Python数据可视化

新手小白初学Python数据可视化 清晰呈现数据变化

一.简单绘制折线图linewidth·改变线条粗细fontsize·改变图表中文字大小plt.show()显示数据变化，打开matplotlib查看器importmatplotlib.pyplotaspltinput_values=[1,2,3,4,5]#给plot()同时提供输入值和输出值squares=[1,4,9,16,25]plt.plot(input_values,squares,lin
Magic_Mary·2020-09-11 07:13

Python数据可视化编程实战——导入数据

1.从csv文件导入数据原理：with语句打开文件并绑定到对象f。不必担心在操作完资源后去关闭数据文件，with的上下文管理器会帮助处理。然后，csv.reader()方法返回reader对象，通过该对象遍历所读取文件的所有行。1#!/usr/bin/envpython23importcsv45filename='ch02-data.csv'67data=[]8try:9withopen(file
weixin_30879833·2020-09-11 07:06

《Python数据可视化编程实战》学习总结

《Python数据可视化编程实战》第一章：准备工作环境WinPython-32bit-3.5.2.2Qt5.exe1.1设置matplotlib参数配置模板以方便各项目共享D:\Bin\WinPython
weixin_30515513·2020-09-11 06:53

Python数据可视化 关于cmap颜色函数的试验

colorexamplecode:colormaps_reference.py"""==================Colormapreference==================ReferenceforcolormapsincludedwithMatplotlib.ThisreferenceexampleshowsallcolormapsincludedwithMatplotlib.N
Atom_QQ2022313691·2020-09-11 06:17

python数据可视化学习1-画直方图

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltindex=np.arange(4)sales_BJ=[52,55,63,53]sales_SH=[44,66,55,41]bar_width=0.3plt.bar(index,sales_BJ,bar_width,color='b')//plt.bar(index+bar_width,sales_SH,bar_
哈特谢普苏特·2020-09-10 16:02

Python数据可视化3-坐标轴设置

坐标轴设置importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#定义数据x=np.linspace(-3,3,50)y1=2*x+1y2=x**2#定义figureplt.figure()#绘图(x,y2)plt.plot(x,y2)#绘图(x,y1)plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')#设
ohcezzz·2020-09-10 15:09

Python数据可视化的例子——热力图（heatmap）

（关系型数据的可视化）热力图体现了两个离散变量之间的组合关系热力图，有时也称之为交叉填充表。该图形最典型的用法就是实现列联表的可视化，即通过图形的方式展现两个离散变量之间的组合关系。读者可以借助于seaborn模块中的heatmap函数，完成热力图的绘制。按照惯例，首先对该函数的用法及参数含义做如下解释：heatmap(data,vmin=None,vmax=None,cmap=None,cent
Fo*(Bi)·2020-09-09 16:57

Python数据可视化的例子——气泡图（bubble）

（关系型数据的可视化）气泡图是散点图中的一种类型，可以展现三个数值变量之间的关系之前的文章有介绍过一般的散点图都是反映两个数值型变量的关系，所以如果还想通过散点图添加第三个数值型变量的信息，一般可以使用气泡图。气泡图的实质就是通过第三个数值型变量控制每个散点的大小，点越大，代表的第三维数值越高，反之亦然。接下来将会介绍如何通过Python绘制气泡图。1、matplotlib模块在上一篇散点图文章中
Fo*(Bi)·2020-09-09 15:44

Python数据可视化的例子——折线图（line）

对于时间序列数据而言，一般都会使用折线图反映数据背后的趋势。通常折线图的横坐标指代日期数据，纵坐标代表某个数值型变量，当然还可以使用第三个离散变量对折线图进行分组处理。接下来仅使用Python中的matplotlib模块和pandas模块实现折线图的绘制。尽管seaborn模块中的tsplot函数也可以绘制时间序列的折线图，但是该函数非常不合理，故不进行介绍。1．matplotlib模块折线图的绘
Fo*(Bi)·2020-09-08 15:56

Python数据可视化：Cartopy 地理空间数据可视化（二）

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。以下文章来源于EasyShu，作者姜英明绘制GNSS速度场本图使用美国西部的GNSS测站速度场数据，数据来自加州大学圣迭戈分校。在使用ax.quiver()方法绘制站速度矢量时，由于matplotlib自动确定的矢量长度比较短，不能够表现足够的细节。因此使用scale_units属
松鼠爱吃饼干·2020-09-07 21:03

Python数据可视化的例子——小提琴图（violin）

小提琴图是比较有意思的统计图形，它将数值型数据的核密度图与箱线图融合在一起，进而得到一个形似小提琴的图形。尽管matplotlib模块也提供了绘制小提琴图的函数violinplot，但是绘制出来的图形中并不包含一个完整的箱线图，所以本节将直接使用seaborn模块中的violinplot函数绘制小提琴图。首先，带领读者了解一下有关violinplot函数的语法和参数含义：sns.violinplo
Fo*(Bi)·2020-09-07 18:15

Python数据可视化的例子——箱线图（box）

箱线图是另一种体现数据分布的图形，通过该图可以得知数据的下须值（Q1-1.5IQR）、下四分位数（Q1）、中位数（Q2）、均值、上四分位数（Q3）和上须值（Q3+1.5IQR），更重要的是，箱线图还可以发现数据中的异常点。箱线图的绘制仍然可以通过matplotlib模块、pandas模块和seaborn模块完成，下面将一一介绍各模块绘制条形图的过程。1．matplotlib模块首先介绍一下matp
Fo*(Bi)·2020-09-03 12:57

python数据可视化 豆瓣电影top250数据分析

第一篇文章里已经通过写python爬虫程序获取到了豆瓣电影Top250有关的数据，这里对保存在Excel里的电影信息进行数据分析和可视化。很多人学习python，不知道从何学起。很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。很多已经做案例的人，却不知道如何去学习更加高深的知识。那么针对这三类人，我给大家提供一个好的学习平台，免费领取视频教程，电子书籍，以及课程的源代码！QQ
Python_sn·2020-09-02 15:53

1行代码实现Python数据可视化图表美观清晰，自带对比功能

你是否也在朋友圈看过这样的小广告：「你要悄悄学Python，然后惊艳所有人。」现在，GitHub上一位博主告诉你：不用学，用sweetviz就行。这是一个基于Python编写的数据分析软件，只要掌握3种函数用法，一行Python代码就能实现数据集可视化、分析与比较。我们以Titanic数据集为例，输入一行代码：一个1080p的清晰网页界面就出现在了眼前。不仅根据性别、年龄等不同栏目纵向分析数据，每
爬遍天下无敌手·2020-09-01 15:37

Python数据可视化教程之实践篇

开运张|作者知乎专栏|来源https://zhuanlan.zhihu.com/p/55036520本篇文章在基础篇的基础上，选择实际案例进行了练习。再明确一次三个步骤：确定问题，选择图形转换数据，应用函数参数设置，一目了然下面，我们通过案例来进行演示：%matplotlibinlineimport numpyas npimport pandasas pdimport matplotlib.pyp
敲代码的灰太狼·2020-08-31 08:54

Python数据可视化教程之基础篇

点击上方“AI遇见机器学习”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达开运张|作者知乎专栏|来源https://zhuanlan.zhihu.com/p/55642042经过学习之后，我总结了利用python实现可视化的三个步骤：确定问题，选择图形转换数据，应用函数参数设置，一目了然1首先，要知道我们用哪些库来画图?matplotlibpython中最基本的作图库就是matplotlib，是一个最
Evan-yzh·2020-08-27 22:14

Python数据可视化教程

│1.1python数据可视化概述.mp4│1.2Matplotlib绘图介绍.mp4│1.3Matplotlib散点图绘制.mp4│1.4Matplotlib绘制折线图.mp4│1.5Matplotlib
qq_38472425·2020-08-25 07:34

python数据可视化：使用Dash进行交互式可视化

Dash上一篇介绍的是Bokeh，是一个交互式的可视化工具，Dash同样也是一个优秀的交互式可视化工具，基于plotly，个人感觉Dash比Bokeh更好用，下面是我用Dash写的一个分析报告：链接在这，感兴趣可以看一下，就是加载需要点时间：https://dash-da-hr.herokuapp.com/整体：细节：图一：图二：小例子：代码如下：importpandasaspdimportnum
泛泛之素·2020-08-25 01:55

Matplotlib 学习图谱

参考文档：Matplotlib绘图详解Python数据可视化方法之matplotlib本篇只总结了二维图形的基本画法，主要帮助理解matplotlib的绘图原理：用matplotlib画图时，plt像是一个接收命令
Nancy_chen_3687·2020-08-24 16:28

Python数据可视化的例子——直方图（hist）和核密度曲线（kde）

直方图一般用来观察数据的分布形态，横坐标代表数值的均匀分段，纵坐标代表每个段内的观测数量（频数）。一般直方图都会与核密度图搭配使用，目的是更加清晰地掌握数据的分布特征，下面将详细介绍该类型图形的绘制。1．matplotlib模块matplotlib模块中的hist函数就是用来绘制直方图的。关于该函数的语法及参数含义如下：plt.hist(x,bins=10,range=None,normed=Fa
Fo*(Bi)·2020-08-24 08:05

Kaggle入门教程翻译

Kaggle、Python数据可视化seabornKaggle、Python机器学习教程https://www.xugj520.cn/tag/Kaggle/
weixin_40259777·2020-08-24 04:40

Python数据可视化分析告诉你答案

前言2015年6月，记得那时候我正在忙着研究生毕业，也是在那个时候，NBA总决赛的开始了。当时，金州勇士队作为一匹黑马收到很多人看好，果然不负所望，勇士队一路过关斩将一举拿下了总冠军。也是在那个时候，由于库里的出色表现，给大家留下了深刻的印象，成为勇士当家球员。可以说，从那时起，勇士队开始起飞了。2016年，3比4惜败骑士，但随后2017和2018年又相继拿下了总冠军，四年拿下三个总冠军，这在NB
BobShen_be74·2020-08-23 21:00

Python数据可视化，Matplotlib绘制“散点图”的两种方法！

前言散点图是Matplotlib常用图形之一，与线形图类似。但是这种图形不再由线段连接，而是由独立的点、圆圈或其他形状构成。那么怎么画散点图呢？Matplotlib给出了两种不同的方法，去画散点图。如何在不同的情况下，合理的使用这两种方法？注：想学习Python的小伙伴们可以进群：984632579领取从0到1完整学习资料视频源码精品书籍一个月经典笔记和99道练习题及答案用plt.plot画散点图
编程新视野·2020-08-23 17:48

python数据可视化入门（八）：子图划分

subplot()绘制子图函数：plt.subplot(numRows,numCols,plotNums)plt.subplot(3,2,4)设置3*2个子图，并指定第4个plt.subplot(324)3行2列在全局绘图区域中创建一个分区体系，并定位到一个子绘图区域！示例importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfig=plt.figure()#第一种
不加冰可乐·2020-08-23 08:15

python数据可视化入门（四）：柱状图，条形图，直方图

基本统计图形的绘制——柱状图、条形图、直方图名称函数重点参数柱状图barleft；height；width；color条形图barhalign；bar_width；color；hatch直方图histbins；weight；color；edgecolor一．柱状图plt.bar(left，height，width=0.8，bottom=None，hold=None，data=None，**kwar
不加冰可乐·2020-08-23 08:15

python数据可视化入门（七）：图形样式，划分画布，共享区域的坐标轴

在matplotlib中，整个图像为一个Figure对象。在Figure对象中可以包含一个或者多个Axes对象。每个Axes(ax)对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。所属关系如下：Figure代表一个绘制面板，其中可以包涵多个Axes（即多个图表）。Axes表示一个图表一个Axes包涵：titlek,xaxis,yaxistitle为图像标题，Axis为坐标轴,Label为坐标轴标注，Tic
不加冰可乐·2020-08-23 08:15

第十九章 python 数据可视化 Matplotlib Pygal

python数据可视化一、使用Matplotlib生成数据图1.matplotlib画图中文乱码小方框的解决方法2.知识点3.安装Matplotlib包4.Matplotlib数据图入门（折线图plot
python-学者·2020-08-22 23:05

seaborn教程——散点图

Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库。它提供了一个高层次的界面，用于绘制有吸引力和信息丰富的统计图形。
我会嘤嘤嘤·2020-08-22 14:56

python数据可视化（二）读取csv数据绘制 区间可视化图

之前介绍了如何读取csv数据绘制饼状图这次接着介绍如何读取数据绘制条形图读取csv中的年龄并绘制成区间图只是一个很简单的实例，如果需要扩展丰富，只需要往这个模板往上加就是了csv文件链接：https://pan.baidu.com/s/1aLlGEcZEkMiTf9Pfsh-9WQ提取码：jr5timportcsvimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotasp
sinat_22510827·2020-08-22 03:05

刚入门数据分析，来做一个小小的可视化练习

我们推出一个新的系列教程：Python数据可视化，针对初级和中级用户，将理论和示例代码相结合，分别使用matplotlib,seaborn,plotly等工具实现可视化。
松鼠爱吃饼干·2020-08-21 13:42

Python数据可视化之Matplotlib实现各种图表

数据分析就是将数据以各种图表的形式展现给领导，供领导做决策用，因此熟练掌握饼图、柱状图、线图等图表制作是一个数据分析师必备的技能。Python有两个比较出色的图表制作框架，分别是Matplotlib和Pyechart。本文主要讲述使用Matplotlib制作各种数据图表。学习Python中有不明白推荐加入交流群号：960410445群里有志同道合的小伙伴，互帮互助，群里有不错的视频学习教程和PDF
人生苦短丨我爱python·2020-08-21 11:49

Python数据可视化4-坐标轴调整

将x轴或者y轴横移。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#定义数据x=np.linspace(-3,3,50)y1=2*x+1y2=x**2#定义figureplt.figure()#绘图(x,y2)plt.plot(x,y2)#绘图(x,y1)plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='-
ohcezzz·2020-08-21 01:36

Python数据可视化学习笔记：第一章 关联图 第四节 使用Python绘制一般气泡图

前言声明：这个系列的博文都是我自己学习所得的东西，秉承着每天进步一点点的理念进行学习，我参考的课程是《菊安酱与菜菜的Python机器学习可视化50图》，使用的Python版本为3.6.4。今天学习的内容气泡图的绘制，这种图与散点图有很多相似之处，所以可以借鉴散点图的代码进行制作。分步骤解析气泡图的绘制方法1.我们在复杂散点图绘制的基础上对代码进行修改，使之变为气泡图，原始代码如下：importnu
一个跻身科研大浪的小白·2020-08-20 22:31

python数据可视化入门（五）：饼图，环图，极线图，气泡图

饼图plt.pie（x,explode=None,labels=None,colors=None,autopct=None）(1)labels=['']设置相对应数据的标签(2)labeldistance:设置标签距离圆心的距离，labeldistance比例值(值越大离图就越远)(3)autopct=‘%1.1f%%’:设置饼图上显示数据，(最外面有两个%(转化为百分比),里面1.1f%即保留一
不加冰可乐·2020-08-20 22:06

python数据可视三大库之numpy库（一：理论知识快速上手）

tensorflow-gpu2.1.0）win10系统的gpu版》后的关于tensorflow2.0的学习第一篇前奏笔记，要学习机器学习建议先了解以下python有关数据分析的第三方库，这里的推荐课程中国大学mooc北京理工大学开设的python
伏虎山真人·2020-08-20 09:54

Python数据可视化学习笔记（一）

Python数据可视化学习笔记（一）今天在读芯术上学习了Python数据可视化的第一节，主要内容是Matplotlib基础和折线图，散点图。
qq_43612297·2020-08-20 07:01

什么是误差图？今天带你了解可视化误差图，让数据一目了然

前言这是Python数据可视化的系列短篇，针对初级和中级用户，将理论和示例代码相结合，使用matplotlib,seaborn,plotly等工具创建不同主题的图表。本文主题是如何在图表中显示误差。
小几斤·2020-08-19 23:05

Python 数据可视化—下载数据(CSV文件格式、JSON格式)

Python数据可视化-下载数据CSV文件格式、JSON格式网上下载数据，并对这些数据进行可视化，可视化以两种常见格式存储的数据：CSV和JSON。
Fe_cow丿·2020-08-19 16:57

什么是误差图？今天带你了解可视化误差图，让数据一目了然

前言这是Python数据可视化的系列短篇，针对初级和中级用户，将理论和示例代码相结合，使用matplotlib,seaborn,plotly等工具创建不同主题的图表。本文主题是如何在图表中显示误差。
松鼠爱吃饼干·2020-08-19 14:13

什么是误差图？今天带你了解可视化误差图，让数据一目了然

前言这是Python数据可视化的系列短篇，针对初级和中级用户，将理论和示例代码相结合，使用matplotlib,seaborn,plotly等工具创建不同主题的图表。本文主题是如何在图表中显示误差。
松鼠爱出饼干·2020-08-19 14:00

5.Python数据可视化-美国大学各专业的性别差距

VisualizingTheGenderGapinCollegedegrees：读取数据：importpandasaspddata=pd.read_csv('./data/percent-bachelors-degrees-women-usa.csv')print(data.columns)#print(data[:2])print(data.describe)可视化：defdecorateAxe
来个芒果·2020-08-19 06:20

学习笔记：python数据可视化之气温折线图

python可视化学习笔记，代码在下面。importcsvfrommatplotlibimportpyplotaspltfromdatetimeimportdatetimefilename="death_valley_2014.csv"#从文件中获取日期和最高气温withopen(filename)asf:reader=csv.reader(f)#读取第一行数据header_row=next(re
差点是美男****·2020-08-19 03:59

python数据可视化基础

python中数据可视化基础1、numpy模块2、pandas模块3、数据读取与导入4、matolotlib模块本文主要讲解python的数据可视化基础，内容包括：numpy、pandas、matolotlib。上一篇：python数据分析之pandas1、numpy模块#-*-coding:utf-8-*-#--------------------------------------#@Time
时光1234·2020-08-18 17:07

Matplotlib绘图——玩转Python数据可视化

Python大火的原因之一就是它有规模强大的工具库，今天我们将介绍Python的最热门的几大库之一——Matplotlib。可以发现，它和我们常听到的Matlib很像，都是数学绘图工具，但是由于Python强大的功能，它比Matlib容易上手和使用。更多资料请参考官网：中文文档：https://www.matplotlib.org.cn/英文文档：https://www.matplotlib.or
麻辣芒果鱼·2020-08-17 23:26

Python数据可视化的例子——条形图（bar）

1．matplotlib模块应用matplotlib模块绘制条形图，需要调用bar函数，关于该函数的语法和参数含义如下：bar(x,height,width=0.8,bottom=None,color=None,edgecolor=None,linewidth=None,tick_label=None,xerr=None,yerr=None,label=None,ecolor=None,align
Fo*(Bi)·2020-08-17 13:29

第一十章：Python数据可视化-离散型数据的可视化（一）

直接学习：https://edu.csdn.net/course/play/6861/326789离散型数据的可视化（一）饼图的绘制：pie(x,explode=None,labels=None,colors=None,autopct=None,pctdistance=0.6,labeldistance=1.1)x:指定绘图的数据explode:指定饼图部分的突出显示，即呈现爆炸式labels：为
weixin_43597208·2020-08-17 07:45

Python数据可视化-seaborn库之countplot

在Python数据可视化中，seaborn较好的提供了图形的一些可视化功效。
weixin_30572613·2020-08-17 04:57

python数据可视化--使用matplotlib绘制二元高斯分布的3D图像

均值为（0，0），变量之间相互独立时，根据官网给出的教程importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlibimportcmfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3DX=np.arange(-5,5,0.25)Y=np.arange(-5,5,0.25)X,Y=np.meshgrid(X,Y)R=np.ex
smart_hang·2020-08-17 00:49

Python数据可视化之填充不规则图形的思路

Python数据可视化之填充不规则图形的思路核心思想：点动成线，线动成面。以下图为例，要求填充扇子的扇面部分。一、绘制扇子：首先要弄清楚它的结构，即能够用代码把扇子绘制出来。
爱上树的Woody·2020-08-16 09:58

python数据可视化----绘制各种图形

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>1.环境系统：windows10python版本：python3.6.1使用的库：matplotlib，numpy2.numpy库产生随机数几种方法importnumpyasnprand(d0,d1,...,dn)In[2]:x=np.random.rand(2,5)In[3]:xOut[3]:array([[0.84286554,0.5000
weixin_34075551·2020-08-16 09:49
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