平行坐标图（Parallel Coordinates）是数据可视化的一种常用方法，它可以有效地展示高维数据的特征和关系。本文将介绍Python中实现平行坐标图的两种方法，并且提供两个示例说明这两种方法的使用。

Python实现平行坐标图的两种方法小结

简介

平行坐标图（Parallel Coordinates）是数据可视化的一种常用方法，它可以有效地展示高维数据的特征和关系。本文将介绍Python中实现平行坐标图的两种方法，并且提供两个示例说明这两种方法的使用。

方法一：使用plotly库

安装plotly库

要使用plotly库，首先需要安装它。可以使用pip进行安装：

pip install plotly

绘制平行坐标图

下面是一个简单的示例，展示如何使用plotly库绘制平行坐标图。

import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd

# 载入数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 创建轨迹
trace = go.Parcoords(
    line=dict(color= df['color'], colorscale='Viridis'),
    dimensions=list([
        dict(range=[0, 6],
             label='feature_0', values=df['feature_0']),
        dict(range=[0, 8],
             label='feature_1', values=df['feature_1']),
        dict(range=[0, 10],
             label='feature_2', values=df['feature_2']),
        dict(range=[0, 12],
             label='feature_3', values=df['feature_3']),
    ]),
)

# 绘制图形
data = [trace]
fig = go.Figure(data=data)
fig.show()

其中，我们使用pandas库载入数据，然后使用go.Parcoords创建平行坐标图的轨迹。在其中指定颜色和维度等属性。最后，我们将轨迹添加到图形中，并将其绘制出来。

示例一：绘制iris数据集的平行坐标图

import plotly.express as px

# 载入数据
df = px.data.iris()

# 绘制图形
fig = px.parallel_coordinates(df, color='species_id')
fig.show()

我们可以使用px.parallel_coordinates函数直接绘制iris数据集的平行坐标图。

方法二：使用seaborn库

安装seaborn库

要使用seaborn库，需要先安装它。可以使用pip进行安装：

pip install seaborn

绘制平行坐标图

下面是一个简单的示例，展示如何使用seaborn库绘制平行坐标图。

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

# 载入数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制图形
sns.set(style="ticks")
sns_plot = sns.parallel_coordinates(df, 'color', colormap='viridis')
plt.show()

在这里，我们使用了seaborn库的parallel_coordinates函数绘制平行坐标图。其中，我们指定了颜色和colormap等属性。最后，我们使用matplotlib库将图像显示出来。

示例二：绘制tips数据集的平行坐标图

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 载入数据
tips = sns.load_dataset('tips')

# 绘制图形
sns.set(style="ticks")
sns_plot = sns.parallel_coordinates(tips, 'sex', colormap='viridis')
plt.show()

我们可以使用load_dataset函数加载seaborn库自带的tips数据集，然后使用parallel_coordinates函数绘制图形。