一、數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是一種將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成可視化圖形的表現(xiàn)形式，目的是更好地展示和交流數(shù)據(jù)，從而更深層次地理解數(shù)據(jù)。

這種表現(xiàn)形式通常是基于圖表、圖形、地圖和其他視覺元素，幫助人們識別和理解數(shù)據(jù)的趨勢、模式和異常，以及進(jìn)行更有效的決策。

數(shù)據(jù)可視化也是數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析中重要的一環(huán)，可以幫助人們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的信息，支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策制定過程。

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化需要：

1. 學(xué)習(xí)基本概念和技能：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化的基本概念、原則和技能，例如如何選擇合適的圖表類型、顏色和字體等。推薦學(xué)習(xí)相關(guān)的課程和書籍，例如《數(shù)據(jù)可視化之美》、《The Visual Display of Quantitative Information》等。

2. 實(shí)踐：通過實(shí)踐來鞏固理論知識和技能?？梢杂靡恍?shù)據(jù)可視化工具，例如Tableau、Power BI、Python 的matplotlib和Seaborn等工具，結(jié)合一些公開的數(shù)據(jù)集來做練習(xí)和項(xiàng)目，以便更深入地理解和掌握數(shù)據(jù)可視化。

3. 學(xué)習(xí)優(yōu)秀的案例：學(xué)習(xí)一些成功的數(shù)據(jù)可視化案例，了解其設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)過程，以及所應(yīng)用的技術(shù)和原則?？梢詤⒖家恍﹥?yōu)秀的數(shù)據(jù)可視化網(wǎng)站，并結(jié)合課程和書籍來進(jìn)行學(xué)習(xí)。

4. 與其他人交流和分享：與其他數(shù)據(jù)可視化愛好者、專家和同行交流和分享經(jīng)驗(yàn)和見解?？梢詤⒓右恍┚€上或線下的數(shù)據(jù)可視化社群或活動(dòng)，也可以在社交媒體上關(guān)注和參與相關(guān)的討論和分享。

總體來說，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化需要結(jié)合理論學(xué)習(xí)、實(shí)踐和分享交流來進(jìn)行，并需要不斷地學(xué)習(xí)和拓展。

學(xué)習(xí) Python 數(shù)據(jù)可視化需要包含以下內(nèi)容：

1. Python 基礎(chǔ)知識：包括 Python 語法、數(shù)據(jù)類型、函數(shù)、模塊等基本知識，這是學(xué)習(xí) Python 數(shù)據(jù)可視化的基礎(chǔ)。

2. 數(shù)據(jù)處理和分析：學(xué)習(xí)如何使用Python中流行的數(shù)據(jù)處理和分析庫，例如NumPy、Pandas等，以及掌握數(shù)據(jù)清洗、分組、聚合等技術(shù)。

3. 數(shù)據(jù)可視化工具：了解 Python 中常用的數(shù)據(jù)可視化工具，例如matplotlib、Seaborn、Plotly等，學(xué)習(xí)如何使用這些工具繪制各種圖表。

4. 數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)原則：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化中的基本設(shè)計(jì)原則，例如如何選擇合適的圖表類型、顏色、標(biāo)簽等。

5. 項(xiàng)目實(shí)踐：通過做項(xiàng)目來鞏固理論和技能，例如可視化一些公開的數(shù)據(jù)集或個(gè)人感興趣的數(shù)據(jù)，如通過 Python 繪制銷售數(shù)據(jù)、航班延誤數(shù)據(jù)等。

6. 社區(qū)交流：參加相關(guān)的 Python 數(shù)據(jù)可視化社區(qū)、論壇、博客等，與其他人交流并分享自己的經(jīng)驗(yàn)和見解。

了解以上這些內(nèi)容會對 Python 數(shù)據(jù)可視化的學(xué)習(xí)有很大的幫助。

我們主要學(xué)習(xí)四個(gè)庫：

• pandas可以用于創(chuàng)建簡單的圖表，例如線圖，散點(diǎn)圖和直方圖等。它內(nèi)置了一些繪圖函數(shù)，如plot()，scatter()和hist()等。
• matplotlib是 Python 中最流行的可視化庫，可用于創(chuàng)建各種類型的圖表，例如線圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖、餅圖、熱力圖、輪廓圖等等?？梢允褂闷浯罅康暮瘮?shù)和方法創(chuàng)建復(fù)雜的數(shù)據(jù)可視化。
• seaborn是基于matplotlib構(gòu)建的高級可視化庫。它提供了更高級的圖表類型，如分布圖、熱力圖、聚類圖等等，并且包含了一些默認(rèn)選項(xiàng)和美學(xué)風(fēng)格。
• plotly是一種交互式數(shù)據(jù)可視化庫，它可以創(chuàng)建各種類型的圖表，包括散點(diǎn)圖、折線圖、柱狀圖、熱力圖、輪廓圖等等。它可以生成交互式圖表，其中用戶可以通過鼠標(biāo)懸停、縮放和平移等操作來探索數(shù)據(jù)。

這些庫都有自己的優(yōu)點(diǎn)和適用范圍，可以根據(jù)具體的需求和場景來選擇使用。

二、pandas

使用 pandas 進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化通常需要先將數(shù)據(jù)組織為dataframe格式，然后使用 pandas 內(nèi)置的繪圖函數(shù)來創(chuàng)建圖表。

1. 折線圖

折線圖是一種常見的數(shù)據(jù)可視化類型，用于顯示隨時(shí)間或其他連續(xù)變量的關(guān)系。在 pandas 中，可以使用plot()函數(shù)繪制折線圖。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)
data = pd.DataFrame({'year': [2017, 2018, 2019, 2020], 'sales': [100, 150, 200, 250]})

# 繪制折線圖
data.plot(x='year', y='sales', marker='o')
plt.title('Sales by Year')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Sales')
plt.show()

輸出圖表如下：

2. 散點(diǎn)圖

散點(diǎn)圖用于顯示兩個(gè)連續(xù)變量之間的關(guān)系。在 pandas 中，可以使用plot()函數(shù)并指定kind='scatter'來繪制散點(diǎn)圖。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)
data = pd.DataFrame({'height': [162, 168, 175, 159, 170], 'weight': [58, 62, 70, 52, 65]})

# 繪制散點(diǎn)圖
data.plot(x='height', y='weight', kind='scatter')
plt.title('Height vs. Weight')
plt.xlabel('Height (cm)')
plt.ylabel('Weight (kg)')
plt.show()

輸出圖表如下：

3. 柱狀圖

柱狀圖用于顯示離散變量之間的比較。在 pandas 中，可以使用plot()函數(shù)并指定kind='bar'來繪制柱狀圖。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)
data = pd.DataFrame({'product': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'sales': [100, 150, 200, 250]})

# 繪制柱狀圖
data.plot(x='product', y='sales', kind='bar')
plt.title('Sales by Product')
plt.xlabel('Product')
plt.ylabel('Sales')
plt.show()

輸出圖表如下：

4. 餅圖

餅圖用于顯示不同類別之間的比例。在 pandas 中，可以使用plot()函數(shù)并指定kind='pie'來繪制餅圖。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)
data = pd.DataFrame({'category': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'sales': [100, 150, 200, 250]})

# 繪制餅圖
data.set_index('category').plot(kind='pie', y='sales', legend=False)
plt.axis('equal')
plt.title('Sales by Category')
plt.ylabel('')
plt.show()

輸出圖表如下：

這些示例演示了如何使用 pandas 創(chuàng)建基本的數(shù)據(jù)可視化圖表。根據(jù)需要，可以進(jìn)一步自定義圖表樣式和屬性以滿足特定需求。

三、matplotlib

使用 Matplotlib 進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化需要首先導(dǎo)入 Matplotlib 庫。然后，數(shù)據(jù)需要被組織成可迭代的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如列表或數(shù)組。接下來，可以使用 Matplotlib 函數(shù)創(chuàng)建各種類型的圖表。

以下是使用 Matplotlib 繪制常見圖表的示例：

1. 折線圖

折線圖是一種常見的數(shù)據(jù)可視化類型，用于顯示隨時(shí)間或其他連續(xù)變量的關(guān)系。在 Matplotlib 中，可以使用plot()函數(shù)繪制折線圖。

import matplotlib.pyplot as plt

# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 30, 40]

# 繪制折線圖
plt.plot(x, y, 'o-')
plt.title('Line Chart')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

輸出圖表如下：

2. 散點(diǎn)圖

散點(diǎn)圖用于顯示兩個(gè)連續(xù)變量之間的關(guān)系。在 Matplotlib 中，可以使用scatter()函數(shù)繪制散點(diǎn)圖。

import matplotlib.pyplot as plt

# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)
x = [162, 168, 175, 159, 170]
y = [58, 62, 70, 52, 65]

# 繪制散點(diǎn)圖
plt.scatter(x, y)
plt.title('Scatter Plot')
plt.xlabel('Height (cm)')
plt.ylabel('Weight (kg)')
plt.show()

輸出圖表如下：

3. 柱狀圖

柱狀圖用于顯示離散變量之間的比較。在 Matplotlib 中，可以使用bar()函數(shù)繪制柱狀圖。

import matplotlib.pyplot as plt

# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)
x = ['A', 'B', 'C', 'D']
y = [100, 150, 200, 250]

# 繪制柱狀圖
plt.bar(x, y)
plt.title('Bar Chart')
plt.xlabel('Product')
plt.ylabel('Sales')
plt.show()

輸出圖表如下：

4. 餅圖

餅圖用于顯示不同類別之間的比例。在 Matplotlib 中，可以使用pie()函數(shù)繪制餅圖。

import matplotlib.pyplot as plt

# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)
x = ['A', 'B', 'C', 'D']
y = [100, 150, 200, 250]

# 繪制餅圖
plt.pie(y, labels=x, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Pie Chart')
plt.show()

輸出圖表如下：

這些示例演示了如何使用 Matplotlib 創(chuàng)建基本的數(shù)據(jù)可視化圖表。根據(jù)需要，可以進(jìn)一步自定義圖表樣式和屬性以滿足特定需求。

四、seaborn

Seaborn 是 Python 中一個(gè)流行的數(shù)據(jù)可視化庫，它基于 matplotlib，提供了更加美觀的繪圖風(fēng)格和更高級的可視化功能。下面是使用 Seaborn 進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的詳細(xì)介紹和示例：

1. 安裝和導(dǎo)入Seaborn

可以使用pip.install安裝 Seaborn 庫，命令如下：

!pip install seaborn

安裝完成之后，需要導(dǎo)入Seaborn庫，命令如下：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

2. 加載數(shù)據(jù)集

Seaborn 庫中內(nèi)置了一些數(shù)據(jù)集，方便我們進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化實(shí)驗(yàn)。首先，我們需要加載數(shù)據(jù)集，以Iris數(shù)據(jù)集為例，命令如下：

iris = sns.load_dataset("iris")

3. 繪制散點(diǎn)圖

散點(diǎn)圖是一種常用的數(shù)據(jù)可視化方式。Seaborn 提供了sns.scatterplot()函數(shù)來生成散點(diǎn)圖。下面是繪制Iris數(shù)據(jù)集的散點(diǎn)圖的示例：

sns.scatterplot(x="sepal_length", y="sepal_width", hue="species", data=iris)
plt.show()

這里，我們用sepal_length和sepal_width作為 x 軸和 y 軸，用種類species來區(qū)分不同類型的鳶尾花。

4. 繪制直方圖

直方圖可以用來展示數(shù)據(jù)的分布情況。Seaborn 提供了sns.histplot()函數(shù)來生成直方圖。下面是繪制Iris數(shù)據(jù)集sepal_length的直方圖的示例：

sns.histplot(data=iris, x="sepal_length")
plt.show()

5. 繪制核密度圖

核密度圖是展示數(shù)據(jù)密度分布情況的一種方法。Seaborn 提供了sns.kdeplot()函數(shù)來生成核密度圖。下面是繪制Iris數(shù)據(jù)集sepal_length的核密度圖的示例：

sns.kdeplot(data=iris, x="sepal_length")
plt.show()

6. 繪制條形圖

條形圖可以用來展示類別型數(shù)據(jù)的大小比較。Seaborn 提供了sns.barplot()函數(shù)來生成條形圖。下面是繪制Titanic數(shù)據(jù)集中不同性別的存活率條形圖的示例：

titanic = sns.load_dataset("titanic")
sns.barplot(x="sex", y="survived", data=titanic)
plt.show()

7. 繪制熱力圖

熱力圖是一種展示矩陣數(shù)據(jù)的顏色編碼圖。Seaborn 提供了sns.heatmap()函數(shù)來生成熱力圖。下面是繪制flights數(shù)據(jù)集中航班乘客人數(shù)的熱力圖的示例：

flights = sns.load_dataset("flights")
flights = flights.pivot("month", "year", "passengers")
sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d")
plt.show()

這里，利用pivot()函數(shù)將flights數(shù)據(jù)集重新排列為一個(gè)矩陣形式，其中行為月份，列為年份，值為乘客數(shù)量。利用heatmap()函數(shù)，我們可以將矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行顏色編碼，以展示各個(gè)年份和月份的航班乘客人數(shù)。

五、plotly

Plotly 是一種用于創(chuàng)建交互式數(shù)據(jù)可視化的工具。它支持多種編程語言，包括 Python、R、JavaScript 等，但本文主要介紹使用 Python 的方法。以下是使用 plotly 進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的步驟。

安裝plotly

首先，需要安裝 plotly 的 Python 版本?？梢允褂?pip 命令進(jìn)行安裝：

pip install plotly

創(chuàng)建圖表

下面是一個(gè)簡單的示例，展示如何使用 plotly 創(chuàng)建散點(diǎn)圖：

import plotly.graph_objs as go
import plotly.offline as pyo

# 創(chuàng)建散點(diǎn)圖的數(shù)據(jù)
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 2, 3, 7]

# 創(chuàng)建散點(diǎn)圖的布局
layout = go.Layout(title='Scatter Plot')

# 創(chuàng)建散點(diǎn)圖的圖形對象
data = [go.Scatter(x=x, y=y, mode='markers')]

# 使用plotly將圖表渲染為HTML文件
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
pyo.plot(fig, filename='scatter.html')

在這個(gè)例子中，我們首先創(chuàng)建了數(shù)據(jù) x 和 y，然后使用go.Scatter創(chuàng)建了散點(diǎn)圖的圖形對象。同時(shí)還指定了散點(diǎn)圖的布局，在這里我們只設(shè)置了一個(gè)標(biāo)題。最后，使用pyo.plot方法將圖表渲染為 HTML 文件。

創(chuàng)建交互式圖表

使用 plotly 還可以創(chuàng)建更高級的交互式圖表，例如餅圖、條形圖、熱力圖等。下面是一個(gè)例子，展示如何使用 plotly 創(chuàng)建帶有下拉菜單的折線圖：

import plotly.graph_objs as go
import plotly.offline as pyo
import pandas as pd

# 讀取數(shù)據(jù)
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv')

# 創(chuàng)建折線圖數(shù)據(jù)
data = []
for column in df.columns[1:]:
    trace = go.Scatter(x=df['Date'], y=df[column], mode='lines', name=column)
    data.append(trace)

# 創(chuàng)建折線圖布局
layout = go.Layout(title='Apple Stock Prices')

# 將下拉菜單綁定到折線圖
updatemenus = [
    dict(
        buttons=[{
            'args': [{'visible': [True, False, False, False, False, False]},
                      {'title': 'Open'}],
            'label': 'Open',
            'method': 'update'
        }, {
            'args': [{'visible': [False, True, False, False, False, False]},
                      {'title': 'High'}],
            'label': 'High',
            'method': 'update'
        }, {
            'args': [{'visible': [False, False, True, False, False, False]},
                      {'title': 'Low'}],
            'label': 'Low',
            'method': 'update'
        }, {
            'args': [{'visible': [False, False, False, True, False, False]},
                      {'title': 'Close'}],
            'label': 'Close',
            'method': 'update'
        }, {
            'args': [{'visible': [False, False, False, False, True, False]},
                      {'title': 'Volume'}],
            'label': 'Volume',
            'method': 'update'
        }, {
            'args': [{'visible': [False, False, False, False, False, True]},
                      {'title': 'Adj Close'}],
            'label': 'Adj Close',
            'method': 'update'
        }],
        direction='down',
        pad={'r': 10, 't': 10},
        showactive=True,
        x=0.1,
        xanchor='left',
        y=1.1,
        yanchor='top'
    ),
]

layout.updatemenus = updatemenus

# 創(chuàng)建折線圖圖形對象
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)

# 使用plotly將圖表渲染為HTML文件
pyo.plot(fig, filename='linechart.html')

在這個(gè)例子中，我們首先使用pd.read_csv方法讀取了股票歷史數(shù)據(jù)，然后根據(jù)數(shù)據(jù)創(chuàng)建了多個(gè)折線圖。與之前的例子不同的是，我們使用了updatemenus屬性創(chuàng)建了一個(gè)下拉菜單，用于切換折線圖的不同數(shù)據(jù)。最后，使用pyo.plot方法將圖表渲染為 HTML 文件。

以上是使用 plotly 進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的基本步驟和示例。plotly 具有豐富的功能和可定制性，可以用于創(chuàng)建各種類型的圖表。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-475560.html

到了這里，關(guān)于【 Python 全棧開發(fā) - 語法基礎(chǔ)篇 - 20 】數(shù)據(jù)可視化的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！