什么是数据可视化?数据可视化是为了使得数据更高效地反应数据情况,便于让读者更高效阅读,通过数据可视化突出数据背后的规律,以此突出数据中的重要因素,如果使用Python做数据可视化,建议学好如下这四个Python数据分析包,分别是:
在数据科学领域,数据可视化是一种强大的工具,能够将复杂的数据转化为易于理解和分析的图形。Matplotlib作为Python中最流行的数据可视化库,为我们提供了丰富的绘图功能和灵活的绘图选项。本文将深入探索Matplotlib。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 如图1所示是网易财经展示的贵州茅台股票的历史交易数据。 图1 单击“下载数据”超链接,会弹出如图2所示的对话框,选择完成后单击“下载”按钮就可以下载数据了,所下载的数据是CSV格式。 图2 CSV(Comma-Separated Values)是以逗号分隔数据项(也被称为字段)的数据交换格式,主要应用于电子表格和数据库之间的数据交换。 提示:CSV 是文本文件,可以使用记事本等文本编辑器打开,如图2-5所示,还可以使用Excel打开,如图2-6所示
最近,腾讯发布了自主研发的大型语言模型:混元大模型。该大模型具备多轮对话能力、内容创作能力、逻辑推理能力、搜索增强和知识图谱等特点。除了对于人类自然语言的理解,混元大模型对于计算机编程语言同样可以进行分析和和生成。
此外还可以调整lw、markersize参数,定义线条的粗细及标记的大小,甚至可以绘制两次线条以创建轮廓效果。
今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作,Pandas其实提供了一个绘图方法plot(),可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。
数据经过NumPy和Pandas的计算,最终得到了我们想要的数据结论,但是这些数据结论并不直观,所以想要把数据分析的结论做到可视化,让任何其他人看起来毫无压力,那么Matplotlib将派上用场。
最近,腾讯发布了自主研发的大型语言模型:混元大模型。该大模型具备多轮对话能力、内容创作能力、逻辑推理能力、搜索增强和知识图谱等特点。除了对于人类自然语言的理解,混元大模型对于计算机编程语言同样可以进行分析和和生成。今天我就来用一个很常见的 Python 开发需求:对一组数据进行采集、整理、可视化分析,来演示下混元大模型在编程辅助开发上所能提供的帮助。
最近有不少读者同学来问我,Python绘图库太多,我知不知道学哪一个?即使我选择了某一个绘图库后,我也不知道怎么学,我不知道第一步做什么,也不知道接下来该怎么做,四个字一学就忘。
绘图是数据分析工作中的重要一环,是进行探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python工具包之一,它是一个跨平台库,用于根据数组中的数据制作2D图,主要用于绘制一些统计图形,例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱型图等。
#绘制简单的柱状图 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style=('ticks')#设置风格 x=[1,2,3,4,5] y=[90,54,34,5,45] sns.barplot(x=x,y=y) #绘制图形 #注意sns.barplot的固定传参方式x=x,y=y #显示图形 plt.show()
单击“下载数据”超链接,会弹出如图2所示的对话框,选择完成后单击“下载”按钮就可以下载数据了,所下载的数据是CSV格式。
Seaborn 的 kdeplot() 函数是 Python 中绘制密度图的方式之一,Matplotlib 在现阶段则没有具体的绘制密度图的函数,一般是结合 Scipy 库中的 gaussian_kde() 函数结果进行绘制。
用requests库访问页面用get方法获取页面资源,登录页面对页面HTML进行分析,用beautifulsoup库获取并提取自己所需要的信息。再讲数据保存到CSV文件中,进行数据清洗,数据可视化分析,绘制数据图表,并用最小二乘法进行拟合分析。
在使用Python编程时,我们有时会遇到OSError: cannot open resource self.font = core.getfont(font, size, index, encoding, layout_engin这个错误。这个错误通常是由于缺少字体文件或字体文件路径错误引起的。本文将介绍如何解决这个错误。
本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第8章,分布可视化的案例相关。
一般在Python当中,我们用于绘制图表的模块最基础的可能就是matplotlib了,今天小编分享几个用该模块进行可视化制作的技巧,帮助你绘制出更加高质量的图表。
figure.add_subplot:添加子图,可以指定子图的行数、列数和选中图片的编号。
条形图(bar chart),也称为柱状图,是一种以长方形的长度为变量的统计图表,长方形的长度与它所对应的变量数值呈一定比例。
豆瓣是一个提供图书、电影、音乐等文化产品的社区平台,用户可以在上面发表自己的评价和评论,形成一个丰富的文化数据库。本文将介绍如何使用爬虫技术获取豆瓣图书的评分数据,并进行可视化分析,探索不同类型、不同年代、不同地区的图书的评分特征和规律。
github地址:https://github.com/FabDevGit/barchartrace
数据可视化是指利用图形、表格、图表等方式将数据展示出来,使得数据更加清晰、易于理解和分析。图形绘制是数据可视化的基础,通过绘制各种图形呈现数据,可以更加直观地了解数据之间的关系和趋势。
图1是用第500期(截止2019年7月6日)到538期(截止2020年3月28日)的数据绘制的动态条形图。我是爬虫爬下来的数据,如果不想爬虫可直接到公众号中回复"娱乐圈排行榜条形图",即可获取数据。
本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第6章,比较与排序可视化的案例相关。
上面的两个动图,就是条形竞赛图和折线竞赛图,今天我们就来看看都有哪些方便的方法来制作呢
欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解,真心想把自己近十年的编程经验分享给大家,希望对您有所帮助,文章中不足之处也请海涵。
一般我们做数据挖掘或者是数据分析,再或者是大数据开发提取数据库里面的数据时候,难免只能拿着表格数据左看右看,内心总是希望能够根据自己所想立马生成一张数据可视化的图表来更直观的呈现数据。而当我们想要进行数据可视化的时候,往往需要调用很多的库与函数,还需要数据转换以及大量的代码处理编写。这都是十分繁琐的工作,确实只为了数据可视化我们不需要实现数据可视化的工程编程,这都是数据分析师以及拥有专业的报表工具来做的事情,日常分析的话我们根据自己的需求直接进行快速出图即可,而Pandas正好就带有这个功能,当然还是依赖matplotlib库的,只不过将代码压缩更容易实现。下面就让我们来了解一下如何快速出图。
某憨憨用的matlab,不会导出为xls、csv等pandas库可以处理的文件,我对你很无语……
看着这图确实很普通,也没有隔壁 PyEcharts 浮夸 好看的动态效果。但是其实想要画出来这个图,你需要掌握以下几个代码编辑方法:
本篇我们基于上一篇文章爬取下来的数据进行分析,我们绘制学员城市柱状图,体重分布饼状图,身高分布饼状图。
上一篇,我写了:Python 万能代码模版:爬虫代码篇 接下来,是第二个万能代码,数据可视化篇。
上周有某高校老师来我们公司进行培训,公司安排我上了两天课。最后一天是一个数据分析的小案例,这里记录分享一下,比较适合刚入门的小白练手。
本文中测验需要的文件夹下载链接: https://pan.baidu.com/s/1OqFM2TNY75iOST6fBlm6jw 密码: rmbt 下载压缩包后解压如下图所示:
本文将用一个简单的人工智能算法,即线性回归算法,预测阿里巴巴 2019 年双 11 的交易额。
今天给大家分析8个Python中常用的数据分析工具,Python强大之处在于其第三方扩展库较多。 本文介绍数据分析方面的扩展库分别为:NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、StatsModels、Scikit-learn、Keras、Gensim,下面对这八个扩展库进行简单介绍,以及相关的代码案例
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python 数据可视化:Matplotlib库的使用 ---- Python 数据可视化:Matplotlib库的使用 1.Matplotlib库简介 2.Matplotlib库安装 3.pyplot 3.1 基本绘图流程 3.2 常用方法 3.2.1 创建画布 3.2.2 创建子图并选定子图 3.2.3 为图
于刊老师担心我准备的内容不够讲两节课的,如果我讲完这一章的内容还没有结束的话我就讲一讲我最近捣鼓的东西
文章目录 一、上映高分电影数量最多的年份Top10 import collections import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_excel("movie.xlsx") # print(type(df)) # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> show_time = list(df["上映时间"]) # 有上映时间数据是1961(中国大陆)这
绘图是数据分析工作中的重要一环,是探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一,本文主要介绍数据可视化分析工具:Matplotlib。
前面学习了Numpy、matplotlib、pandas还没有进行一些练习和训练,这里分享我对于数据可视化的一些练习 此次代码和数据我会打包上传,感兴趣的uu可以去下载
数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要一环,是数据预处理的前提,也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础,没有可信的数据,数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。
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直方图能帮助迅速了解数据的分布形态,将观测数据分组,并以柱状条表示各分组中观测数据的个数。简单而有效的可视化方法,可检测数据是否有问题,也可看出数据是否遵从某种已知分布。
四十四天了:2020-01-24 到 2020-03-07 无数英雄战斗在疫线,牵动 14 亿中国人,无时无刻的关注着,看着每一天的数据变化。
导读:绘图是数据分析工作中的重要一环,是探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一,本文主要介绍数据可视化分析工具:Matplotlib。
说起折线图,很多人都觉得非常简单,不就是一些点连成的线吗?用 Excel 几秒钟就能画出一张折线图。
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