本文目录
- 怎样用python进行数据可视化
- 自己创建测试数据，使用Matplotlib实现直方图的可视化图形展示
- 数据可视化之如何用Matplotlib画好看的图
- 数据可视化中定义画布大小的函数是什么
- 数据可视化-matplotlib marker 设置间隔
- matplotlib数据可视化分析——知乎用户地区构成及关注行为分析
怎样用python进行数据可视化
用python进行数据可视化的方法：可以利用可视化的专属库matplotlib和seaborn来实现。基于python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持。我们只需借助可视化的两个专属库（libraries），俗称matplotlib和seaborn即可。（推荐教程：Python入门教程）下面我们来详细介绍下：Matplotlib：基于Python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持。这对在跨平台互动环境中发布高质量图片很有用。它也可用于动画。Seaborn：Seaborn是一个Python中用于创建信息丰富和有吸引力的统计图形库。这个库是基于matplotlib的。Seaborn提供多种功能，如内置主题、调色板、函数和工具，来实现单因素、双因素、线性回归、数据矩阵、统计时间序列等的可视化，以让我们来进一步构建复杂的可视化。
自己创建测试数据，使用Matplotlib实现直方图的可视化图形展示
# 直方图示例 # 设置标题、坐标轴标签示例 x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50) plt.plot(x, np.sin(x), ’r-x’, label=’Sin(x)’) plt.plot(x, np.cos(x), ’g-^’, label=’Cos(x)’) plt.legend() # 图例展示 plt.xlabel(’Rads’) # 设置x轴标签 plt.ylabel(’Amplitude’) # 设置 y 轴标签 plt.title(’Sin and Cos Waves’) # 设置图形标题 plt.show()
数据可视化之如何用Matplotlib画好看的图
【导语】有时候有些事情，我们无法用言语清晰的表达，我们可以通过图表。文不如表，表不如图。所以，可视化是数据分析中最重要的任务之一。python中有很多可视化的工具包，这篇文章主要围绕Matplotlib，需要的小伙伴可以做个参考。 Matplotlib 官方定义：Matplotlib是一个综合库，用于在Python中创建静态，动画和交互式可视化。导入相关包， 测试数据是阿里的双十二用户行为 ，绘制按天的pv和uv用户浏览量的折线图。 图表说明：双十二期间，pv和uv访问量达到峰值，并且可以发现，uv和pv两个访问量数值差距比较大，同时，因为数据集总人数大约是10000人左右，因此，通过uv值可以分析出双十二期间淘宝用户的日活跃大概是45%浮动。 测试数据是饭店的综合评分，综合评分，口味评分，环境评分，服务评分，人均价格，绘制散点图，观察人均价格和分别对口味评分、环境评分、服务评分的关系。 图表说明：通过观察散点的离散程度，人均价格和服务、环境的相关性更大一些。 图表说明：通过热力图颜色的渐变程度，在影响综合评分的因素中，环境评分和口味评分呈现高度相关，人均价格呈现中度相关，人均价格则呈现极低的相关性。 实现方法：plt.pie(x,lables,autopct,shadow,startangle,colors,explode) 本篇文章主要归纳了Matplotlib的绘图方法，具体的使用还是要结合我们的业务数据。那么在企业中，可视化不仅仅能展现数据规律，挖掘有价值的信息；还可以监测数据异常指标；为建模提供一些想法，做一些预测等。 希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，每天进步一点点，加油。
数据可视化中定义画布大小的函数是什么
figure。matploylib是python的一基础可视化工具，在matplotlib中，数据可视化中可以使用figure函数来设置画布大小，dpi定义画布分辨率。
数据可视化-matplotlib marker 设置间隔
matplotlib 绘制曲线时如果数据点较多， 添加 marker 后会出现 marker 重叠或太密集的现象， 可以用 markevery 来控制 marker 的间距。
matplotlib数据可视化分析——知乎用户地区构成及关注行为分析
1.第六次人口普查各地常住人口 2.2017年知乎用户基本信息
1.知乎用户地区分布状况，筛选知友数量分布top20地区。 2.结合常住人口数据，统计出知友密度最高的top20地区。 3.根据关注情况，查看各大学校友相互关注的程度。
知乎用户数据有缺失值需要清洗，另外 居住地 字段不包含“省”、“市”字样。这里留意，后面会提到。
定义函数data_cleaning(df)，对缺失数据填充，对于“object”类型字段填充“缺失数据”字样，其他类型一律填充0.
设置自定义函数 standard(df,col) ，并返回一个新生成的标准化处理后的字段col_std。运行两次函数，并查看函数运行后的合并列表。
为每个柱子上添加字符，该字符是保留两位小数后的对相应字段标准化处理后的结果。
关注者 人数表示某校用户的个人粉丝数， 关注 人数表示某校用户所关注的人数。按照 教育经历 即用户所在学校名称分组，并对粉丝数和关注人数求和。然后按照"关注","关注者"两个 字段降序，根据输出的结果将其中不合适的行删除。
点的大小用粉丝数量衡量，点越大，粉丝数越多。 颜色深浅表示关注人数的多寡。 红绿辅助线分别标出粉丝数和关注人数的平均数。
由上图可得出结论：浙大用户的粉丝数最多。武汉大学的用户关注他人最多，华中科技大、北大、浙大次之。
