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python可视化神器——pyecharts库

使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。...如果使是 Numpy 或者 Pandas，可以参考这个示例 当然你也可以采用更加酷炫的方式，使用 Jupyter Notebook 来展示图表，matplotlib 有的，pyecharts 也会有的...（Bar3D, Line3D, Scatter3D) axis3D：3D 笛卡尔坐标系 X，Y，Z 轴配置项，适用于 3D 图形。...（Bar、Line、Kline） tooltip：提示框组件，用于移动或点击鼠标时弹出数据内容 toolbox：右侧实用工具箱 图表详细 Bar（柱状图/条形图） Bar3D（3D 柱状图） Boxplot...（热力图） Kline/Candlestick（K线图） Line（折线/面积图） Line3D（3D 折线图） Liquid（水球图） Map（地图） Parallel（平行坐标系） Pie（饼图）

4.4K50

手把手教你完成一个数据科学小项目（3）：数据异常与清洗

import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline df['cmntcount'] =int(df.shape[0])-df['No'] df['cmntcount...pyecharts 之评论数变化曲线 本项目将多次使用 pyecharts 进行数据可视化。...具体支持的图表罗列如下： Bar（柱状图/条形图）/ Bar3D（3D 柱状图）/ Boxplot（箱形图）/ EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图）/ Funnel（漏斗图） Gauge...（仪表盘）/ Geo（地理坐标系）/ Graph（关系图）/ HeatMap（热力图）/ Kline（K线图）/ Line（折线/面积图）/ Line3D（3D 折线图） Liquid（水球图）/ Map...一开始也不清楚该问题为什么会发生，感觉爬虫部分没有问题，提取数据也中规中矩，后来重新爬取数据时发现，页码数在总页数的前几页就停止了。

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    Pyecharts丨极其强大的Python数据可视化模块

    前言 昨天发了一篇关于【Matplotlib】的数据可视化文章，有一位小伙伴说可以直接使用Pyecharts，然后我就看了，发现确实，很强大，效果图也是非常的好看 ?...默认为 '#2a333d' geo_cities_coords -> dict 用户自定义地区经纬度，类似如 {'阿城': [126.58, 45.32],} 这样的字典，当用于提供了该参数时，将会覆盖原有预存的区域坐标信息...这只是其中的一种可视化图像，里面还有很多，比如： Bar（柱状图/条形图） Bar3D（3D 柱状图） Boxplot（箱形图） EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图） Funnel（漏斗图...Gauge（仪表盘） Geo（地理坐标系） GeoLines（地理坐标系线图） Graph（关系图） HeatMap（热力图） Kline/Candlestick（K线图） Line（折线/面积图） Line3D...Scatter3D（3D 散点图） ThemeRiver（主题河流图） TreeMap（矩形树图） WordCloud（词云图）

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    我用Python又爬虫了拉钩招聘，给你们看看2019市场行情

    workbook.save('lagouzp.xls') if __name__ == '__main__': main() 当然存储于excel当然是不够的，之前一直用matplotlib...（带有涟漪特效动画的散点图） Funnel（漏斗图） Gauge（仪表盘） Geo（地理坐标系） Graph（关系图） HeatMap（热力图） Kline（K线图） Line（折线/面积图） Line3D...bar.add("数量", city_nms, city_nums, is_more_utils=True) # bar.print_echarts_options() # 该行只为了打印配置项，方便调试时使用...除了一线城市的薪资高于二三线这个因素外，还有一个最重要的原因供需关系，因为一线岗位多，可选择性也就比较高，反观二三线的局面，很有可能你跳个几次槽，发现同行业能呆的公司都待过了… 薪资范围 由此可见，python的岗位薪资多数在10k...都要尝试独立去做一套系统，在这个过程中培养自己思考和解决问题的能力。

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    3D酷炫立体图现已加入 pyecharts 豪华晚餐

    新版本新增功能如下，pyecharts项目介绍请见： pyecharts（一）：Python可视化利器 pyecharts（二）：Python可视化利器 1. datazoom 中增加了将组件效果显示在...如果使用的是 Numpy 或者 Pandas，直接将数据放入 add() 方法也可能会出现问题，因为 add() 方法接受的是两个 list 列表。...传入的类型为 DataFrame 的话，pdcast() 会返回一个确保类型正确的列表（整个列表的数据类型为 float 或者 str，会先尝试转换为数值类型的 float，出现异常再尝试转换为 str...多个维度时返回一个嵌套列表。比较适合像 Radar, Parallel, HeatMap 这些需要传入嵌套列表（[[ ], [ ]]）数据的图表。...增加 Bar3D, Line3D, Scatter3D 三种 3D 立体图表。 具体配置代码我就不贴了，感兴趣可以到 github 上去看看。 Bar3D ? ? ? ? Line3D ? ?

    1.5K50

    就业寒冬，从拉勾招聘看Python就业前景

    当然存储于excel当然是不够的，之前一直用matplotlib做数据可视化，这次换个新东西pyecharts。 ?...（带有涟漪特效动画的散点图） Funnel（漏斗图） Gauge（仪表盘） Geo（地理坐标系） Graph（关系图） HeatMap（热力图） Kline（K线图） Line（折线/面积图） Line3D...bar.add("数量", city_nms, city_nums, is_more_utils=True) # bar.print_echarts_options() # 该行只为了打印配置项，方便调试时使用...由此可见，python的岗位薪资多数在10k~20k，想从事Python行业的可以把工作年限和薪资结合起来参考一下。 学历要求 + 工作年限 ?...都要尝试独立去做一套系统，在这个过程中培养自己思考和解决问题的能力。

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    用Matplotlib制作动画

    用Matplotlib模拟雨 动画是呈现各种现象的有趣方式。在描述像过去几年的股票价格、过去十年的气候变化、季节性和趋势等时间序列数据时，与静态图相比，动画更能说明问题。...概述 Matplotlib是一个 Python 的 2D绘图库，也是Python中最受欢迎的绘图数据库。大多数人在踏上数据可视化之旅时，都是首选Matplotlib。...· 在第7行到第9行，简单地创建一个图形窗口，图中只有一个轴。然后，创建无内容的行对象，其本质上是在动画中可修改的对象。稍后用数据来填充行对象。...此函数返回一个已修改的plot对象的元组，告知动画框架plot中哪些部分需要动画化。 · 在第20 行，创建实际的动画对象。Blit参数确保只重新绘制已更改的部分。...3D图中的动画 创建3D图形十分常见，但是如果可以将这些图形视角动画化呢?其方法是，在改变相机视图后，利用生成后的所有图像来创建动画。

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    【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通（下篇）

    6.5 解决中文乱码问题 在绘制带有中文标题或标签的图表时，可能会遇到显示乱码的问题。这是由于 matplotlib 默认使用的字体不支持中文。我们可以通过设置字体来解决这个问题。...接下来我们继续深入，学习 matplotlib 的更多高级功能，例如： 绘制 3D 图形 动态图表 动画的创建 第七部分：高级图表定制 在实际的数据可视化中，我们可能不仅仅满足于绘制简单的图表。...可以尝试不同的线型，如 '-', '--', ':' 等，调整视觉效果。 同时，使用 alpha 参数可以设置网格线的透明度，以避免网格线过于突出影响数据阅读。...拓展： 多个图例的使用有助于在一张图表中展示大量数据时，避免混淆，保持数据的清晰和可读性。 可以通过 add_artist() 方法将任意自定义的图例或其他元素添加到图表中。...np # 创建 3D 图形对象 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 定义数据 x = np.linspace

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    pyecharts 安装及使用指南

    width是旧版本中对图表调整的参数，在新版本这一功能被调整到了option里面。网上大部分教程都是0.5及以下版本。...环境说明 python版本：3.7.9 操作系统：windows 10 开发工具：pycharm 2020 安装 因此，这里直接使用最新版本来进行讲解 pip3 install pyecharts 目前最新版本为...注意：执行代码后，会输出一段警告信息： PendingDeprecationWarning: pyecharts 所有图表类型将在 v1.9.0 版本开始强制使用 ChartItem 进行数据项配置 :...三、带有涟漪特效动画的散点图 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import EffectScatter from ...四、绘制3D图形 3D折线图 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line3D from pyecharts.faker

    2.6K10

    更高级的数据可视化，使用pyecharts制作精美图表

    提到用python进行数据可视化，那么大多数人选择都是matplotlib，但是生成的图表不能进行交互操作，比如时间轴拖动、交互式图例等，那么本文将对pyecharts进行详细讲解。...前言 目前pyecharts已经更新到1.x版本，而1.x版本与0.5.x版本在构图语法上有很大的不一样，1.x的版本语法更靠近Echarts，但是方便理解的还是0.5.x版本，所以本文基于pyecharts...可以使用 pip install pyecharts==0.5.11 的方式来安装。...那么在详解讲解各个图表怎样绘制之前，先讲一下pyecharts绘制的基本步骤(套路)⬇️ 柱状图/条形图 柱状/条形图，通过柱形的高度/条形的宽度来表现数据的大小。...= Line3D("3D 折线图示例", width=1200, height=600) line3d.add( "", _data, is_visualmap=True,

    1.7K10

    学会10种方法，用Python轻松实现数据可视化

    更有趣的是，一旦接触到任何可视化的内容、数据时，人类会有更强烈的知觉、认知和交流。 在数据科学中，有多种工具可以进行可视化。在本文中，我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。...怎样才能 在Python中实现可视化？ 涉及到的东西并不多！ Python已经让你很容易就能实现可视化——只需借助可视化的两个专属库（libraries），俗称matplotlib和seaborn。...Matplotlib：基于Python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持。这对在跨平台互动环境中发布高质量图片很有用。它也可用于动画。...这个库是基于matplotlib的。...10.热图 你可以尝试绘制基于两个变量的热图，如X轴为性别，Y轴为BMI，数据点为销售值。 ? ? 结语 现在，你肯定已经意识到了数据可视化的美妙，为什么不自己动手试试呢？

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    用Python进行数据可视化的10种方法

    更有趣的是，一旦接触到任何可视化的内容、数据时，人类会有更强烈的知觉、认知和交流。 在数据科学中，有多种工具可以进行可视化。在本文中，我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。...Python已经让你很容易就能实现可视化——只需借助可视化的两个专属库（libraries），俗称matplotlib和seaborn。听说过吗？...Matplotlib：基于Python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持。这对在跨平台互动环境中发布高质量图片很有用。它也可用于动画。...10.热图 你可以尝试绘制基于两个变量的热图，如X轴为性别，Y轴为BMI，数据点为销售值。 ? ? 结语 现在，你肯定已经意识到了数据可视化的美妙，为什么不自己动手试试呢？...在以后的文章中，我们还将探讨用Python实现地图可视化和词云。

    1.7K50

    用Python进行数据可视化的10种方法

    更有趣的是，一旦接触到任何可视化的内容、数据时，人类会有更强烈的知觉、认知和交流。 在数据科学中，有多种工具可以进行可视化。在本文中，我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。...Matplotlib：基于Python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持。这对在跨平台互动环境中发布高质量图片很有用。它也可用于动画。...这个库是基于matplotlib的。...10.热图 你可以尝试绘制基于两个变量的热图，如X轴为性别，Y轴为BMI，数据点为销售值。 ? ? 结语 现在，你肯定已经意识到了数据可视化的美妙，为什么不自己动手试试呢？...在以后的文章中，我们还将探讨用Python实现地图可视化和词云。 来源：爱数据 ?

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    像“打游戏”一样用Numpy，可视化编程环境Math Inspector了解一下？ | 代码开源

    并且利用显卡的处理速度，拥有美观的界面、高级图形以及动画系统。 任何年龄段和技能水平的用户，无需学习编程或编写代码，便可以轻松使用NumPy的功能。...交互图 其绘图库更新了matplotlib中可用的功能，使其更加现代化。 它能够提供高性能的交互式2D和3D图，以及绘制参数曲线、代数变体、分形、曲面等。 ?...动画系统 为了向教育内容创作者呈现高质量的动画，在优化动画的性能方面投入了大量的精力。在动画进行平移和缩放时，能够达到每秒60帧的平滑速度。 ?...对象调试 本地命名空间中的变量，在交互式侧面板中显示，从中可以更改对象的值、函数参数、运行方法、查看源代码等。 除了python之外，它类似于现代web浏览器中的对象调试器。 ?...作者回复：正在尝试实现该功能，以便将系统上已有的任何项目导入到应用程序中。

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    python数据分析之Matplotlib学习笔记

    Figure作为一个“老画板”，在matlab中经常能看到它的出没，在python中，它的具体语法是什么呢？让我们来看一下。...绘图中与颜色相关的参数(color颜色参数、linestyle线型参数、marker标记参数)可选列表集合 1、折线图 使用plt.plot import matplotlib.pyplot as...(x, y, color='blue') plt.show() 输出： [在这里插入图片描述] 3、饼图 使用plt.pie import matplotlib.pyplot as plt name =...这个是上面我第一次尝试得到的结果图： [在这里插入图片描述] 改善之后可变成这样（在画函数图像时应该更舒服一些）： [在这里插入图片描述] 代码： import matplotlib.pyplot as...五、动画制图 --- 前排提示：如果使用pycharm无法播放动画，可参考：pycharm中动画函数animation.FuncAnimation不起作用 --- 实例参考 import numpy as

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    matplotlib - matplotlib 教程

    绘图软件包的目的是通过所有必要的控制，帮助您尽可能轻松地可视化您的数据-也就是说，在大多数情况下使用相对较高级别的命令，并且在需要时仍然能够使用低级别命令。...由于要使用的绑定的默认值是PyQt4，matplotlib 首先尝试导入它，如果导入失败，它会尝试导入 PySide。 什么是交互模式？ 使用交互式后端（请参阅什么是后端？）...注意：交互模式在ipython和普通的python shell中使用合适的后端，但它在IDLE IDE中不起作用。如果默认后端不支持交互性，则通过“可以使用什么是后端？”...摘要 在交互模式下，pyplot功能会自动绘制到屏幕上。 交互式绘制时，如果除了pyplot函数之外还使用对象方法调用，则只要想要刷新绘图，就调用draw() 。...当数字很大时，可以最好地看到差异，尝试最大化GUI然后与它们进行交互： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib

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