Python可视化

Python可视化相关知识

• 遇事不决,量子力学;不懂配色,赛博朋克。推荐一个Python可视化库

  遇事不决,量子力学;不懂配色,赛博朋克。推荐一个Python可视化库 12月10日，历经多次跳票后，波兰公司CD Projekt Red制作的《赛博朋克2077》终于正式发售，在Steam上线不到3小时，便一举超越《Among Us》、《Dota 2》与《反恐精英：全球攻势》，达成100万玩家同时在线的成绩。 遇事不决,量子力学;不懂配色,赛博朋克。 霓虹灯管是赛博朋克一个重要的视觉元素，霓虹灯的色彩饱和度高，是活力的象征，与赛博朋克想要表达的“反抗”相互呼应，甚至可以说霓虹灯是赛博朋克世界的第二主角。 本
• Seaborn python可视化库

  本篇内容主要涉及以下三个方面，阅读时间<=10分钟：distplot 柱状图kdeplot 核密度曲线conditional plot 条件图seaborn是matplotlib的高级版，对复杂图表的支持较好，可视化结果也非常吸引人。所用数据为泰坦尼克事件数据，下载地址：https://www.kaggle.com/c/titanic/datadistplot每次绘图plot时，seaborn会在已有的matplotlib figure上绘制，如没有则新建。首先引入seaborn库，调用distplot函数对船票价格进行可视化：#导入数据import pandas as pd titanic=pd.read_csv('./data/train.csv') print(titanic.shape) print(titanic.head())import seaborn as snsimport matplotlib.p
• Python可视化-气泡图

  气泡图类似散点图，也是表示XY轴坐标之间的变化关系，也可以像彩色散点图给点上色。区别在于可以通过图中散点的大小来直观感受其所表示的数值大小。一、数据文件准备1、PeopleNumber.csvcity,people,price  NJ ,823,3.19  XZ ,866,2.7  HA,487,2.51  YC,723,2.78  SQ,485,2.61  TZ,464,3.13  YZ,448,3.14  NT,730,2.69  LYG ,447,2.51  ZJ,318,3.15  WX,651,3.15  SZ,1061,3.15  CZ,470,3.15  气泡图X轴和Y轴分别描绘人口与价格
• 7 款 Python 可视化工具对比

  原文链接Python 的科学栈相当成熟，各种应用场景都有相关的模块，包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环，只不过过去以来，相对于 R 这样的工具，发展还是落后一些。幸运的是，过去几年出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh， seaborn，  pyga， folium 和 networkx，这些库有些是构建在 matplotlib 之上，还有些有其他一些功能。本文会基于一份真实的数据，使用这些库来对数据进行可视化。通过这些对比，我们期望了解每个库所适用的范围，以及如何更好的利用整个 Python 的数据可视化的生态系统。我们在 Dataquest 建了一个交互课程，教你如何使用 Python 的数据可视化工具。如果你打算深入学习，可以点这里。探索数据集在我们探讨数据的可视化之前，让我们先来快速的浏览一下我们将要处理的数据集。我们将要

Python可视化相关课程

• 移动端Python爬虫实战 数据抓取+数据可视化 本课程主要为同学讲解如何用Python实现App数据抓取，课程从开发环境搭建，App爬虫必备利器详解，项目实战，到最后的多App端数据抓取项目集成，到实现数据实时展示，带你向更优秀的Python爬虫工程师迈进！

  讲师：大壮老师 中级 1491人正在学习

• Python数据预处理（四）- 特征降维与可视化 本课介绍数据预处理过程体系，包括数据类型与采集、文本转化与抽取、数据集成与规约、中文分词、数据清洗、特征提取与变换、特征向量化、特征降维、特征选择、可视化、词典模型、TF-IDF向量模型、主题模型等。

  讲师：伏草惟存 初级 5816人正在学习

• 体系课-数据可视化入门到精通-打造前端差异化竞争力 全网打着灯笼也找不到这么精炼、系统、实用的数据可视化课程，通过课程，不管是数据报表、数据大屏、移动报表需求，你都将游刃有余，掌握课程所授，你基本可以应对企业90%以上的数据可视化开发需求，升职加薪几乎是一定的！

  讲师：Sam 中级 1022人正在学习

Python可视化相关教程

• 3. 可视化模式 可视化模式主要用于对文本进行选择，类似于平时使用鼠标选中操作文本。我们可以选中相应文本，然后针对选中的文本指定操作：复制，替换等。可视化模式主要有三种方式：v：字符级别可视化V: 行级别可视化Ctrl-v: 块级别可视化
• 数据可视化 在我们开始的我们的可视化的之旅之前，需要简单的介绍一些数据分析工具，我们的数据可视化的任务也是建立在数据分析的基础之上。Python 的主要数据分析工具如下所示：Numpy：这个是数据计算的工具，主要用来进行矩阵的运算，矢量运算等等。Scipy：科学计算函数库，主要用在学术领域，主要包含线性代数模块，信号与图像处理模块，统计学模块等等。Sympy：数学符号计算库Pandas：包含了 numpy 的各种功能，并提供了更加强大的函数，以及更加丰富的数据模型。Pandas的主要数据结构为 Series 和 DataFrame。Series 可以当作是一般的数组，区别就是Series数组有索引的性质，这个和普通的数组十分不同。我们可以通过series.index来获取index的值。DataFrame 可以把它想像成数据的表格的概念，它是把一个或者多个Series按照逻辑合并后的二维数据结构。接下来让我们开始我们数据可视化之旅吧。首选，我们来画一张最基本的直方图。from matplotlib import pyplot //引入matplotlib库进行绘制图形import numpy as np //引入numpy,来生成随机数x = np.arage(12)y = np.random.rand(12)labels = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec]pyplot.bar(x,y, color='red', tick_label=labels) //绘制条形图pyplot.title('first chart')plot.show()上面这幅是条形图，我们可以看到 x 轴是月份，总共分为 12 个月，纵轴则是每个月的数值在 0-1 之间的值。x = np.random.randn(800)pyplot.hist(x,150) //绘制直方图pyplot.title('second chart')pyplot.show()上面这幅是直方图，默认的为蓝色，数据在我们取随机数之后，基本上是呈现一个对称分布的情况。from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D //引入三维图形包pic = pyplot.figure()ax = Axes3D(pic)x = np.arange(-1, 3, 0.3) //x轴取值范围y = np.arange(-1, 3, 0.3 //y轴取值范围a, b = np.meshgrid(x,y) //绘制二维图形c = a**2 + b **2ax.plot_surface(a,b,c, cmap= pyplot.get_cmap('rainbow')) //绘制三维图ax.set_zlim(-1, 10)pyplot.title('last chart')pyplot.show()除了简单的二维图形，同样，matplotlib 也可以很轻松的绘制三维图形，上面的代码就是我们绘制三位图形的简单版本，效果如下所示：
• 3.3 块级别可视化 按下 Ctrl-v 进入可视化模式。
• 3.2 行级别可视化 按下 V 进入可视化模式。
• 2. 可视化监控 可以直接利用 Spring Boot Admin 实现可视化监控，此时至少需要两个项目实例，一个是监控的管理端，一个是被监控的客户端。
• 丰富的可视化类型 ECharts 提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图，用于统计的盒形图，用于地理数据可视化的地图、热力图、线图，用于关系数据可视化的关系图、treemap、旭日图，多维数据可视化的平行坐标，还有用于 BI 的漏斗图，仪表盘，并且支持图与图之间的混搭。除了已经内置的包含了丰富功能的图表，ECharts 还提供了自定义系列，只需要传入一个_renderItem_函数，就可以从数据映射到任何你想要的图形，更棒的是这些都还能和已有的交互组件结合使用而不需要操心其它事情。你可以在下载界面下载包含所有图表的构建文件，如果只是需要其中一两个图表，又嫌包含所有图表的构建文件太大，也可以在在线构建中选择需要的图表类型后自定义构建。

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