关于pandas的可视化的用法还有很多,这里不再拓展,但还是建议使用matplotlib,seaborn等库完成绘图。
这幅图适合当做折线图的展示模板,如果你喜欢我绘制的这幅图,可以看到文末获取完整代码。
导读:Tableau是商业智能软件届的翘楚,对于制作各种可视化分析图表极为便捷。本文主要讲解用tableau制作各种多变折线图,包括凹凸图、弧线图和雷达图等。
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。
👆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
制作该10种折线图所用的数据均来自于以下: 数据源提取: 链接: https://pan.baidu.com/s/1qSV9xnN9JGyoy_SqXvcEEw 提取码: 69mk 10种折线图Tableau工作簿下载地址: https://public.tableau.com/profile/.63722048#!/vizhome/Tableau10_15965373925630/1 第1种折线图 效果展示: 制作要领: 首先将订单日期拉到列,销售额拉到行; 右击订单日期选择离散; 再右击订单日期
Pandas是一款开放源码的BSD许可的Python库,为Python编程语言提供了高性能,易于使用的数据结构和数据分析工具。
pandas库是Python数据分析的核心库 它不仅可以加载和转换数据,还可以做更多的事情:它还可以可视化 pandas绘图API简单易用,是pandas流行的重要原因之一
如果选择了错误的图表类型,或只是默认使用最常见的图表类型,可能会使用户感到困惑,或对数据的意义产生误解。
如今,商业领域的决策越来越重视数据驱动,数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义,发掘数据背后的价值。但是我们发现,实践中很多图表并不容易让人理解,甚至会产生误导。
本系列文章主要针对Python语言【pyecharts】库生成折线图功能进行深入探究与二次开发而撰写的,专栏文章的作用是帮助大家在工作中【快速】、【高效】、【美观】、【大气】的展示各种适合【折线图】的数据,且只针对折线图,我相信折线图才是最美的图表,在折线图中你能找到真正的数学之美,当前只针对生成网页类型可以截图使用,也可以通过录制操作过程生成小视频的方式使用,后期我会想办法针对视频自动演示进行研究,可能前几十篇或甚至是上百篇文章都是对折线图的具体探究与深度学习,后面的文章我会写一些功能类的GUI工具,用于生成各类折线图,有望在2024年的年会PPT汇报上给予大家【唯美】的帮助。
小序:做数据可视化的时候,很多时候 UI 妹纸非得自己搞一套设计,可是明明前端图表库已经设定好是这样这样,她非得那样那样;所以,为难咱前端切图仔,必须得掌握点理论知识,才有可能和妹纸进一步的沟通,从而实现良性发展、共同进步。。。🐶 ---- 现如今的应用程序(设计、运营、迭代等)都高度依赖数据,由数据来驱动,我们对于 数据可视化 的需求也愈来愈高。 然而,时不时的,我们总是会遇到一些让人产生疑惑的可视化展示。所以,需要做点什么,来尽力规避这种“混乱”,能否梳理出一些简单的规则来改变这一点? 规则的魅力并不
如今,商业领域的决策越来越重视数据驱动,数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义,发掘数据背后的价值。但是我们发现,实践中很多图表并不容易让人理解,甚至会产生误导。因此本文列出如下20条优化建议,希望能够帮助你实现更好的数据可视化。 01 选择正确的图表类型 如果选择了错误的图表类型,或只是默认使用最常见的图表类型,可能会使用户感到困惑,或对数据的意义产生误解。 一个数据集可以用很多种方式来表述,具体采用哪种方式要取决于用户的需求。 所以一定要从检查数据集和调研用户需求着
数据可视化是数据展示的常见方式,所谓一图抵千言,好的图表能高效传递信息,让观众一目了然,差的图表往往会不知所云。
上图标记的一些解释: 1、原始数据只能隐藏 2、可删除,标题头可修改 自定义拆分数据如下图:
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。
如果你想要用Python进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后,我们还需要用到可视化技术,把最终的结果呈现出来。
我们之前使用pyecharts绘制了柱状图,绘制了叠加柱状图,绘制了地理信息图,还绘制了饼状图,本篇文章我们主要讲解绘制双y轴的图形绘制。
解决思路:首先明白希望结果是以什么样的方式展示,根据本例要求可以用产品名称作列标题,还款期数做行标题,行列交叉的位置就是贷款金额,并对行列进行合计。此时用到数据透视图可以一举解决以上问题。
折线图通常是用来表达某个数值指标的波动特征,表现的是一种时间维度下的变化。那么问题来了,读者在使用Python绘制时间维度的折线图时是否遇到过这样的问题:怎么让时间轴表现的不拥挤,又能够友好地呈现呢?就如下图的方式:
数据可视化是数据分析中不可或缺的一环,它帮助我们更好地理解数据、发现趋势和模式,并有效地传达我们的发现。在Python领域,Pandas和Matplotlib是两个非常强大的库,它们提供了丰富的功能来进行数据分析和可视化。本文将介绍如何结合使用Pandas和Matplotlib进行数据探索性可视化的最佳实践。
声明:本文仅代表原作者观点,仅用于数据分析工具学习和使用,不代表任何公司。文章涉及数据分析工具相关文字、图片等,版权均属数据分析工具所属公司。
今天仍然是一个经济学人的图表案例,而且从方法上来讲,略有难度,挺费工夫。 原图上这样的,风格一如既往,呈现的数据是一个季度时间序列数据列,折线图,添加了时间趋势线。 最重要的特色是实际值与趋势值之间使
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选择错误的图表类型或默认使用最常见的数据可视化类型可能会混淆用户或导致数据误解。相同的数据集可以以多种方式表示,具体取决于用户希望看到的内容。始终从审查您的数据集和用户访谈开始。
在使用matplotlib库的plt.plot函数进行绘图时,有时会遇到横坐标出现浮点小数的情况,而我们希望的是整数刻度。这可能会导致图表的可读性降低,因此需要解决这个问题。
工作任务:将Excel文件中的学生姓名和他们的语文、数学、英语成绩绘制成三条折线图,以便于比较不同科目的成绩分布情况。
在数学学习过程中,往往会遇到许多需要绘图的时候,于是提出能不能用python语言进行基本的绘图呢?
本系列文章均为实际工作中遇到的场景,以此记录下来,共同进步,更愉悦的工作。 ---- 效果如上图所示,看起来比普通的折线图美观多了。 步骤如下: 先绘制普通的折线图。 按住Command + Shift, 复制一个计算纬度。 将第二个图的显示方式修改为「圆」。 设置双轴。 点击双轴后效果如下: 5.设置同步轴 点击同步轴之后效果如下: 6.设置圆标记的颜色和边界,颜色设置为白色,不透明度为100%,边界设置为橙色。 右键右侧轴,取消「显示标题」即可
折线图常用与展示数据的连续变化趋势。Python可以使用matplotlib库绘制折线图,并对折线图进行自定义美化。
Matplotlib 是一个功能强大的 Python 库,用于创建各种类型的图表和可视化。无论您是数据科学家、工程师还是研究人员,Matplotlib 都可以帮助您以直观的方式探索数据并传达结果。在本文中,我们将提供一个完整的指南,介绍如何使用 Matplotlib 创建基本的图表,包括折线图、散点图、柱状图和饼图。
注意:后续的数据和操作逻辑和前边的一样,为了快速了解其使用,不再描述详细的数据,仅用示例说明。
pyecharts 是一个用于生成图表的 Python 库,基于 Echarts.js 构建,支持多种数据可视化图表类型,如折线图、柱状图等,并且提供了丰富的样式风格和数据交互功能。
很多人觉得tkinter对于PythonGUI编程来说是一块鸡肋,属于入门的级的Python库。其实,tkinter没有你想象中那么一无是处。
有分析意义的数据一般是表结构,即分为行与列,列定义了数据含义,行则构成了数据明细。
是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值(不同时间或者不同条件),只有一个变量,通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列。——维基百科
学习 zhenguo 老师的 Python 课已经一个星期了,自己感觉已经学有小成,刚好昨天老师在接单群里发了一个 100元的单子,我毫不犹豫的接了,不仅可以检验自己能否学以致用,还能赚顿小龙虾的钱(50元~)。 开发需求 这个单子的要求,是使用 Python 中的 matplotlib 库绘制动态的折线图,需求描述虽然很简单易懂,但是也要好好分析一下。 Matplotlib库 这个库也算是 Python 数据开发必学的库之一了,它主要的功能就是绘制图表,而且实现也非常简单,几行代码就可以绘制出直方图、折线
Python的Matplotlib库是使用最广泛的数据可视化库之一。使用Matplotlib,可以使用各种图表类型(包括折线图、条形图、饼图和散点图)绘制数据。
试想这样一个业务情景:有很多店铺需要展示每月业绩达成状况,又需要同时展示趋势。在Power BI矩阵中子弹图和折线组合是一种实现方式,DAX和SVG结合可以轻松实现。
这三个知识点分成2期推文分别来介绍,今天的推文是第二期,介绍带置信区间的折线图和双Y轴
Matplotlib 是 Python 的一个绘图库,可以绘制出高质量的折线图、散点图、柱状图、条形图等等。它也是许多其他可视化库的基础。
Seaborn主要用于统计绘图的,它是基于matplotlib进行了更高级的API封装。Seaborn比matplotlib更加易用,因为它避免了matplotlib中多种参数的设置。Seaborn与matplotlib关系,可以把Seaborn视为matplotlib的补充。
DeeperMan | 作者 InfoQ | 来源 https://xie.infoq.cn/article/7c2951aeebab01a95b03341bf ---- 1 写在前面的话 在当今企业纷纷推动数字化运营的背景下,“No Data, No BB”成了职场人的口头禅。做一份好的数据分析报告,大到成为能否帮助企业做出正确的商业决策,小到成为能否说服老板获取业务资源的关键因素。因此做出一份高质量的数据分析报告是一个职场人必备的利器。 有人说,数据分析报告,不就是一堆的饼图、柱状图、散点图放到PPT上
R 语言强大的可视化功能在科学研究中非常受欢迎,丰富的类库使得 R 语言可以绘制各种各样的图表。当然这些与本章内容毫无关系😅,因为笔者对绘制图表了解有限,仅限于能用的程度。接下来的内容无需额外安装任何包,仅使用 R 语言自带的绘图工具完成柱状图与折线图的绘制。如果对绘制的图表定制性要求较高,请搜索 ggplot2 包的相关教程。 柱状图 折线图 保存绘制的图表 柱状图 R 语言中使用 barplot() 函数来创建柱状图,下面绘制一个最简单的柱状图: > data1 <- c(0.7795875, 0.86
给你一个二维整数数组 stockPrices ,其中 stockPrices[i] = [dayi, pricei] 表示股票在 dayi 的价格为 pricei 。 折线图 是一个二维平面上的若干个点组成的图,横坐标表示日期,纵坐标表示价格,折线图由相邻的点连接而成。 比方说下图是一个例子:
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