Python数据可视化

Python数据可视化

说明:本程序参考刘顺祥老师的一书如果代码有不懂的,欢迎与我探讨!邮箱:[email protected]地址:https://github.com/wstchhwp1.离散型变量的可视化饼图条形图2.数值型变量的可视化直方图与核密度曲线箱线图小提琴图折线图3.关系型数据的可视化散点图气泡图热力图4.多个图形的合并
wstchhwp·2019-04-23 11:06

Python数据扩展包之Seaborn

seaborn.pydata.org/examples/index.html学习资料：https://www.datacamp.com/community/tutorials/seaborn-python-tutorial可视化：Python
女王の专属领地·2019-04-22 12:54

Python数据可视化——matplotlib使用

01|Figure和Subplot:  matplotlib的图像都位于figure对象中，相当于一块画布。figure的属性figsize是用来设置figure的大小的。subplot是用来存放坐标系的，一个figure中可以有多个subplot。 %matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotaspltfromnumpy.randomimportrandnim
shuyunbigdata·2019-04-15 00:00

Python数据可视化 - 直方图hist ≠ 条形图bar ( pandas与hist快速作图 )

工具：JupyterNotebookHist：直方图快速查看函数参数的方法：[任意输入一个函数参数，在下方错误提示中可以看到该函数完整参数表]频数分布直方图Hist只需要一列的数据，绘图的x轴将表示这一列数据的种类，y轴表示该类别出现的次数；[常用参数]x：数据bins：直方图绘图的列数range：绘图数据的范围限制figsize：Jupyter-Notebook中显示的图形的大小->[20,15
Crystal X.·2019-04-10 13:16

python数据可视化seaborn（四）—— 分类数据可视化

之前的文章关注的是两个变量都是数值变量的情况,当有一个变量是分类变量的时候，我们就需要其他类型的图形来展示分析数据。在seaborn中有多种类型的图形且非常易于上手。importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns%matplotlibinlinesns.set(style="whitegri
一窗星乱银河静·2019-04-09 18:39

Python Matplotlib简易教程

详情请见：Matplotlibpython数据可视化神器简单演示importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#从[-1,1]中等距去50个数作为x的取值x=np.linspace
Notzuonotdied·2019-04-07 23:02

Python数据可视化：matplotlib||plotly||seaborn

matplotlib：基于matlib开发的历史最久的python绘图包。功能强大。其具体架构可以参考链接。seaborn：是基于matplotlib进行高级封装之后的结果，语法更简单，但是功能相对不如matplotlib。seaborn更多针对统计学领域。plotly：偏向于交互可视化。并且可以在线将数据可视化并保存在云端。在线账户有收费和免费两种。当然，也可以离线运行。参考Python中除了m
Quant_Learner·2019-04-02 00:00

Python数据可视化常用操作（Pandas）

importpandasaspd#产生0-1的随机数10行5列dt=np.random.normal(0,1,(10,5))#行索引row_index=["股票{}".format(i)foriinrange(10)]#列索引，起始日期，时间长，column_index=pd.date_range(start='20190329',periods=5,freq='B')data=pd.DataFr
New obj·2019-03-30 22:08

python数据可视化常用操作（matplotlib）

plot：折线图scatter：散点图histogram：直方图pie：饼图bar：柱状图importmatplotlib.pyplotaspltimportrandomx=range(60)y=[random.uniform(15,18)foriinx]y2=[random.uniform(1,3)foriinx]#创建画布plt.figure(figsize=(15,8))#绘制图像plt.p
New obj·2019-03-27 14:17

详解Python数据可视化编程 - 词云生成并保存（jieba+WordCloud）

思维导图：效果（语句版）：源码：#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueMar517:59:292019@author:dell"""#=============================================================================#步骤：#分割aaa=jieba.cut(str,cut_all=True/Fal
Mu盒子·2019-03-26 11:42

python数据可视化seaborn（三）——探索变量之间的关系

python数据可视化seaborn（三）——探索变量之间的关系我们常常想知道变量之间是否存在关联，以及这些关联是否收到其他变量影响。可视化能够帮助我们非常直观的展示这些。
一窗星乱银河静·2019-03-22 10:40

Python数据可视化神器——pyecharts的超详细使用指南！

Python可视化神器——pyecharts的超详细使用指南！导读：pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具，本文将为你阐述pyecharts的使用细则。想要学习Python？Python学习交流群：984632579满足你的需求，资料都已经上传群文件，可以自行下载！前言我们都知道python上的一款可视化工具matplotlib,而前些阵子做一个Spark
嗨学编程·2019-03-13 16:28

python数据可视化：使用dash给博客制作一个dashboard

项目部署在：https://ffzs-blog-dashboard.herokuapp.com/项目代码在：https://github.com/ffzs/dash_blog_dashboard1.dashboard仪表板通常提供与特定目标或业务流程相关的关键绩效指标（KPI）的概览。另一方面，“仪表板”具有“进度报告”或“报告”的另一个名称。“仪表板”通常显示在网页上，该网页链接到允许报告不断更
泛泛之素·2019-03-07 09:02

matplotlib.pyplot库介绍

Python数据可视化matplotlib.pyplot安装：只要安装好matplotlib，就自动安装好了。
进击的cxy·2019-02-27 19:41

python数据可视化-简单案例

importnumpyasnp importmatplotlibasmpl importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlibinline np.random.seed(1000) #正态分布生成20随机数 y=np.random.standard_normal(20) plt.figure(figsize=(7,4)) #x为y的数据的范围(0,20) x=r
linkingfei·2019-02-15 16:00

Python数据可视化——散点图

PS:翻了翻草稿箱，发现居然存了一篇去年2月的文章。。。虽然naive，还是发出来吧。。。本文记录了python中的数据可视化——散点图scatter，令x作为数据（50个点，每个30维），我们仅可视化前两维。labels为其类别（假设有三类）。这里的x就用random来了，具体数据具体分析。label设定为[1:20]->1,[21:35]->2,[36:50]->3，（python中数组连接方
画面很美·2019-01-26 11:51

Python数据可视化库-Matplotlib——直方图散点图

经过两天的学习，个人发现Matplotlib库就是一个小工具，之后会跟数据分析有关系，如果对这个库感兴趣的同学，可以直接到Matplotlib官网看examples，里面有很多优秀的例子，官网地址：https://matplotlib.org/gallery/index.htmlimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpylabaspltimportpandasasp
python数据分析机器学习爱好者·2019-01-17 16:13

Python数据可视化库seaborn的使用总结

seaborn是python中的一个非常强大的数据可视化库，它集成了matplotlib，下图为seaborn的官网，如果遇到疑惑的地方可以到官网查看。http://seaborn.pydata.org/从官网的主页我们就可以看出，seaborn在数据可视化上真的非常强大。1.首先我们还是需要先引入库，不过这次要用到的python库比较多。importnumpyasnpimportpandasas
yhlp·2019-01-15 11:49

Python数据可视化之画图

安装数据可视化模块matplotlib:pipinstallmatplotlib导入matplotlib模块下的pyplot1折线图frommatplotlibimportpyplot#横坐标year=[2010,2012,2014,2016]#纵坐标perple=[20,40,60,100]#生成折线图：函数poltpyplot.plot(year,perple)#设置横坐标说明pyplot.x
小茗同学。·2019-01-15 10:13

python数据可视化之画折线图，散点图

安装数据可视化模块matplotlib:pipinstallmatplotlib导入matplotlib模块下的pyplot1折线图frommatplotlibimportpyplot#横坐标year=[2010,2012,2014,2016]#纵坐标perple=[20,40,60,100]#生成折线图：函数poltpyplot.plot(year,perple)#设置横坐标说明pyplot.x
小茗同学。·2019-01-14 20:11

Python数据可视化教程之Matplotlib实现各种图表实例

前言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。Matplotlib是最流行的用于绘制2D数据图表的Python库，能够在各种平台上使用，可以绘制散点图、柱状图、饼图等。1
summer哥·2019-01-13 16:55

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。Matplotlib是最流行的用于绘制2D数据图表的Python库，能够在各种平台上使用，可以绘制散点图、柱状图、饼图等。1、柱
小菜两碟·2019-01-13 15:00

12个流行的Python数据可视化库总结

总结了10个不同领域的Python数据可视化库，有常用的，也有比较小众的。1.matplotlibmatplotlib是Python数据可视化库的OG。
ciwen8683·2019-01-11 14:33

Python数据可视化（2）-- 使用 Pygal 模拟掷骰子

一、前言可视化包Pygal可生成能缩放的矢量图像。对于需要在不同分辨率的屏幕显示图表很有用，它们可以根据屏幕大小进行缩放。正好上周去了澳门，在赌场参观了一下，就发现有掷骰子这个项目，三个骰子的赌局，最高150倍，最低1倍。这一次我就用Python模拟掷骰子，用Pygal使之可视化。二、程序实现为了模拟骰子。首先我们新建骰子定义文件die.py。fromrandomimportrandintclas
小火柴棒·2019-01-10 23:34

王权富贵书评：《Python数据可视化之matplotlib实践》(刘大成 著)一书

文中代码切得很碎。确实代码就是很碎的。。但是专门学这些很碎的代码简直要人命。如果是那种五彩缤纷的例程。然后一个一个剖析的话我会喜欢，这种就很不喜欢了。推荐：*（不购买）PS：只适合耐着性子看下去的人
a1103688841·2019-01-10 22:00

python数据可视化：使用Bokeh（上）

数据一份关于保险的数据：链接在此。数据描述age：年龄sex：性别bmi：体重指数（BMI）是基于身高和体重的体脂指标children：孩子个数smoker：是否吸烟region：区位charges：收费预处理importnumpyasnpimportpandasaspdfrombokeh.ioimportoutput_file,show,output_notebook,push_notebook
泛泛之素·2019-01-02 10:23

python数据可视化seaborn（二）—— 分布数据可视化

这篇文章是Python可视化seaborn系列的第二篇文章，本文将详解seaborn如何探索数据的分布。importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns%matplotlibinlinesns.set(context='notebook',font='simhei',style='whiteg
一窗星乱银河静·2018-12-27 19:29

python数据可视化（三）读取csv数据绘制折线图

之前介绍了如何读取csv数据绘制饼状图和条形图，这次接着介绍如何读取数据绘制折线图读取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：jr5t用折线图统计csv文件中的上网高峰时段importcsvimportmatplotlibim
也耶·2018-12-20 16:52

python数据可视化（二）读取csv数据绘制条形图

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
也耶·2018-12-19 14:23

python数据可视化（一）读取csv数据绘制条扇形图

本文介绍如何读取csv数据并绘制成扇形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：jr5t importcsvimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasa
也耶·2018-12-19 10:35

python数据可视化seaborn（一）—— 整体样式与调色板

很久之前对seaborn有过一些涉及但是没有深入探究，这次有趁着有数据可视化的需求，就好好学一学Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图，为数据分析提供了很大的便利性。但是应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。这次就从最基本的图标风格和调色板开始，学习sea
一窗星乱银河静·2018-12-19 09:47

Python数据可视化2018：数据可视化库为什么这么多？

在奥斯汀举行的SciPy2018年特别会议上，大量开源Python可视化工具的代表分享了他们对Python数据可视化未来的展望。我们看到了Matplotlib、Plotly、VisPy等许多库的更新。
weixin_34037515·2018-12-07 18:00

Python数据可视化分析告诉你答案

♚xiaoyu，一个半路转行的数据挖掘工程师https://zhuanlan.zhihu.com/pypcfx▍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
Python中文社区·2018-12-06 08:00

Python数据可视化-Seaborn绘制图形

一、Seaborn特点Seaborn是在matplotlib基础上进行更高级的API封装，常在绘制统计图形时使用。二、加载数据构建Seaborn图像并设置主题格式可以使用sns.load_dataset()函数来加载内置的Seaborn数据集，利用sns.set()来设置主题格式。Seaborn有五个预设的主题：darkgrid，whitegrid，dark，white，ticks，默认darkg
ckSpark·2018-12-04 22:39

Python数据可视化--Matplotlib绘制图形

频数分析a.定性分析：柱状图、饼形图i.柱状图：柱的高度代表某种类型的频数ii.饼状图：面积代表某种类型的频数b.定量分析：直方图、分布曲线i.直方图：将定量数据划分为若干连续区间，在这些连续的区间上绘制柱（类似柱状图）ii.分布曲线：对应数据的分布函数关系分析：散点图a.散点图：分别以自变量和因变量作为横纵坐标，当自变量与因变量线性相关时，在散点图中，点近似分布在一条直线上探索分析：箱型图a.箱
ckSpark·2018-12-02 23:49

Python数据可视化的四种简易方法

摘要：本文讲述了热图、二维密度图、蜘蛛图、树形图这四种Python数据可视化方法。数据可视化是任何数据科学或机器学习项目的一个重要组成部分。
阿里云云栖社区·2018-11-27 00:00

Python数据可视化的四种简易方法

云栖君导读：本文讲述了热图、二维密度图、蜘蛛图、树形图这四种Python数据可视化方法。数据可视化是任何数据科学或机器学习项目的一个重要组成部分。
云栖社区v·2018-11-26 18:00

Python数据可视化：2018年电影分析

♚法纳斯特，Python爱好者，喜欢爬虫，数据分析以及可视化。双11已经过去，双12即将来临，离2018年的结束也就2个月不到，还记得年初立下的flag吗？完成了多少？相信很多人和我一样，抱头痛哭...本次利用猫眼电影，实现对2018年的电影大数据进行分析。/01/网页分析01 标签通过点击猫眼电影已经归类好的标签，得到网址信息。02 索引页打开开发人员工具，获取索引页里电影的链接以及评分信息。索
Python中文社区·2018-11-22 08:00

Python数据可视化：2018年北上广深空气质量分析（附完整代码）

♚法纳斯特，Python爱好者，喜欢爬虫，数据分析以及可视化。就在这周偶然看到一个学弟吐槽天津的空气，不禁想起那段厚德载雾，自强不吸的日子。无图无真相，下图为证。左边的图是去年2月份的时候，这样的空气真的难得一见！右边的是吐槽以及我个人第一次买口罩！！！口罩用的还行，因为那个时候做课设，经常要两个校区跑，基本上空气不好我就会带上。题目好像是有关液压及气压的传动系统，手画A0图...这应该是快两年前
Python中文社区·2018-11-20 20:35

十分钟掌握Seaborn，进阶Python数据可视化分析

-为什么用Seaborn-Seaborn是基于Python且非常受欢迎的图形可视化库，在Matplotlib的基础上，进行了更高级的封装，使得作图更加方便快捷。即便是没有什么基础的人，也能通过极简的代码，做出具有分析价值而又十分美观的图形。Seaborn可以实现Python环境下的绝大部分探索性分析的任务，图形化的表达帮助你对数据进行分析，而且对Python的其他库（比如Numpy/Pandas/
DataCastle·2018-11-09 11:05

十分钟掌握Seaborn，进阶Python数据可视化分析

-为什么用Seaborn-Seaborn是基于Python且非常受欢迎的图形可视化库，在Matplotlib的基础上，进行了更高级的封装，使得作图更加方便快捷。即便是没有什么基础的人，也能通过极简的代码，做出具有分析价值而又十分美观的图形。Seaborn可以实现Python环境下的绝大部分探索性分析的任务，图形化的表达帮助你对数据进行分析，而且对Python的其他库（比如Numpy/Pandas/
DataCastle·2018-11-09 11:05

Python数据可视化 - - - 柱状图（一）

importpylabimportrandomimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltdefStep1():#柱状图：pylab.hist()SAMPLE_SIZE=10000#100的区间会看到数据有起伏波动，10000时会趋于平稳，因为10个数一组random.seed()#使用系统当前时间#值的区间为0～1的real_rand_vars=[ra
秋秋小事·2018-11-07 10:39

快戳！Python 开发者的福音来啦！

参加2018AI开发者大会，请点击↑↑↑前言在之前的一篇文章《Python数据可视化利器》中，我写了Bokeh、pyecharts的用法，但是有一个挺强大的库Plotly没写
CSDN资讯·2018-10-28 13:30

Python数据可视化系列-02-pyecharts可视化非常cool

pyecharts介绍pyecharts网站Pyecharts生成的图像，动态效果非常cool。在HTML上展示很是perfect。matplotlib用于科研，但是pyecharts用于展示和讲座确实很好。pyecharts是一个用于生成Echarts图表的类库。Echarts是百度开源的一个数据可视化JS库。用Echarts生成的图可视化效果非常棒。画图举例Bar图frompyechartsi
weixin_30481087·2018-10-26 12:00

python--boss直聘数据可视化

python数据可视化本文中主要使用matplotlib和Pandas对数据进行可视化数据来源：爬取的BOOS直聘数据分析数据数据展示本文中针对以上数据，对salary,company_info，work_time
莫言于方·2018-10-21 23:34

Python新书推荐《从零开始学Python--数据分析与挖掘》

本书一共包含16章的内容，涉及四大模块，分别是Python基础储备、Python数据运算与整理、Python数据可视化和Python数据挖掘理论与实战。
Sim1480·2018-10-17 21:32

学习笔记之：Python数据可视化pyecharts绘制饼图

pyecharts绘制饼图直接上代码：frompyechartsimportPie#导包attr=["内裤","内衣","毛衣","牛仔裤","袜子","鞋子"]v1=[10,20,30,40,50,60]v2=[16,23,36,62,48,64]pie=Pie("饼图实例",title_pos='center',width=900)pie.add("商品A",attr,v1,center=[2
Jayboy.chen·2018-10-15 16:02

Python数据可视化：爬取拉勾网岗位数据的可视化（二）

接着上章分析，上一篇博客中，博主通过抓包方式爬取了拉勾网的深圳市数据分析岗位的全部数据信息。今天，利用爬虫数据进行可视化分析。1、pandas读取CSV文件成DataFrameimportpandasaspdjob_data=pd.read_csv('lagou_jobs_page_all.csv')2、公司融资情况importpandasaspdfromcollectionsimportCoun
大大的肥猫·2018-10-15 09:21

处女作--《从零开始学Python--数据分析与挖掘》

本书一共包含16章的内容，涉及四大模块，分别是Python基础储备、Python数据运算与整理、Python数据可视化和Python数据挖掘理论与实战。
Sim1480·2018-10-12 13:46

【数据科学】Python数据可视化概述

注：很早之前就打算专门写一篇与Python数据可视化相关的博客，对一些基本概念和常用技巧做一个小结。今天终于有时间来完成这个计划了！
weixin_34130389·2018-09-30 22:00
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