Python数据可视化

python数据可视化：matplotlib的简单示例

官方英文文档官方API超简单示例（基本表格）：照常上最简单直观的代码：（demo1）importmatplotlib.pyplotaspltdot=[3,4,2,1]plt.plot(dot)plt.ylabel('ThenameoftheYaxis')#可以忽略，只是用来标注表的信息而已plt.xlabel('ThenameoftheXaxis')#可以忽略plt.title("Thenameo
aic1999·2018-04-03 21:50

解析六种Python数据可视化工具

在Python中，将数据可视化有多种选择，正是因为这种多样性，何时选用何种方案才变得极具挑战性。本文包含了一些较为流行的工具以及如何使用它们来创建简单的条形图，我将使用下面几种工具来完成绘图示例：PandasSeabornggplotBokehpygalPlotly请输入图片描述在示例中，我将使用pandas处理数据并将数据可视化。大多数案例中，使用上述工具时无需结合pandas，但我认为pand
扣丁学堂·2018-04-03 10:13

Python数据可视化matplotlib（二）—— 子图功能

Python数据可视化matplotlib（二）——子图功能在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
一窗星乱银河静·2018-04-01 17:56

Python数据可视化matplotlib（一）—— 图表的基本元素

Python数据可视化matplotlib（一）——图表的基本元素图表创建plt.show()#图表窗口1→plt.show()plt.plot(np.random.rand(10))plt.show(
一窗星乱银河静·2018-03-31 23:04

python功能笔记——数据可视化

python数据可视化pipinstallmatplotlib引入：importmatplotlib.pyplotasplt（大量接口都在这里边）绘制线图：x=[1,2,3,4]（指定X轴）y=[4,5,6,7
正经的青年·2018-03-30 23:42

[机器学习实战札记] matplotlib绘图基础

初看起来，当你开始使用这个Python数据可视化库绘制图
云水木石·2018-03-23 22:29

Python数据可视化之使用GridSpec自定义子图

使用了很长时间的python，每次画图时都会忘记很多画图的方式，这里整理一下怎么在一张画布上定义多张子图。引用模块：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlibimportgridspec生成几个随机点：random_cp=np.random.random_integers(1,100,(100,2))random_nums=n
敲代码的quant·2018-03-20 16:46

VIS-004 6 Python数据可视化：绘制曲线叠加图

如何在一幅图中绘制多个曲线？下面的代码可以实现一个图绘制多个曲线，并且设置曲线的样式：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmathfrompylabimport*pi=math.pix=np.arange(-5.0,5.0,0.02)y1=np.sin(x)y2=np.sin(x+pi*1/4)y3=np.sin(x+pi*1/2)xl
ZIYUE WU·2018-03-14 18:54

VIS-003 5 Python数据可视化：简单的曲线绘制

今天在这里为大家介绍利用matplotlib绘制曲线图的方法先从正弦函数开始，代码如下：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmathpi=math.pix=np.arange(-2*pi,2*pi,0.02)#设置曲线区间及密度(每隔0.02一个点)y=np.sin(x)plt.plot(x,y)plt.show()arrange函数：
ZIYUE WU·2018-03-14 14:40

VIS-002 3 Python数据可视化：柱状图与图例（legend）

下面展示如何利用Python生成柱状图（多个变量）以及图例以每条街道20分钟内行驶过的汽车数量为例importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnpgroup=6car=(112,101,95,123,97,111)bus=(45,52,66,55,50,39)index=np.arange(group)#通过下标index统计排
ZIYUE WU·2018-03-10 20:45

VIS-001 1 Python数据可视化：利用matplotlib中的subplot进行图中图展示

经过自己的探索，集合《Python数据分析》上相关的知识，得出了利用subplot制图方法（图中图显示）代码如下：如果希望每个小图大小一样： importmatplotlib.pyplotasplt#均匀的图中图plt.figure(figsize=(5.5,5))#创建图像窗口,宽5.5英寸,高5英寸plt.subplot(2,2,1)#表示将整个图像窗口分为2行2列,当前位置为1plt.plo
ZIYUE WU·2018-03-09 09:27

05python数据可视化库—matplotlib

利用matplotlib主要可以进行一些绘图操作：导入库：importmatplotlib.pyplot重命名：importmatplotlib.pyplotasplt帮助:print(help(plt.legend))折线图_(.plot)函数作用ax=plt.plot()画图plt.xlabel('')横轴plt.xticks(rotation=45)横轴标注的角度plt.ylabel('')
从0到1的小姐姐·2018-03-08 18:14

python数据可视化：pyecharts

发现了一个做数据可视化非常好的库：pyecharts。非常便捷好用，大力推荐！！官方介绍：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，pyecharts是为了与Python进行对接，方便在Python中直接使用数据生成图。中文教程也非常具体：http://pyecharts.org/#/zh-c
茶多多多多多·2018-03-07 15:57

Python数据可视化-matplotlib学习1

介绍：matplotlib是Python著名的绘图库，提供了一整套和matlib相似的命令API，适合交互式制图，或者，将它作为绘图控件嵌入到GUI应用程序中。pyplot子库：该子库提供了类似matlib的绘图API，可以方便的绘制2D图表。使用过程：1.导入pyplot子库importmatplotlib.pyplotasplt2.创建figure对象plt.figure(figsize=(8
zoe9698·2018-03-03 10:45

Python数据可视化编程通过Matplotlib创建散点图代码示例

Matplotlib简述：Matplotlib是一个用于创建出高质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目是由JohnHunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。如果结合PythonIDE使用比如PyCharm，matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能。它不仅支持各种操作系统上许多不同的GUI后端，而且还能将图片导出为各种常见的矢量（vec
kekezhai·2017-12-09 09:28

Python数据可视化正态分布简单分析及实现代码

Python说来简单也简单，但是也不简单，尤其是再跟高数结合起来的时候。。。正态分布（Normaldistribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussiandistribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许
kevinelstri·2017-12-04 16:25

Python数据可视化之散点图和折线图

最近一直用到Python的matplotlib包，一些画简单的散点图和折线图的用法老是记不住，所以从最基础的地方开始，稍微总结了一下。一、散点图画散点图时主要用到的是scatter函数。随机产生两组length相同的数据。x=np.random.uniform(10,20,10)y=np.random.random_integers(10,50,10)通过plt.figure()相当于生成了一个画
敲代码的quant·2017-12-02 21:23

Python数据可视化库：Matplotlib视频课程-李宁-专题视频课程

Python数据可视化库：Matplotlib视频课程—400人已学习课程介绍本课程会帮助学员深入掌握Matplotlib的核心API的使用方法，包括对数据进行2D和3D的可视化处理。
geekguy·2017-11-29 09:59

Python 之大数据量的可视化----Matplotlib

Python数据可视化处理的库：Matplotlib1：安装Matplotlib:我用的是centos7,并且将python升级了，原来centos自带的是python2.7.5的版本，升级之后会到来一些列的问题
_星星之火_·2017-11-17 21:45

python数据可视化系列教程——matplotlib绘图全解

全栈工程师开发手册（作者：栾鹏）python教程全解matplotlib是受MATLAB的启发构建的。MATLAB是数据绘图领域广泛使用的语言和工具。MATLAB语言是面向过程的。利用函数的调用，MATLAB中可以轻松的利用一行命令来绘制直线，然后再用一系列的函数调整结果。matplotlib有一套完全仿照MATLAB的函数形式的绘图接口，在matplotlib.pyplot模块中。这套函数接口方
数据架构师·2017-11-12 11:49

基于Python数据可视化利器Matplotlib,绘图入门篇,Pyplot详解

Pyplotmatplotlib.pyplot是一个命令型函数集合，它可以让我们像使用MATLAB一样使用matplotlib。pyplot中的每一个函数都会对画布图像作出相应的改变，如创建画布、在画布中创建一个绘图区、在绘图区上画几条线、给图像添加文字说明等。下面我们就通过实例代码来领略一下他的魅力。importmatplotlib.pyplotaspltplt.plot([1,2,3,4])p
kallan·2017-10-13 09:48

python数据可视化——利用pyplot绘制折线图和散点图

1、绘制简单折线#a.pyimportmatplotlib.pyplotaspltsquares=[1,4,9,16,25]plt.plot(squares)plt.show()#函数plot()尝试根据数字绘制出有意义的图形#plt.show()打开matplotlib查看器，并显示绘制的图形2、修改标签文字和线条粗细1）使用参数linewidth决定plot()绘制的线条粗细。plt.plot
仲夏199603·2017-10-10 09:07

python数据可视化——安装matplotlib

在windows中安装1、首先需要安装VisualStudio访问http://dev.windows.com,单击downloads,再查找VisualStudioCommunity——一组免费的Windows开发工具。下载并运行该安装程序。2、下载matplotlib安装程序。访问https://pypi.python.org/pypi/matplotlib，查找与python版本相配的whe
仲夏199603·2017-10-10 08:09

python数据可视化-matplotlib库初体验

1.安装Anaconda和Pycharm2.运行代码importmatplotlib.pyplotaspltplt.plot([1,2,3],[3,2,1])plt.show()
佛说技术·2017-09-16 23:30

Python数据可视化(-)Seaborn介绍

提升你的洞察的最好方法之一是通过可视化你的数据：这样，你可以更容易地识别模式，掌握到困难的概念以及注意到关键的要素，当你使用数据科学中的Python时，你很有可能已经用了Matplotlib,一个供你创建高质量图像的2D库。另一个免费的可视化库是Seabon,他提供了一个绘制统计图形的高级接口。这篇文章覆盖了大部分常见问题，当用户开始用Seaborn库的时候，下面有多少问题，你能正确地回答。1.用
段书勇·2017-08-26 18:03

python数据可视化

简介特征工程之前用excel做的，简单的还行，稍稍复杂就非常慢了。考虑换用python，相关资料整理了下，备查01，pycharm绘图不显示问题pandas中Series、DataFrame的plot()方法不显示图片Series([4,5,7]).plot() plt.show() #需要加这个标题：Python可视化学习（2）：Matplotlib快速绘图基础地址：http://www.cnb
u011331731·2017-05-27 12:00

【python可视化】python 画饼图，柱状图，折线图，条形图

python数据可视化内容：1、python画柱状图2、python画条形图3、python画折线图4、python画饼图#-*encoding:utf-8*-importmatplotlib.pyplotasplt
开心果汁·2017-05-23 16:56

Python数据可视化2.8　交互式可视化

2.8交互式可视化可视化之所以被认为是可交互的，是因为它必须满足两个标准：人为输入：某些信息视觉呈现方面的控制必须可为人所用响应时间：人为的改变必须及时的纳入可视化当有大量数据进行可视化处理时，即便用现在的技术也很不容易，有时甚至不可能实现；因此，“交互式可视化”通常被应用到系统中。该系统在完成输入的几秒内就可以向用户提供反馈。很多交互式可视化系统支持一种类导航，类似于穿越物质世界的导航。交互式的
weixin_33858485·2017-05-02 16:00

python数据可视化

   在实际应用中，往往一些图表的出现可以比文字有更加强大的说服力，这是毋庸置疑的，python是一款极为出色的脚本语言，在数据可视化方面同样做的非常的出色，今天简单的使用matplotlib这个模块来简单的测试一下：#!/usr/bin/envpython #coding:utf-8 ''' 功能：使用matplotlib实践数据可视化 介绍： matplotlib是基于numpy的一套Pyt
Together_CZ·2017-04-10 00:00

十大 python 可视化第三方包

今天我们会介绍一下10个适用于多个学科的Python数据可视化库，其中有名气很大的也有鲜为人知的。在这里我们提醒一下大家如果想轻松的在本地运行Python，可以使用Mod
junjie20082008·2017-03-30 00:00

Python数据可视化—seaborn简介和实例

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。这里实例采用的数据集都是seaborn提供的几个经典数据集，dataset文件可见于Github。本博客只总结了一些，方便博主自己查询，详细介绍可以看seaborn官方API和examplegallery，官方文档还是写的很好的。1set_st
WenwuTao·2016-12-23 21:54

Python数据可视化：WordCloud词云的构建

在Python中构建词云，采用的是wordcloud库官网:https://amueller.github.io/word_cloud/github:https://github.com/amueller/word_cloud下面对词云的构建进行代码实现：#-*-coding:utf-8-*- fromosimportpath fromscipy.miscimportimread importma
墨竹 | kevinelstri·2016-11-12 00:00

python数据可视化matplotlib的使用

# -*- coding:UTF-8 -*-import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.ticker import MultipleLocatorfrom pylab import mplimport sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8')xmajorLocato
lefteva·2016-11-11 16:18

Python数据可视化：顶级绘图库plotly

      有史以来最牛逼的绘图工具，没有之一      plotly是现代平台的敏捷商业智能和数据科学库，它作为一款开源的绘图库，可以应用于Python、R、MATLAB、Excel、JavaScript和jupyter等多种语言，主要使用的js进行图形绘制，实现过程中主要就是调用plotly的函数接口，底层实现完全被隐藏，便于初学者的掌握。      下面主要从Python的角度来分析plot
墨竹 | kevinelstri·2016-11-01 00:00

Python数据可视化：箱线图

一、箱线图概念箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。计算过程：（1）计算上四分位数（Q3），中位数，下四分位数（Q1）（2）计算上四分位数和下四分位数之间的差值，即四分位数差（IQR，interquartilerange）Q3-Q1（3）绘制箱线图的上下范围，上限为上四分位数，下限为下四分位数。在箱子内部中位数的位置绘制横线。（4）大于
墨竹 | kevinelstri·2016-10-26 19:39

Python数据可视化：Matplotlib 直方图、箱线图、条形图、热图、折线图、散点图。。。

强烈推荐：AnalyticVidhyaPython数据可视化库Matplotlib:其能够支持所有的2D作图和部分3D作图。能通过交互环境做出印刷质量的图像。
墨竹 | kevinelstri·2016-10-26 00:00

Python从入门到放弃

Python字典Python正则Python字典排序Python编码Python正则表达式Python集合PythonmapPythonreducePythonlambdaPython函数Python文件Python
墨竹 | kevinelstri·2016-10-19 22:43

网站数据挖掘--从零开始建立数据分析师个人成长体系

标签（空格分隔）：数据挖掘python数据可视化对于任何一个企业，经验丰富、技巧娴熟的分析师都是企业的优秀资产。但一切都不是天生的，良好的个人规划是保障数据分析师迅速成长的关键。
我是小居居·2016-10-16 11:11

网站数据挖掘--从零开始建立数据分析师个人成长体系

标签（空格分隔）：数据挖掘python数据可视化对于任何一个企业，经验丰富、技巧娴熟的分析师都是企业的优秀资产。但一切都不是天生的，良好的个人规划是保障数据分析师迅速成长的关键。
我是小居居·2016-10-16 11:11

10个对所有学科都有用的Python数据可视化库

10UsefulPythonDataVisualizationLibrariesforAnyDiscipline2、10UsefulPythonDataVisualizationLibrariesforAnyDiscipline3、10个对所有学科都有用的Python
DQ_DM·2016-10-10 21:47

10个对所有学科都有用的Python数据可视化库

10UsefulPythonDataVisualizationLibrariesforAnyDiscipline2、10UsefulPythonDataVisualizationLibrariesforAnyDiscipline3、10个对所有学科都有用的Python
DQ_DM·2016-10-10 21:47

python数据可视化(matplotlib,pandas绘图，直方图，散点图，柱状图，折线图，箱线图)

数据可视化数据可视化对于数据描述以及探索性分析至关重，恰当的统计图表可以更有效的传递数据信息。在Python中已经有很多数据可视化方面的第三方程序包，例如：matplotlibChacoPyXBokeh本节，我们将重点学习matplotlib的基础绘图功能以及pandas的高级可视化功能，这也是现在最为常用、最为稳健，同时功能也非常丰富的数据可视化的解决方案。课程目标：熟悉几种常用的数据可视化展示
sun_shengyun·2016-10-09 15:02

Python数据可视化总结

Python的画图与显示功能用Python完成数据分析后，如何把结果呈现出来，比如画一个吸引人注意的图表相当重要。当你探索一个数据集，需要画图表，图表看起来令人愉悦是件很高兴的事。在给你的观众交流观点，给领导汇报工作时，可视化同样重要，同时，也很有必要去让图表吸引注意力和印入脑海里。在Python中numpy，pandas，matplotlib，seaborn是几个重要的模块。Matplotlib
Alex_StarSky·2016-10-06 00:06

Python数据可视化：幂律分布

1、公式推导对幂律分布公式：对公式两边同时取以10为底的对数：令，且为常数，所以公式变为：所以对于幂律公式，对X,Y取对数后，在坐标轴上为线性方程。2、可视化从图形上来说，幂律分布及其拟合效果：对X轴与Y轴取以10为底的对数。效果上就是X轴上1与10，与10与100的距离是一样的。对XY取双对数后，坐标轴上点可以很好用直线拟合。所以，判定数据是否符合幂律分布，只需要对XY取双对数，判断能否用一个直
墨竹 | kevinelstri·2016-09-27 23:12

Python数据可视化：饼状图

使用python实现论文里面的饼状图：原图：python代码实现：##饼状图#plot.figure(figsize=(8,8))labels=[u'Canteen',u'Supermarket',u'Dorm',u'Others']sizes=[73,21,4,2]colors=['red','yellow','blue','green']explode=(0.05,0,0,0)patches,
墨竹 | kevinelstri·2016-09-27 23:45

Python数据可视化：泊松分布

一个服从泊松分布的随机变量X，表示在具有比率参数（rateparameter）λ的一段固定时间间隔内，事件发生的次数。参数λ告诉你该事件发生的比率。随机变量X的平均值和方差都是λ。代码实现：#Poisson分布x=np.random.poisson(lam=5,size=10000)#lam为λsize为kpillar=15a=plt.hist(x,bins=pillar,normed=True,
墨竹 | kevinelstri·2016-09-27 15:14

Python数据可视化：正态分布（高斯分布）

正态分布（Normaldistribution）又成为高斯分布（Gaussiandistribution）若随机变量X服从一个数学期望为、标准方差为的高斯分布，记为：则其概率密度函数为：正态分布的期望值决定了其位置，其标准差决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是的正态分布：概率密度函数代码实现：#Python实现正态分布#绘制正态分布概率密度函
墨竹 | kevinelstri·2016-09-27 11:31

Python数据可视化之Matplotlib学习笔记

Python数据可视化之Matplotlib学习笔记1、简介Matplotlib是Python最著名的绘图库，它提供了一整套类似Matlab的API，非常适合交互式绘图。
veahlin·2016-07-18 13:06

Python数据可视化之数据密度分布

Python数据可视化（一）之数据密度分布数据密度分布是数据的主要特征之一，Python中有几种方法可以对数据密度进行可视化。
生命方程式·2016-05-28 23:03

Python数据可视化

首先show一个示例：fromnumpyimport* importmatplotlib importmatplotlib.pyplotasplt fr=open("datingTestSet.txt") lines=fr.readlines() n=len(lines) datingDataset=zeros((n,3)) datingLabels=[] i=0 forlineinlines:
u013593585·2016-05-03 11:00
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