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Python数据可视化:pyecharts绘制各类统计图表详解

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简介:
本书深入浅出地介绍了使用Python库pyecharts进行数据可视化的技巧与方法,涵盖多种统计图表的创建和自定义,助力读者轻松掌握高效的数据展示技能。 Pyecharts 是一个基于 Echarts 的 Python 库,用于生成数据可视化图表。ECharts 由百度公司开发并开源,支持柱状图、折线图、饼图及地图等多种统计图表。 **柱状图** 适用于二维数据集(每个数据点包含两个值x和y),但只需要在一个维度上进行比较的情况。这种类型的图表可以用来展示一段时间内的数据变化或显示不同项目的对比情况。 优点: - 利用柱子的高度来反映数值差异,人们对于高度的视觉感知非常敏感。 缺点: - 不适用于大规模的数据集。 以下是使用 Pyecharts 创建基本柱状图的一个例子: ```python from pyecharts import Bar fruits = [苹果, 香蕉, 凤梨, 桔子] ``` 这段代码导入了 `Bar` 类,并定义了一个包含水果名称的列表。

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  • Pythonpyecharts
    优质
    本书深入浅出地介绍了使用Python库pyecharts进行数据可视化的技巧与方法,涵盖多种统计图表的创建和自定义,助力读者轻松掌握高效的数据展示技能。 Pyecharts 是一个基于 Echarts 的 Python 库,用于生成数据可视化图表。ECharts 由百度公司开发并开源,支持柱状图、折线图、饼图及地图等多种统计图表。 **柱状图** 适用于二维数据集(每个数据点包含两个值x和y),但只需要在一个维度上进行比较的情况。这种类型的图表可以用来展示一段时间内的数据变化或显示不同项目的对比情况。 优点: - 利用柱子的高度来反映数值差异,人们对于高度的视觉感知非常敏感。 缺点: - 不适用于大规模的数据集。 以下是使用 Pyecharts 创建基本柱状图的一个例子: ```python from pyecharts import Bar fruits = [苹果, 香蕉, 凤梨, 桔子] ``` 这段代码导入了 `Bar` 类,并定义了一个包含水果名称的列表。
  • Pythonpyecharts使用
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    本教程深入浅出地讲解了如何利用Python库PyEcharts进行高效的数据可视化操作,涵盖图表创建、配置调整及应用实例分享。 本段落详细介绍了Python 数据可视化库pyecharts的使用方法,并通过示例代码进行了深入讲解。内容对于学习或工作中需要数据可视化的读者具有参考价值。希望对大家有所帮助。
  • Pythonpyecharts使用
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    本文章详细介绍如何使用Python库PyEcharts进行数据可视化,包括安装方法、基本概念以及具体案例展示。帮助读者快速掌握利用PyEcharts创建美观图表的技术。 pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。ECharts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化。实际上,pyecharts 就是 Echarts 与 Python 的对接工具。使用 pyecharts 可以生成独立的网页,并且可以在 Flask 和 Django 中集成使用。该库包含多种图表类型,如柱状图、3D 柱状图、箱形图和漏斗图等。
  • Python中漏斗
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    本文详细讲解了如何使用Python进行数据可视化的关键步骤,并专注于指导读者掌握绘制漏斗图的技术和方法。 项目实现知识点包括Pandas库及pyecharts库的应用。 Pandas:这是一个强大的数据分析和处理工具。 pd.read_csv():用于读取csv文件的数据。 pyecharts:一个提供多种图表类型的绘图库,支持超过400个以上的地图文件,并且可以使用百度原生地图进行地理数据可视化。 pyecharts.charts:提供了基本的图表类型,例如条形图、直方图等。 项目实现过程如下: 1. 导入所需模块 2. 打开指定的数据文件 3. 使用pd.read_csv()函数读取csv文件中的数据 4. 整理和处理获取到的数据以满足需求 5. 利用pyecharts创建漏斗图 6. 向图表中添加所需的组件,如标题、标签等信息 7. 显示制作完成的漏斗图,并设置合适的名称以便于理解与展示结果。
  • Python:Plotly高级
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    本书深入浅出地讲解了如何使用Python中的Plotly库进行数据可视化,涵盖多种图表类型和高级特性。适合数据分析人员和技术爱好者阅读。 Plotly 是有史以来最强大的绘图工具之一,尤其适用于现代平台的敏捷商业智能与数据科学领域。作为开源库,它支持多种编程语言如 Python、R、MATLAB 和 JavaScript,并特别适合在 Jupyter 笔记本中使用。 从技术层面来看,Plotly 使用 JavaScript 进行图形绘制,而用户只需调用其提供的函数接口即可完成绘图任务,无需深入了解底层实现细节。这种设计使得初学者也能快速上手并掌握该工具的使用方法。 本段落将主要从 Python 的角度来探讨 Plotly 的绘图原理及具体应用方法: ### 安装 Plotly 可以通过 pip 工具安装 Plotly 库。如果您的机器尚未安装 pip,需要先完成其安装步骤。以下是两种常见的命令行方式来安装 Plotly: ``` $ pip install plotly 或 $ sudo pip install plotly ```
  • Python——曲线
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    本教程介绍如何使用Python进行数据可视化,重点讲解了绘制曲线图的方法和技巧,帮助用户掌握matplotlib等库的应用。 步骤:1. 获取x坐标和y坐标的数值(可能有多个y坐标),注意数据的长度必须相同。 2. 将每个x值与相应的每组y值组合,并在画布上绘制曲线。 示例代码如下: ```python #coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt def txt_reader(txt_file): iters, loss_ins, loss_cates, losses = [], [], [], [] with open(txt_file, r) as f: lines = f.readlines() for idx, line in enumerate(lines): # 添加行号索引 pass # 在这里处理每一行的数据,根据需要解析x和y坐标值,并将它们分别存储到对应的列表中。 ``` 请注意补充完整`txt_reader()`函数中的数据读取逻辑。
  • 使用PythonMySQL以实现
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    本教程介绍如何利用Python语言结合MySQL数据库,通过相关库函数将数据转换为直观的图表形式,帮助用户轻松掌握数据可视化的技巧。 本教程的所有Python代码可以在IPython notebook中获取。考虑在公司内部使用Plotly?可以了解一下Plotly的on-premises企业版。(On-premises是指软件运行在工作场所或公司内部)请注意,操作系统:尽管Windows或Mac用户也可以按照本段落操作,但本段落假定你使用的是Ubuntu系统(包括Ubuntu桌面版和服务器版)。如果你没有Ubuntu Server,你可以通过Amazon Web服务建立一个云平台(参考本教程的前半部分)。对于使用Mac系统的读者,我们建议购买并下载VMware Fusion,在其上安装Ubuntu桌面版。
  • Python疫情PyEcharts
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    本课程聚焦于使用Python进行疫情数据分析和可视化,深入讲解利用PyEcharts库创建动态图表的技术,帮助学员掌握疫情数据展示的专业技能。 一:数据准备阶段此次数据所有来源均从这两个地方得到: 1. 腾讯各省份市的疫情接口; 2. 腾讯疫情历史每日数据接口和国外疫情数据接口。 二:工具和环境: IDE:Pycharm 第三方模块: 1. json 主要功能:处理接口数据; 2. requests 主要功能:获取接口数据; 3. pandas 主要功能:将数据保存为csv; 4. datetime 主要功能:文件保存时间; 5. pyecharts 版本 1.7.0,主要功能:数据可视化制作地图等。 环境 python3.7 浏览器:Chrome 三:具体功能实现: 1. 数据获取 def get_data(self):
  • (科研)之常见.pptx
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    本PPT介绍数据可视化的基础概念与技巧,重点讲解科研工作中常用的多种图表类型及其绘制方法。帮助研究者更有效地展示数据分析结果。 ### 数据可视化——科研绘图的关键技能 #### 一、引言 随着科研数据量的日益增长,如何有效地呈现这些数据成为了一个重要的问题。本篇内容将深入探讨数据可视化的几个核心方面,包括为什么数据可视化在科研领域如此重要、如何选择合适的绘图方式以及具体的绘图实践等内容。 #### 二、为什么数据可视化对于科研如此重要? 1. **提高理解效率**:通过图形化的方式展示数据,可以帮助研究人员更快速地理解和解释复杂的数据结构。 2. **增强说服力**:高质量的图表不仅能够帮助读者更好地理解研究结果,还能增加研究成果的说服力。 3. **促进交流**:图表是跨越语言障碍的有效沟通工具,在国际会议上展示研究成果时尤为重要。 4. **辅助决策**:对于政策制定者、投资者等非专业背景的人来说,直观的图表更容易被接受,并有助于他们基于数据做出决策。 #### 三、如何选择合适的绘图方式? 选择正确的绘图方式对于有效传达数据至关重要。下面介绍几种常见的绘图类型及其应用场景: 1. **类别频数** - **柱状图(条形图)**:适用于展示不同类别间的数量对比。 - **线图**:用于展示随时间变化的趋势。 - **饼图(甜甜圈图)**:适合展示各部分占总体的比例。 2. **数据分布** - **直方图**:用于显示连续区间内数据的分布情况。 - **箱体图**:展示数据的中位数、四分位数以及异常值。 - **小提琴图**:除了显示分布情况外,还能够展现数据密度的变化。 3. **数据关系** - **散点图**:用于探索两个变量之间的关系。 - **火山图**:常用于展示基因表达差异分析中的fold change与p-value之间的关系。 - **网络图**:展示节点之间的相互关系,常用在生物信息学的蛋白质互作网络中。 4. **数据相似性** - **文氏图**:展示集合之间的交集。 - **聚类图**:通过聚类分析展现样本或特征间的相似性。 #### 四、实际操作技巧 1. **准备阶段**: - 确定绘图的目标和目的。 - 收集并整理原始数据。 - 选择合适的绘图软件或工具。 2. **绘图实践**: - **草图阶段**:绘制初步的概念图,明确要展示的信息。 - **例图阶段**:参考已发表的研究论文中的图表进行模仿和改进。 - **仿图阶段**:根据需求调整颜色、布局等细节,使图表更加美观且易于理解。 - **成图阶段**:完成最终的图表制作,并进行必要的校对。 3. **注意事项**: - 在选择颜色时应考虑到色盲人士的需求。 - 避免使用过多的文字说明,尽可能让图表本身说话。 - 保持图表的简洁性和清晰性,避免过度装饰。 - 根据目标受众的特点调整图表的复杂度和详细程度。 #### 五、结论 数据可视化不仅是科研工作中不可或缺的一部分,也是提升研究成果影响力的关键手段。通过学习和掌握不同的绘图技巧,科研工作者能够更有效地传达自己的研究发现,促进学术交流与发展。希望本段落能为您的科研绘图工作提供一定的指导和帮助。
  • 【Matplotlib】三维指南
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    本指南深入讲解如何使用Python的Matplotlib库创建各种类型的三维图表,涵盖基础知识及高级应用技巧。 许多使用Python的开发者都知道Matplotlib是一个强大的数据可视化工具。然而,大多数用户通常仅限于绘制二维图形。本系列教程将向大家展示如何利用Matplotlib来创建三维图像。 文章目录如下: 一、简介 二、图表类型 1. 线图 2. 散点图 3. 网格线图 4. 表面图 5. 三角网格图 6. 等高线图 7. 填充等高线图 一、简介 相较于早期版本,最新版的Matplotlib允许用户通过将关键字参数`projection=3d`传递给Figure.add_subplot方法来创建一个三维绘图区域(即Axes3D类实例)。这种方式与二维图形绘制的方法非常相似: ```python import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection=3d) ``` 这使得用户能够轻松地从二维过渡到三维可视化。