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大数据随记 —— 利用Python分析快手APP全国大学生用户数据(2022 年初赛第四题 )

5学校,按照学校、性别分组,对学生人数进行sum累加求得各性别人数,最终结果通过展示(即展示前5所学校中每所学校男生女生的人数,需要在一张画布上展示5个图形,学校名作为每个图形标题)。...set_global_opts() 可以对我们所绘制柱状属性进行一些设置,像是柱状名称、标签、颜色等属性都可以在这里进行设置。 更多内容可以参考 【Pyecharts 柱状绘制】。...这里使用 matplotlib 来,是因为 matplotlib 绘制更简单,在一个画布中绘制五个图形方式更加方便。...,这里我们使用 matplotlib pie 来作,并使用 subplot 函数讲我们画布分成 5 份来分别做出 5 个: # 创建画布 plt.figure(figsize=(20, 8...pyecharts map 作频率热力地图,使用 add 方法使用我们数据进行画图,并使用 JsCode 方法把地图中各个省份标签变成 省份+数字 形式,注意 VisualMapOpts()

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利用Python分析快手APP全国大学生用户数据(2022 年初赛第四题 )

,按照学校、性别分组,对学生人数进行sum累加求得各性别人数,最终结果通过展示(即展示前5所学校中每所学校男生女生的人数,需要在一张画布上展示5个图形,学校名作为每个图形标题)。...① 相关知识点讲解Ⅰ、matplotlib 相关使用这里主要讲一下 matplotlib 画布分割问题,以及绘制问题。...这里使用 matplotlib 来,是因为 matplotlib 绘制更简单,在一个画布中绘制五个图形方式更加方便。...,这里我们使用 matplotlib pie 来作,并使用 subplot 函数讲我们画布分成 5 份来分别做出 5 个:# 创建画布plt.figure(figsize=(20, 8),...pyecharts map 作频率热力地图,使用 add 方法使用我们数据进行画图,并使用 JsCode 方法把地图中各个省份标签变成 省份+数字 形式,注意 VisualMapOpts()

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数据可视化:认识Matplotlib

标签 plt.xlabel("x轴") #设置y轴标签 plt.ylabel("y轴") #绘制折线图 plt.plot(x, y) #折线图显示 plt.show() 代码运行结果会生成y=2x坐标图...如果需要更多颜色,也支持使用16进制RGB色彩模式。...: x:百分比数据 labels:设置图中各个部分标签 autopct:设置百分比信息字符串格式化方式,默认值为None,不显示百分比 shadow:设置阴影,使得看上去有立体感,默认值为...False startangle:设置图中第一个部分起始角度 radius:设置半径,数值越大,越大 counterclock:设置方向,默认为True,表示逆时针方向,值为False...但是调色盘会有10个颜色,上图例子中有11个部分,这样造成了首位颜色一样,不好区分,所以设置自定义11个颜色调色盘 explode:设置突出显示图中指定部分,参数值需要与x个数一致

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Python二手房价格预测(二)——数据处理及数据可视化

,有673条样本为“未知年建”,因此这部分数据需要进一步处理,我们使用小区简介中小区建造年份进行填补。...,因此我们直接这部分转化为数值比例,用 户/梯 # 定义转化函数 def ratioTH(df, flag): CN_NUM = {'十': 10, '一': 1, '二': 2, '三':...plt.figure(figsize=(12,10)) plt.title("沈阳市二手房所在楼层") louceng2 = data['所在楼层'].value_counts() plt.pie...设置百分比标签与圆心距离 labeldistance = 1.1, # 设置教育水平标签与圆心距离 startangle = 180, # 设置初始角度...textprops = {'fontsize':12, 'color':'black'}, # 设置文本标签属性值 ) plt.show() 17、沈阳市各区域二手房单位价格折线图

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matplotlib绘制常见统计图形(一)

分裂式 是用来展示比例分布特征图形,主要使用pie()函数来实现。 ? 使用参数含义如下表所示: ? 非分裂式 与分列式相比,只需去掉explode参数即可使片不分裂。...下面代码同时指定了pctdistance和labeldistance控制百分比和文本标签显示位置,它们数值是相对于半径而言。 ?...环形 环形实现主要是通过控制wedgeprops参数来实现,它是指组成扇形片对象,可以传入字典参数设置宽度,实现环形效果。如下面代码所示: ?...实际上,pie()函数是有返回值,分别是片列表,文字标签列表,数值标签列表。有了这些返回值,就可以对它格式进行设置了。 ? 比起前面的,增加了图例,更改了显示数值大小和粗细。...图例设置时,指定了图例元素和文字标签,用bbox_to_anchor图例显示在之外,四个参数前两个是图例起始坐标,后两个是宽度和高度,由于loc设置为center left,意味着(0.91,

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Python绘制

[colors]:特定字符或数组,指定颜色,默认值None,为可选参数。 [autopct]:特定字符,指定图中数据标签显示方式,默认值None,为可选参数。...[textprops]:字典,设置文本对象字典参数,默认值None,为可选参数。 **kwargs:不定长关键字参数,用字典形式设置条形其它参数。...4 绘制指定离心偏移量 以每年股票成交笔数总计值为数值,标准化换手率为离心偏移量绘制,具体语句如下: result = date.groupby(date.index.year).agg...5 绘制多重显示 根据每年股票成交笔数总计值为数值、标准化换手率为颜色绘制,具体语句如下: import matplotlib.cm as cm #导入库 result = date.groupby...plt.title('绘制每年股票成交笔数总计值为数值、标准化换手率为颜色') #设置标题sm = plt.cm.ScalarMappable(norm=plt.Normalize(vmin=result

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绘制频率分布直方图三种方法,总结很用心!

# pandas.cut() 也同样是一个方便方法,用来数据进行强制分箱 # 一系列数值分成若干份 #cut()方法,参数bin指明切分区间,左开右闭区间。...Python实现histogram方法 #生成直方图 # count_elements() 返回了一个字典字典键值对:所有数值出现频率次数。...7)、hist_kws:以字典形式传递直方图其他修饰属性,如填充色、边框色、宽度等。 8)、kde_kws:以字典形式传递核密度其他修饰属性,如线颜色、线类型等。...9)、rug_kws:以字典形式传递须其他修饰属性,如线颜色、线宽度等。 10)、fit_kws:以字典形式传递须其他修饰属性,如线颜色、线宽度等。...14)、axlabel:用于显示轴标签。 15)、label:指定图形图例,需要结合plt.legend()一起使用。 16)、ax:指定子位置。 Python新手成长之路案例集锦,长按关注:

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Python中得可视化:使用Seaborn绘制常用图表

要引入Seaborn库,使用命令是: import seaborn as sns 使用Seaborn,我们可以绘制各种各样图形,如: 分布曲线 和柱状 散点图 配对 热力图 在文章中,我们使用从...深色背景分布 2.和柱状 通常用于分析数字变量在不同类别之间如何变化。 在我们使用数据集中,我们分析内容Rating栏中前4个类别的执行情况。...Rating栏条形类似,我们也可以定制柱状使用不同柱状颜色、图表标题等。 3.散点图 到目前为止,我们只处理数据集中一个数字列,比如评级、评论或大小等。...4.配对 当我们想要查看超过3个不同数值变量之间关系模式时,可以使用配对。例如,假设我们想要了解一个公司销售如何受到三个不同因素影响,在这种情况下,配对非常有用。...使用Seaborn配对 对于非对角视图,图像是两个数值变量之间散点图 对于对角线视图,它绘制一个柱状,因为两个轴(x,y)是相同。 5.热力图 热以二维形式表示数据。

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数据可视化之matplotlib绘制

数据可视化之matplotlib绘制 常常为Python数据可视化而痴迷,数据进行可视化只需要掌握相关库方法使用即可。流水线式库式调用实现正是显示python强大功能。...值改为False即可改为顺时针。 wedgeprops :字典类型,可选参数,默认值:None。参数字典传递给wedge对象用来画一个。...textprops :设置标签(labels)和比例文字格式;字典类型,可选参数,默认值为:None。传递给text对象字典参数。 center :浮点类型列表,可选参数,默认值:(0,0)。...matplotlib绘制图片汉字不能正常显示问题 变为长宽相等 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']...') plt.axis('equal') plt.show() 给添加文本标题 plt.text(1,1,'by jgdabc') 各个参数应用举例 1:x,指定每一块所占比例

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十分钟掌握数据可视化基本操作(上)

上半篇我们主要使用matplotlib来进行柱状、散点图、折线图等绘制,下半篇主要使用seaborn来进行箱线图、小提琴、分簇散点图、热力图等绘制。本文是上半篇。...柱状 宝可梦按照血量分布来做直方图统计,可以看到血量40-80是出现频数最高,宝可梦血量频数以60-80为中心,向两边递减。 ?...15只宝可梦特殊攻击和攻击数值一起绘制,并且将其各自均值绘制成线。...(并且这两种宝可梦种类相对较多),那么这些类型宝可梦在各项能力数值方面是否存在一定关系,我们通过散点图方式来可视化火系与水系防御和攻击属性。... 按照宝可梦类型一来做占比统计,因为种类数过多,这里采用占比低种类全部记作‘Others’,这里explode可以某块分割出来。

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用可视化探索数据特征N种姿势

直方图探索分布 直方图是数值数据分布精确图形表示。直方图通过将可能值分散到箱中,并显示落入每个箱中到对象数,显示属性值到分布。 对于分类属性,每个值在一个箱中,如果值过多,则使用某种方法值合并。...条形探索大小 条形(bar chart),也称为柱状,是一种以长方形长度为变量统计图表,长方形长度与它所对应变量数值呈一定比例。...探索比例 直接以图形方式直观形象地显示各个组成部分所占比例。 类似于直方图,但通常用于具有相对较少分类属性。...使用圆但相对面积显示不同值对相对频率,而不是像直方图那样使用条形对面积或高度。...因为直方图长度及宽度很适合用来表现数量上变化,所以较容易解读差异小数值。 分组数据字段(统计结果)映射到横轴位置,频数字段(统计结果)映射到矩形高度,分类数据可以设置颜色增强分类区分度。

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传递数据背后故事——图表设计

图表中文字部分通常为具体数值数值含义解释。通过对这些文本进行合理排版,可以使用户快速理解图表,从而达到高效阅读目的。 A....2-20 水平柱形 当坐标轴标签过长时,垂直柱形无法所有坐标轴标签全部显示,有以下几种解决方案: 可采用水平柱形增加标签显示空间。 ?...2-23 标签 使用引导线,在周围合适位置显示 引导线可以切片与标签有效关联,可以显示更多字符数。引导线较多时,可以进行变形规整。...在数据产品中通常是活动数据,数值大小经常在变化,标签和引导线位置不固定,排版上难以掌控。 ? 2-24 使用引导线 数值标签分离显示 标签字符数不受局限,但标签分离,需要对照阅读。...2-25 数值标签分离显示 配合交互动作切换标签在环形圆饼空白处显示 空白部分不受切片大小影响,标签数值可一起显示。适用于强调当个切片数值

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Python matplotlib数据可视化 绘制柱形、堆叠、折线图、和环

绘制柱形 (1) 运动员年龄(Age)划分为三个年龄段:’17-26’,’27-36’,’37-47’,统计不同年龄段的人数,并用柱状可视化。...绘制 (1) 使用查看运动员惯用脚(Preffered_Foot)字段中不同惯用脚人数占比。...explodes = [0, 0.2] color = ['red', '#00FF00'] # 绘制 # x:统计数据 explode:是否突出显示 label:标签 color:自定义颜色...# autopct:设置百分比格式,保留2位小数 shadow: 有阴影 看起来立体 # startangle:初始角度 可使旋转 labeldistance:标签离圆心位置...', fontsize=15) plt.show() [4vxkw9qszm.png] (2) 按照运动员技术等级(Skill_Moves),使用展示出运动员不同技术等级人数占比。

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Pandas数据可视化

单变量可视化, 包括条形、折线图、直方图、等 数据使用葡萄酒评论数据集,来自葡萄酒爱好者杂志,包含10个字段,150929行,每一行代表一款葡萄酒 加载数据 条形是最简单最常用可视化图表 在下面的案例中...,所有的葡萄酒品牌按照产区分类,看看哪个产区葡萄酒品种多:  先将plot需要参数打包成一个字典,然后在使用**解包(防止传进去成为一个参数) 上面的图表说明加利福尼亚生产葡萄酒比其他省都多...,不适合展示数据倾斜数据   也是一种常见可视化形式  reviews['province'].value_counts().head(10).plot.pie() 缺陷:只适合展示少量分类在整体占比...如果分类比较多,必然每个分类面积会比较小,这个时候很难比较两个类别 如果两个类别在图中彼此不相邻,很难进行比较  可以使用柱状来替换 Pandas 双变量可视化 数据分析时,我们需要找到变量之间相互关系...堆叠(Stacked plots) 展示两个变量,除了使用散点图,也可以使用堆叠 堆叠一个变量绘制在另一个变量顶部图表 接下来通过堆叠来展示最常见五种葡萄酒  从结果中看出,最受欢迎葡萄酒是

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Python 练手项目有哪些值得推荐?

Python基于共现提取《釜山行》人物关系 针对《釜山行》剧本文本使用python编写代码分析文本中人物共现关系,完成对《釜山行》文本的人物关系提取,并利用Gephi软件对提取的人物关系绘制人物关系...x = df_工作城市.value_counts().values#x是数值列表,pie比例根据数值占整体比例而划分 label_list = []#label_list是构造列表,装是前8个城市名称...() df_工作经验.value_counts().sum() 现在,可以进行下一步可视化了,还是做2张:直方图和。...,是位于子1下面的 ax2_2 = fig2.add_subplot(2,1,2) #x是数值列表,pie比例根据数值占整体比例而划分 x2 = df_工作经验.value_counts(...此处构造了列表xlist,值是筛选后'最低学历'索引, xlist将用于画条形时X轴坐标的标签文本(表示最低学历),Y轴相对应是平均月薪。工作经验则用条形和图例展示。

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用Python爬了微信好友,原来他们是这样的人...

、Female和Unkonw数目,我们这三个数值组装到一个列表中,即可使用matplotlib模块绘制出来,其代码实现如下: def analyseSex(firends): sexs =...colors=colors, #区域配色 labeldistance = 1.1, #标签距离圆点距离 autopct = '%3.1f%%', #区域文本格式...其中,前者是分类汇总,我们使用来呈现结果;后者是对文本进行分析,我们使用词云来呈现结果。...colors=colors, #区域配色 labeldistance = 1.1, #标签距离圆点距离 autopct = '%3.1f%%', #区域文本格式 shadow...= False, #是否显示阴影 startangle = 90, #起始角度 pctdistance = 0.6 #区域文本距离圆点距离 ) plt.legend

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24个简单、好看可视化图表用法介绍!数据分析小白必看

一、对比类 1、普通柱形 简介:普通柱形 使用垂直柱子显示类别之间数值比较,其中柱状一个轴显示正在比较类别,而另一个轴代表对应刻度值 特点:不适合对超过 10 个类别的数据进行比较,且分类标签过长时建议使用条形...2、对比柱形 简介:对比柱形 使用正向和反向柱子显示类别之间数值比较。...特点:雷达变量过多会降低图表可阅读性,非常适合展示性能数据。 7、词云 简介:词云 是文本大数据可视化重要方式,常用于大量文本高频语句和词汇高亮展示,快速感知最突出文字。...特点:不适合区分度不大数据。 9、南丁格尔玫瑰 简介:南丁格尔玫瑰 作用与柱形类似,主要用于比较,数值大小映射到玫瑰半径。...4、多层 简介:多层 指的是具有多个层级,且层级之间具有包含关系状图表。多层适合展示具有父子关系复杂树形结构数据,如地理区域数据、公司上下层级、季度月份时间层级等等。

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用Python爬了微信好友,原来他们是这样的人...

、Female和Unkonw数目,我们这三个数值组装到一个列表中,即可使用matplotlib模块绘制出来,其代码实现如下: def analyseSex(firends): sexs =...colors=colors, #区域配色 labeldistance = 1.1, #标签距离圆点距离 autopct = '%3.1f%%', #区域文本格式...其中,前者是分类汇总,我们使用来呈现结果;后者是对文本进行分析,我们使用词云来呈现结果。...colors=colors, #区域配色 labeldistance = 1.1, #标签距离圆点距离 autopct = '%3.1f%%', #区域文本格式 shadow...= False, #是否显示阴影 startangle = 90, #起始角度 pctdistance = 0.6 #区域文本距离圆点距离 ) plt.legend

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