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Python与Jupyter笔记：数据可视化教学代码及案例

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简介：
本书为初学者提供了一站式的Python和Jupyter Notebooks学习资源，专注于通过丰富的教学代码和实践案例来教授数据可视化的技巧。 数据可视化的教学代码涵盖了折线图、柱状图、饼图、盒须图（箱型图）、散点图、直方图以及3D图画布的布局方法，并介绍了画图中中文乱码问题的解决办法，背景板的选择等内容。通过简单的数据分析和可视化案例进行讲解：包括泰坦尼克号数据集的基本分析与可视化的应用；鸢尾花数据集（Iris）聚类的展示；GDP数据结合pyechart的应用实例；股票市场的数据可视化以及基于这些数据实现简单策略的方法。

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  • Python与Jupyter笔记：数据可视化教学代码及案例
    优质
    本书为初学者提供了一站式的Python和Jupyter Notebooks学习资源，专注于通过丰富的教学代码和实践案例来教授数据可视化的技巧。 数据可视化的教学代码涵盖了折线图、柱状图、饼图、盒须图（箱型图）、散点图、直方图以及3D图画布的布局方法，并介绍了画图中中文乱码问题的解决办法，背景板的选择等内容。通过简单的数据分析和可视化案例进行讲解：包括泰坦尼克号数据集的基本分析与可视化的应用；鸢尾花数据集（Iris）聚类的展示；GDP数据结合pyechart的应用实例；股票市场的数据可视化以及基于这些数据实现简单策略的方法。
     
  • Python数据可视化与Jupyter文件
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    本课程专注于使用Python进行高效的数据可视化，并深入讲解如何利用Jupyter Notebook来创建、编辑和分享数据分析项目。 包含Python数据可视化基础篇的Jupyter代码源文件，可运行查看实际结果。
     
  • Python-Matplotlib 数据可视化入门（学习笔记）
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    本资料为Python-Matplotlib数据可视化学习笔记，涵盖基本概念、图表绘制技巧及实用案例分析，适合初学者快速上手。 Matplotlib数据可视化 导入所需库： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ``` 设置中文显示： ```python plt.rcParams[font.sans-serif] = SimHei plt.rcParams[axes.unicode_minus] = False ``` 基本语法示例： 创建一个从0到2，步长为0.01的数组： ```python data = np.arange(0, 2, 0.01) ``` 添加图表标题和坐标轴名称： ```python plt.title(title) # 添加标题 plt.xlabel(x-title) # 添加X轴标签 plt.ylabel(y-title) # 添加Y轴标签 ```
     
  • 笔记本：Jupyter Notebook与数据科学实例
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    《笔记本：Jupyter Notebook与数据科学实例》一书通过丰富的案例讲解了如何利用Jupyter Notebook进行高效的数据分析和科学计算，是数据科学家和技术爱好者的实用指南。 Jupyter笔记本示例使用numpy和pandas库的Jupyter Notebook入门示例。 要求安装： - Python 3 - NumPy - Pandas Jupyter笔记本用法： 1. 克隆仓库到本地：`git clone https://github.com/jamilnyc/notebooks.git` 2. 进入目录：`cd notebooks/` 3. 启动Jupyter Notebook服务：`jupyter notebook` 导航到最后一个命令打印的地址，然后打开一个*.ipynb文件。 intro.ipynb笔记本是一个不错的起点。 任务： - 使用更多可以在笔记本中执行的操作示例，使intro.ipynb笔记本更加通用。 - 创建指向软件要求安装指南的链接 - 制作一个专注于array类型的n的新示例
     
  • Python数据可视化教学案（微课版）
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    《Python数据可视化教学案（微课版）》是一本专为初学者设计的数据可视化学习书籍，通过结合Python编程语言和实用案例来教授如何创建美观且信息丰富的图表。 《Python数据可视化任务教程（微课版）》是由郑丹青编著的一本专注于Python数据可视化的教材，其配套教案提供了丰富的教学资源，旨在帮助学习者深入理解和掌握Python在数据可视化领域的应用。这本书适合于学习Python的课程，同时也适合作为范文、模板或素材使用，为教师教学和学生自学提供便利。 Python是一种广泛使用的编程语言，在数据分析和数据可视化方面表现出色。Pandas库是Python中的核心数据处理工具，它提供了高效的数据结构如DataFrame和Series，使得数据清洗、预处理和分析变得简单。Matplotlib是Python最基础的数据可视化库，能够绘制各种图表，包括折线图、散点图、直方图等，适合初学者入门使用。Seaborn库基于Matplotlib构建，提供更高级的接口和美观的默认样式，对于复杂图表制作更为便捷。此外，Plotly和Bokeh是交互式可视化库，它们允许创建动态图表，使用户能够探索数据并获取深度洞察。 在Python数据可视化教程中通常会涵盖以下主题： 1. 数据导入与处理：介绍如何使用Pandas读取CSV、Excel、SQL数据库等数据源，并进行数据清洗和预处理。 2. 基本图表制作：通过Matplotlib学习绘制简单的图表，如折线图、柱状图、饼图、散点图等，理解不同类型的图表在展示信息中的作用。 3. 高级可视化：利用Seaborn学习更复杂的统计图形，包括热力图、箱形图和小提琴图，并了解如何自定义颜色、标签及注释来提升视觉效果。 4. 交互式可视化：通过Plotly和Bokeh掌握创建具有鼠标悬停、缩放和平移功能的动态图表的方法，以增强用户体验。 5. 三维可视化：介绍使用Mayavi或Plotly等库制作展示三维数据结构关系图的技术。 6. 地理信息可视化：利用Geopandas和Basemap将地理空间数据与可视化相结合来创建地图图形。 7. 实战项目：通过社交媒体数据分析、销售报告生成等实际案例，实践所学知识以解决现实问题。 配套教案包含了课件、练习题及解析等内容，有助于学习者巩固理论基础并提高动手能力。对于教师而言，则提供了丰富的教学材料以便设计课程和评估学生的学习成果。 《Python数据可视化任务教程》不仅能让读者掌握基本的数据展示技能，还能引导他们了解最新技术趋势与工具，在大数据时代中更好地讲述“故事”，为数据分析及决策支持奠定坚实的基础。
     
  • 疫情学习笔记之数据可视化
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    《疫情学习笔记之数据可视化》记录了作者在疫情期间通过数据分析与可视化技术探索和理解新冠疫情的过程，结合实际案例分享知识与经验。 学习记录之新冠疫情可视化旨在通过爬取丁香园网站上的疫情数据进行分析与展示，以便更好地理解和跟踪疫情的发展。主要涉及的数据爬取、解析、存储及可视化的技术。 在Python中，`requests`模块用于发送HTTP请求，模拟浏览器向目标网站发送请求以获取所需数据，并利用正则表达式（re模块）从HTML页面中提取特定信息。接着将这些数据保存到本地文件以便后续处理和分析。 此次学习过程中我们获得了两个主要的数据集：全国疫情总览与每日新增病例详情。通过这两个数据集，我们可以创建各类图表来直观展示疫情情况： 1. 全国疫情地图的制作使用了`folium`或`geopandas`等地理信息库，将感染数量与地理位置对应起来。 2. 湖北地区内部具体分布图则可能以条形图或者热力图形式呈现，突出显示受影响最严重的区域。 3. 疫情增长趋势分析会用到折线图或柱状图来展示每日新增病例和累计确诊病例随时间的变化情况。 在数据可视化阶段，我们使用了`matplotlib`, `seaborn` 或者 `plotly`等库制作图表。这些工具提供了丰富的图形选项与交互性功能，使疫情信息的展现更加生动直观。 总之，在学习新冠疫情可视化的过程中，掌握了网络爬虫（requests、re模块）、数据解析(json模块)以及利用Python可视化库(matplotlib, seaborn等)进行数据分析和展示的技术。通过上述技术的应用可以有效获取并呈现疫情相关的信息，从而帮助我们更深入地理解疫情的发展趋势与态势。
     
  • Jupyter Notebook：数据可视化
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    本教程介绍如何使用Jupyter Notebook进行高效的数据分析与可视化，涵盖常用库如Matplotlib和Seaborn等工具的应用技巧。 **Jupyter笔记本：数据可视化的探索与实践** Jupyter Notebook是一款强大的开源Web应用程序，它使得交互式计算变得简单，尤其在数据分析、机器学习和可视化领域中表现出色。这个工具允许用户创建并分享包含代码、文本、数学公式以及图表的文档，极大地提高了工作效率和可读性。 **一、Jupyter Notebook基础** 1. **工作界面**：Jupyter Notebook由一系列“单元格”组成，每个单元格可以是代码、Markdown文本或富媒体内容。通过运行单元格来执行代码并查看结果。 2. **安装与启动**：通常使用Python的Anaconda发行版进行安装，然后在浏览器中打开本地服务器即可开始使用。 3. **语言支持**：Jupyter Notebook支持多种编程语言，如Python、R和Julia等。通过Kernels实现不同语言之间的切换。 4. **版本控制**：Notebooks可以通过Git进行版本管理，便于团队协作与项目维护。 **二、数据可视化的重要性** 数据可视化是将复杂的数据集转化为易于理解的图形或图像的过程。它有助于发现数据中的模式、趋势和异常，并帮助决策者做出明智判断。 **三、常用的数据可视化库** 1. **Matplotlib**：Python中最基础的绘图库，能够绘制2D和3D图表，并提供了丰富的自定义选项。 2. **Seaborn**：基于Matplotlib的一个高级库，提供更美观的默认样式及便捷数据接口。 3. **Pandas**：一个强大的数据处理库，其内置函数可以快速生成基本图表。 4. **Plotly**：交互式图表库，支持创建动态、响应式的可视化效果。 5. **Bokeh**：专为大数据量设计，适用于高性能和互动性的可视化需求。 **四、Jupyter Notebook中的可视化步骤** 1. **导入数据**：使用Pandas读取CSV、Excel或其他格式的数据文件。 2. **数据预处理**：进行清洗、缺失值填充以及类型转换等操作以确保数据质量。 3. **创建图表**：根据需求选择适当的图表类型（如直方图、散点图或线形图），使用上述可视化库生成所需图表。 4. **自定义样式**：调整颜色方案、标签和图例设置，使图表更具可读性。 5. **嵌入图表**：将产生的图表插入到Notebook的Markdown单元格中以方便查看与分享。 6. **交互式图表**：利用Plotly或Bokeh创建用户可以互动探索数据不同方面的可视化工具。 **五、实际应用案例** 1. **数据探索**：通过箱线图分析异常值，了解数据分布和相关性等信息。 2. **模型解释**：用热力图展示特征间的相互关系，并使用折线图呈现预测结果的变化趋势。 3. **报告制作**：在Notebook中结合文本与图表生成详尽的数据科学报告。 4. **教学演示**：实时显示代码执行过程及输出，适合用于教育和工作坊等场景。 通过Jupyter Notebook的集成环境可以高效地完成数据加载、处理、分析以及可视化任务，使数据分析更加生动有趣。无论是新手还是专业人士都能从中受益，并且随着不断更新改进的数据可视化工具，Jupyter Notebook已经成为推动数据科学发展的强大武器之一。
     
  • Python数据可视化与分析代码实例
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    本书通过丰富的Python代码实例，深入浅出地介绍了如何进行数据可视化和数据分析，帮助读者掌握利用Python解决实际问题的能力。 这段代码案例完成了以下几项任务：加载了titanic数据集；进行了简单的数据预处理，包括删除包含缺失值的行（仅针对Age列）；使用seaborn库绘制乘客年龄分布的直方图，并在图表中添加了核密度估计曲线(KDE)；利用seaborn库绘制按性别分组后的生存情况条形图；计算并展示了整体的生存率；以及分别统计和展示男女乘客各自的生存率。
     
  • Python数据可视化与分析代码实例
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    本书通过丰富的Python代码实例，深入浅出地讲解了数据可视化的原理及技巧，帮助读者掌握高效的数据分析方法。 Python数据分析与可视化是一门结合了数据处理、统计分析以及图表制作的技能课程。通过学习这门课程，学员可以掌握如何利用Python编程语言进行高效的数据清洗、探索性数据分析，并使用各种库如Pandas, NumPy等来进行复杂计算和大规模数据集操作；同时借助Matplotlib, Seaborn等可视化工具将结果以直观的方式呈现出来，帮助决策者更好地理解数据背后的故事。