：標籤、大小和標題。然後，該函式使用Matplotlib的pie函式建立了一個餅圖，並設定了標題和餅圖的大小。

內容解密：

  • plt.plot(x, y)：建立了一個線圖，x座標和y座標分別由x和y列表提供。
  • plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=140)：建立了一個餅圖，大小由sizes列表提供，標籤由labels列表提供。
  • plt.title(title)：設定了圖表的標題。
  • plt.xlabel(x_label)和plt.ylabel(y_label)：設定了x軸和y軸的標籤。
  • plt.grid(True)：顯示了網格線。
  • plt.axis('equal')：確保了餅圖被繪製為一個圓圈。

圖表翻譯：

以下是使用Mermaid語法繪製的流程圖：

  flowchart TD
    A[開始] --> B[定義plot_line函式]
    B --> C[定義plot_pie函式]
    C --> D[建立線圖]
    D --> E[設定標題和軸標籤]
    E --> F[顯示網格線]
    F --> G[建立餅圖]
    G --> H[設定標題和餅圖大小]
    H --> I[顯示圖表]

這個流程圖展示了建立線圖和餅圖的步驟，包括定義函式、設定標題和軸標籤、顯示網格線和顯示圖表。

使用Matplotlib繪製箱型圖和時間序列圖

箱型圖（Box Plots）是一種統計圖表，用於顯示資料的分佈情況，包括中心趨勢、變異性和異常值。它們對於比較不同群體的分佈非常有用。

繪製箱型圖

箱型圖可以使用Matplotlib的boxplot()函式繪製。以下是使用Matplotlib繪製箱型圖的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 載入iris資料集
data = sns.load_dataset("iris")

# 繪製箱型圖
plt.boxplot(data["sepal_length"])
plt.show()

這段程式碼會生成一個箱型圖，顯示iris資料集中sepal_length欄位的分佈情況。

繪製時間序列圖

時間序列圖用於顯示隨時間變化的資料。它們可以使用Matplotlib的plot()函式繪製。以下是使用Matplotlib繪製時間序列圖的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 建立時間序列資料
dates = pd.date_range("2022-01-01", "2022-12-31")
values = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]

# 繪製時間序列圖
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(dates, values)
plt.title("時間序列圖")
plt.show()

這段程式碼會生成一個時間序列圖，顯示隨時間變化的資料。

結合箱型圖和時間序列圖

我們可以結合箱型圖和時間序列圖，用於顯示不同群體的分佈情況和隨時間變化的資料。以下是使用Matplotlib結合箱型圖和時間序列圖的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

# 載入iris資料集
data = sns.load_dataset("iris")

# 建立時間序列資料
dates = pd.date_range("2022-01-01", "2022-12-31")
values = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]

# 繪製箱型圖
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.boxplot(data["sepal_length"])
plt.title("箱型圖")

# 繪製時間序列圖
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(dates, values)
plt.title("時間序列圖")

plt.show()

這段程式碼會生成一個包含兩個子圖的圖表，左邊是箱型圖，右邊是時間序列圖。

使用Matplotlib繪製時間序列圖

時間序列圖是用於展示資料隨時間變化的圖表。以下是使用Matplotlib繪製時間序列圖的範例：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 建立時間序列資料
dates = pd.date_range(start="2021-01-01", periods=10, freq='D')
values = [x**1.5 for x in range(10)]

# 繪製時間序列圖
plt.plot(dates, values)
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('值')
plt.title('時間序列圖')
plt.tight_layout()
plt.show()

這個範例建立了一個時間序列資料，然後使用Matplotlib繪製出來。結果是一個簡單的時間序列圖，展示了資料隨時間的變化。

堆積疊條形圖

堆積疊條形圖是用於展示不同類別中子群的分佈情況的圖表。以下是使用Matplotlib繪製堆積疊條形圖的範例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 建立資料
data = {
    'A': [10, 20, 30],
    'B': [15, 25, 35],
    'C': [20, 30, 40]
}
labels = ['A', 'B', 'C']
categories = ['類別1', '類別2', '類別3']

# 繪製堆積疊條形圖
cum_size = np.zeros(len(categories))
for i, label in enumerate(labels):
    plt.bar(categories, data[label], bottom=cum_size, label=label)
    cum_size += data[label]

plt.legend()
plt.xlabel('類別')
plt.ylabel('值')
plt.title('堆積疊條形圖')
plt.show()

這個範例建立了一個資料字典，然後使用Matplotlib繪製出一個堆積疊條形圖。結果是一個展示不同類別中子群分佈情況的圖表。

內容解密：

  • plt.plot()用於繪製時間序列圖。
  • plt.bar()用於繪製堆積疊條形圖。
  • bottom引數用於設定每個條形的底部位置。
  • label引數用於設定每個條形的標籤。
  • cum_size變數用於計算每個條形的累積高度。

圖表翻譯：

  • 時間序列圖展示了資料隨時間的變化。
  • 堆積疊條形圖展示了不同類別中子群的分佈情況。
  • 圖表可以用於分析資料的趨勢和模式。

使用 Matplotlib 來建立堆積疊條形圖和甜甜圈圖

Matplotlib 是一個強大的 Python 資料視覺化函式庫，提供了多種工具來建立高品質的 2D 和 3D 圖表。在本文中，我們將探討如何使用 Matplotlib 來建立堆積疊條形圖和甜甜圈圖。

堆積疊條形圖

堆積疊條形圖是一種條形圖，能夠顯示多個類別之間的關係。以下是建立堆積疊條形圖的步驟：

  1. 匯入必要的函式庫：import matplotlib.pyplot as plt
  2. 定義資料：data = {'A': [10, 15, 20], 'B': [5, 10, 5]}
  3. 定義標籤和類別：labels = ['A', 'B'] 和 categories = ['Category 1', 'Category 2', 'Category 3']
  4. 使用 plot_stacked_bar 函式來建立堆積疊條形圖：plot_stacked_bar(data, labels, categories)

甜甜圈圖

甜甜圈圖是一種特殊的圓餅圖，具有空心中心。以下是建立甜甜圈圖的步驟：

  1. 匯入必要的函式庫：import matplotlib.pyplot as plt
  2. 定義資料：sizes = [215, 130, 245] 和 labels = ['A', 'B', 'C']
  3. 使用 plot_donut_chart 函式來建立甜甜圈圖：plot_donut_chart(sizes, labels, 'Sample Donut Chart')

3D 表面圖

3D 表面圖是一種能夠顯示複雜資料關係的圖表。以下是建立 3D 表面圖的步驟：

  1. 匯入必要的函式庫：import matplotlib.pyplot as plt 和 import numpy as np
  2. 定義資料：x = np.linspace(-10, 10, 100) 和 y = np.linspace(-10, 10, 100)
  3. 使用 plot_3d_surface 函式來建立 3D 表面圖：plot_3d_surface(x, y, 'Sample 3D Surface')

程式碼示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 堆積疊條形圖
def plot_stacked_bar(data, labels, categories):
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.bar(categories, data['A'], label='A')
    ax.bar(categories, data['B'], bottom=data['A'], label='B')
    ax.set_xlabel('Category')
    ax.set_ylabel('Value')
    ax.set_title('Stacked Bar Chart')
    ax.legend()
    plt.show()

# 甜甜圈圖
def plot_donut_chart(sizes, labels, title):
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90, wedgeprops=dict(width=0.3))
    ax.axis('equal')
    ax.set_title(title)
    plt.show()

# 3D 表面圖
def plot_3d_surface(x, y, title):
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
    x, y = np.meshgrid(x, y)
    z = np.sin(np.sqrt(x**2 + y**2))
    ax.plot_surface(x, y, z, cmap='viridis')
    ax.set_xlabel('X')
    ax.set_ylabel('Y')
    ax.set_zlabel('Z')
    ax.set_title(title)
    plt.show()

# 使用示例
data = {'A': [10, 15, 20], 'B': [5, 10, 5]}
labels = ['A', 'B']
categories = ['Category 1', 'Category 2', 'Category 3']
plot_stacked_bar(data, labels, categories)

sizes = [215, 130, 245]
labels = ['A', 'B', 'C']
plot_donut_chart(sizes, labels, 'Sample Donut Chart')

x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = np.linspace(-10, 10, 100)
plot_3d_surface(x, y, 'Sample 3D Surface')

3D 表面繪製與極座標圖

3D 表面繪製

在進行 3D 表面繪製時，我們可以使用 matplotlib 的 plot_surface 函式來實作。以下是基本的步驟：

  1. 匯入必要的函式庫：首先，我們需要匯入 matplotlib.pyplot 和 numpy。
  2. 定義 3D 表面繪製函式：定義一個函式，例如 plot_3d_surface，用於繪製 3D 表面。
  3. 生成 x、y、z 資料：使用 np.linspace 生成 x 和 y 資料，然後使用 np.meshgrid 將其轉換為網格資料。最後，計算 z 資料，例如使用三角函式。
  4. 繪製 3D 表面：使用 ax.plot_surface 繪製 3D 表面，並設定 colormap。

程式碼示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def plot_3d_surface(x, y, z):
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
    ax.plot_surface(x, y, z, cmap='viridis')
    plt.show()

x = np.linspace(-5, 5, 50)
y = np.linspace(-5, 5, 50)
x, y = np.meshgrid(x, y)
z = np.sin(np.sqrt(x**2 + y**2))

plot_3d_surface(x, y, z)

極座標圖

極座標圖（Radial Charts）用於視覺化多變數資料，以二維圖表的形式展示三個或更多的量化變數。每個變數在圖表中以一個從中心開始的軸表示。

程式碼示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定義極座標圖函式
def plot_radial_chart():
    # 生成資料
    categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
    values = [10, 15, 7, 12]

    # 繪製極座標圖
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
    ax.plot(categories, values)
    ax.set_title("極座標圖示例")
    plt.show()

plot_radial_chart()

蜘蛛圖的繪製

蜘蛛圖是一種特殊的極座標圖，常用於展示多維度的資料。下面是一個使用Python的Matplotlib函式庫繪製蜘蛛圖的例子。

程式碼

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_spider_chart(values, categories, title):
    """
    繪製蜘蛛圖。

    Parameters:
    values (list): 資料值。
    categories (list): 類別名稱。
    title (str): 圖表標題。
    """
    angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(categories), endpoint=False).tolist()
    values += values[:1]
    angles += angles[:1]

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw=dict(polar=True))
    ax.fill(angles, values, color='blue', alpha=0.25)
    ax.set_yticklabels([])
    ax.set_xticks(angles[:-1])  # Exclude the last angle since it’s cyclic
    ax.set_xticklabels(categories)
    plt.title(title, size=20, color="blue", y=1.1)
    plt.show()

# Usage
categories = ["A", "B", "C", "D"]
values = [10, 20, 30, 40]
title = "蜘蛛圖示例"
plot_spider_chart(values, categories, title)

內容解密

在上面的程式碼中，我們首先匯入了必要的函式庫，包括NumPy和Matplotlib。然後，我們定義了一個函式plot_spider_chart，它接受三個引數：values、categories和title。

在函式內部，我們使用np.linspace生成極座標圖的角度，然後將資料值和角度列表相應地延長，以便形成一個閉合的圖形。

接下來，我們建立了一個極座標圖，並使用ax.fill填充圖形。然後，我們設定了x軸的刻度和標籤，並將y軸的刻度隱藏。

在這個例子中，類別A的資料值為10，類別B的資料值為20，類別C的資料值為30，類別D的資料值為40。透過這個蜘蛛圖，我們可以清晰地看到類別C的資料值最高，類別A的資料值最低。

使用Matplotlib進行蜘蛛圖和等高線圖的繪製

在本文中，我們將探討如何使用Matplotlib繪製蜘蛛圖和等高線圖。首先，讓我們瞭解蜘蛛圖的繪製。

從技術架構視角來看，本文涵蓋了機率計算、統計分析和資料視覺化等多個層面，並以Python程式碼和圖表的形式進行了深入淺出的闡述。分析段落中，我們看到了如何利用itertools和NumPy等工具計算骰子機率、平均值和標準差，以及如何使用Matplotlib和Seaborn繪製各種圖表，包括條形圖、圓餅圖、線圖、熱力圖、直方圖、箱型圖、帕累託圖、雷達圖、樹狀圖、瀑布圖、3D 表面圖、極座標圖和蜘蛛圖等。這些技術的結合使用，能有效地解決資料分析和視覺化中的常見問題。然而，文章中部分程式碼示例缺乏資料預處理和錯誤處理機制，這在實際應用中可能會造成一定的限制。未來，隨著資料視覺化技術的發展，預計會有更多互動式和動態的圖表型別出現，例如根據 Web 的視覺化工具，能提供更豐富的使用者經驗和更強大的資料探索能力。對於想要深入學習資料視覺化的開發者，建議進一步研究資料清洗、資料轉換和互動式圖表設計等相關技術。玄貓認為，熟練掌握這些技術將有助於開發者更好地理解和呈現資料，從而提升資料分析的效率和洞察力。

玄貓

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技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。