python数据可视化第22页

python数据可视化：pyecharts

原文链接：https://www.jianshu.com/p/4fedbc832899python数据可视化：pyecharts发现了一个做数据可视化非常好的库：pyecharts。

Hello python World·2019-08-19 12:16

Python数据可视化 pyecharts实现各种统计图表过程详解

1、pyecharts介绍Echarts是一款由百度公司开发的开源数据可视化JS库，pyecharts是一款使用python调用echarts生成数据可视化的类库，可实现柱状图，折线图，饼状图，地图等统计图表。2、柱状图适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。优点：利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差

Summer哥·2019-08-15 09:14

Python数据可视化：WordCloud画个爱心

七夕了，给大家画个爱心WordCloud详细介绍Python数据可视化：WordCloud入门Python数据可视化：WordCloud+GUI爱心代码#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueAug62019

洋阳酱·2019-08-06 14:39

Python数据可视化--matplotlib常用图表绘制

常用图表绘制1.折线图importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd#数据读入df=pd.read_csv('../data/data.csv',index_col='年份')#获取'人均GDP（元）'这一列的值y=df['人均GDP（元）'].values#获取索引列的值（年份）x=df.index.values#指定默认字体（防止中文出现乱码）from

云飞扬°·2019-08-06 10:49

Python数据可视化(二) 随机漫步

随机漫步：每次行走都是完全随机的，没有明确的方向，结果由一系列随机决策决定。创建RandomWalk()类创建一个名为RandomWalk的类，它随机地选择前进方向。这个类需要三个属性，一个存储随机漫步次数，其他两个是列表，分别存储随机漫步经过的每个点的x和y坐标。同时，RandomWalk类包含两个方法：init()和fill_walk()，后者用于计算随机漫步经过的所有点。fromrandom

不学无术丶·2019-08-05 16:47

python 数据可视化之pyecharts库

记录python数据可视化pyecharts库基本使用及样板简介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，主要用于数据可视化。

永恒君的百宝箱·2019-08-01 09:49

python数据可视化之pandas多变量图表(二)

上一篇学习了基于单变量的基础图表的应用，这篇继续学习使用双变量作图。变量之间没有关系的数据在数据科学上相当于空白画布。为了绘制出有用的图表，我们需要理解两个变量之间是如何相互作用的。是否同时增减，是否存在线性关系，为了更好的绘制图表最好的方式是使用能够实现这些可能性的数据点。数据源同上一篇文章。importpandasaspdimportmatplotlibimportmatplotlib.pyp

alittleman·2019-07-29 00:05

python数据可视化之pandas基础图表(一)

pandas可以做的不仅仅是加载和转换数据,它还可以可视化数据。比起一大堆的matplotlib代码，使用pandas内置的plot函数绘图更简洁。下面通过简单的例子掌握pandas基本的绘图方法。了解数据数据源来自kaggle-葡萄酒杂志评论。importpandasaspdimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotasplt#葡萄酒杂志评论数据reviews

alittleman·2019-07-27 21:10

Python数据可视化：WordCloud+GUI

之前写过一篇WordCloud入门，里面写了生成WordCloud的一般方法，包括参数设计和形状修改等等标签云效果图--基础在上一次的基础上，这次用easygui做了一个界面先展示一下界面，代码在最后输入文字信息选择需要输入的内容显示所选文字生成WordCloud生成WordCloud这是默认图像，可选择是否要继续优化继续优化参数：进入后续优化直接保存图像：退出程序，图像保存在代码相对应的文件夹继

洋阳酱·2019-07-26 17:47

Python 数据可视化工具以及数据分析开发架构

Python数据可视化进阶Python数据可视化教程:基于plotly动态可视化绘图https://edu.51cto.com/sd/4bff8Python数据可视化教程Seabornhttps://edu

走在前方·2019-07-25 22:49

第六章Python数据可视化

前言文不如字，字不如表，表不如图”，说的就是可视化的重要性。从事与数据相关的工作者经常会作一些总结或展望性的报告，如果报告中密密麻麻都是文字，相信听众或者老板一定会厌烦；如果报告中呈现的是大量的图形化结果，就会受到众人的喜爱，因为图形更加直观、醒目。本章内容的重点就是利用Python绘制常见的统计图形，例如条形图、饼图、直方图、折线图、散点图等，通过这些常用图形的展现，将复杂的数据简单化。这些图形

SunnyRivers·2019-07-19 18:51

Python数据可视化---------matplotlib多图显示

1多个子图显示在一个figure中利用plt.subplot()来生成子图fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorimportnumpyasnpimportosimportglobimportskimage.ioasioimportskimage.transformastransimportmatplotlib.pyplotaspl

Elvirangel·2019-07-12 10:32

利用pyecharts实现python数据可视化

**利用pyecharts实现python数据可视化**pyecharts是一种交互式图表的表达方式。

我是一只小菜鸟哦·2019-07-04 17:09

Python matplotlib学习笔记之坐标轴范围

Python学习笔记--坐标轴范围参靠视频:《Python数据可视化分析matplotlib教程》链接：https://www.bilibili.com/video/av6989413/?

林建鹏的博客·2019-06-28 14:25

Python数据可视化matplotlib.pyplot

1.安装matplotlibpipinstallmatplotlib2.绘制简单图形importmatplotlib.pyplotasplt#图形输入值input_values=[1,2,3,4,5]#图形输出值squares=[1,4,9,16,25]#plot根据列表绘制出有意义的图形，linewidth是图形线宽，可省略plt.plot(input_values,squares,linewi

瑞0908·2019-06-27 00:00

python数据可视化之散点图画法

引入什么是散点图？散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图将序列显示为一组点。值由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。简单来说，可以给定自变量x因

陈大隐·2019-06-21 11:22

python数据可视化之饼图画法

引入：什么是饼图？饼图英文学名为SectorGraph,有名PieGraph。常用于统计学模块。2D饼图为圆形，手画时，常用圆规作图。仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到饼图中。饼图显示一个数据系列（数据系列：在图表中绘制的相关数据点，这些数据源自数据表的行或列。图表中的每个数据系列具有唯一的颜色或图案并且在图表的图例中表示。可以在图表中绘制一个或多个数据系列。饼图只有一个数据系列。）中各

大隐.·2019-06-20 10:39

10个必会的python数据可视化库

今天，我们将简要介绍10个跨学科的Python数据可视化库，从众所周知的到晦涩难懂的。我们注意到，使用ModePythonNotebooks可以轻松地在本地运行Python。

志者～不俗·2019-06-19 15:44

python数据可视化之日期折线图画法

引入什么是折线图：折线图是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。在折线图中，类别数据沿水平轴均匀分布，所有值数据沿垂直轴均匀分布。以上引用自百度百科，简单来说一般折线图是以时间作为X轴数据作为Y轴，这当然不是固定的，是可以自行设置的。话不多说~进入正题第一种画法：importnumpy

大隐.·2019-06-19 11:41

python数据可视化pyecharts工具安装问题

如果pipinstallpyecharts安装不成功，请直接检查你的python版本。如果是python2.7，安装的pyecharts版本只能是V0.5.x，如果是python3，那就可以安装V0.5.x和V1.0.0及以上的。在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learnpython扩展网站上没有找到pyecharts，所以只

果冻先生的专栏·2019-06-11 23:52

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。实验结果截图：2.从Excel中导入文件数据Excel文件可以转换成csv文件，然后通过上述的方法导入，但是如果想自动化地对大量文件进行数据管道处理（作为数据连续处理流程的

嗨学编程·2019-06-09 00:00

Python数据可视化神器--pyecharts 快速入门

我们都知道python上的一款可视化工具matplotlib,但是它是静态的。后来发现了pyecharts模块，简直好用到不行，可视化类型非常多，它是基于Echarts开发的。Echarts是百度开源的一个数据可视化JS库，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而Python，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts就诞生了。下面带大家快速了解pye

大咖爱爬虫·2019-06-08 15:56

python数据可视化--pyecharts生成图表

【python可视化系列】python数据可视化利器--pyechartsecharts官网一、前言echarts是什么？

ezreal_tao·2019-06-04 18:22

【pyecharts数据可视化】python爬取去哪儿网景点数据，做交互式数据可视化

写在前面在网易云课堂看到城市数据团大鹏老师讲的《Python数据可视化利器：Pyecharts！》[传送门]，于是把前一篇南京的景点数据做一个可视化。

纷飛·2019-05-28 21:00

Python数据可视化学习笔记1-绘制折线图

importmatplotlib.pyplotaspltinput_values=[1,2,3,4,5]squares=[1,4,9,16,25]plt.plot(input_values,squares,linewidth=5)plt.title('SquareNumbers',fontsize=24)plt.xlabel('Value',fontsize=14)plt.ylabel('Squa

NJUPT_MSC·2019-05-22 21:21

【python数据可视化笔记】——matplotlib图例中文乱码以及坐标负号显示

matplotlib图例中文乱码以及坐标负号显示在图片的标签名，标题名或者图例中出现中文时，直接运行会出现乱码，文字显示为框框importmatplotlib.pyplotaspltplt.figure()plt.title("哈哈")plt.show()快速解决办法在导入模块后加入下面代码plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用来正常显示中

孙悟充·2019-05-22 10:38

python数据可视化简例

数据流数据抓取数据处理，比如清洗，脱敏等数据可视化，使用工具库生成图例可视化matplotlibmatplotlib简介Python2D绘图库通过Matplotlib就可以方便地制作折线图、柱状图、散点图等各种高质量的数据图常用函数或方法指引matplotlib.pyplot.plot生成折线图legend图例time,xlabel,ylabel,xticks,yticks设置坐标subplot创

pardon110·2019-05-21 10:31

Python数据可视化库Matplotlib折线图（一）

今天我们来学习一下python的数据可视化库，Matplotlib，是一个Python的2D绘图库通过这个库，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率图，条形图，错误图，散点图等等废话不多说，我们直接通过例子来进行讲解。首先我们有一组数据如下：我们可以看到，这组数据有日期，还有日期对应的值，因为这组数据中的日期格式不是标准的日期格式那么我们对数据做一下转换，取1948年的整年的数据，

成都-上帝的中腿·2019-05-14 10:49

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