python數字圖表

Ⅰ 現在市場上有PowerBi或者Tableau可以做很好的圖表，那還有人用python來製作可視化圖表嗎有什麼優點

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Python&Tableau：商業數據分析與可視化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它將大量數據拖放到數字「畫布」上，轉眼間就能創建好各種圖表。這一軟體的理念是，界面上的數據越容易操控，公司對自己在所在業務領域里的所作所為到底是正確還是錯誤，就能了解得越透徹。

快速分析：在數分鍾內完成數據連接和可視化。Tableau 比現有的其他解決方案快 10 到 100 倍。大數據，任何數據：無論是電子表格、資料庫還是 Hadoop 和雲服務，任何數據都可以輕松探索。

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前置課程-Python在咨詢、金融、四大等領域的應用以及效率提升

Python基礎知識

Python入門：基於Anaconda與基於Excel的Python安裝和界面

簡單的數學計算

Python數據分析-時間序列2-數據操作與繪圖

Python數據分析-時間序列3-時間序列分解

......

Ⅱ Python中數據可視化的兩個庫！

1. Matplotlib：是Python中眾多數據可視化庫的鼻祖，其設計風格與20世紀80年代的商業化程序語言MATLAB十分相似，具有很多強大且復雜的可視化功能;還包含了多種類型的API，可以採用多種方式繪制圖標並對圖標進行定製。
2. Seaborn：是基於Matplotlib進行高級封裝的可視化庫，支持互動式界面，使繪制圖表功能變得簡單，且圖表的色彩更具吸引力。
3. ggplot：是基於Matplotlib並旨在以簡單方式提高Matplotlib可視化感染力的庫，採用疊加圖層的形式繪制圖形，比如先繪制坐標軸所在的圖層，再繪制點所在的圖層，最後繪制線所在的圖層，但其並不適用於個性化定製圖形。
4. Boken：是一個互動式的可視化庫，支持使用Web瀏覽器展示，可使用快速簡單的方式將大型數據集轉換成高性能的、可交互的、結構簡單的圖表。
5. Pygal：是一個可縮放矢量圖標庫，用於生成可在瀏覽器中打開的SVG格式的圖表，這種圖表能夠在不同比例的屏幕上自動縮放，方便用戶交互。
6. Pyecharts：是一個生成ECharts的庫，生成的ECharts憑借良好的交互性、精巧的設計得到了眾多開發者的認可。

Ⅲ 如何利用python對大量數據作圖

可以在matplotlib的文檔中找到各種圖表類型，由於根據特定布局創建Figure和subplot是一件常見的任務，於是便出現一個更為方便的方法： plt.subplots,它可以創建一個新的Figure，且返回一個含有已創建的subplot對象的numpy數組。

Ⅳ 如何用Python製作優美且功能強大的數據可視

主要方法，用於添加圖表的數據和設置各種配置項
print_echarts_options()
列印輸出圖表的所有配置項
render()
默認將會在根目錄下生成一個render.html的文件，支持path參數，設置文件保存位置，如render(r」e:my_first_chart.html」)，文件用瀏覽器打開。
Note：可以按右邊的下載按鈕將圖片下載到本地，如果想要提供更多實用工具按鈕，請在add()中設置is_more_utils為True

frompyechartsimportBar

bar=Bar("我的第一個圖表","這里是副標題")
bar.add("服裝",
["襯衫","羊毛衫","雪紡衫","褲子","高跟鞋","襪子"],[5,20,36,10,75,90],
is_more_utils=True)
bar.render()

Ⅳ 如何用Python繪制學術報告圖表

當數據較多時，容易出現excel"翻白眼"的現象；
需要使用subplot功能或批量處理時，使用MATLAB或Python更為方便；
excel處理的圖在美觀程度上較論文圖表標准有一定的距離。

Ⅵ python中如何將表中的數據做成一張表,然後再從中取出數據

第一部分是生成數據表，常見的生成方法有兩種，第一種是導入外部數據，第二種是直接寫入數據。 Excel 中的文件菜單中提供了獲取外部數據的功能，支持資料庫和文本文件和頁面的多種數據源導入。
獲取外部數據
python 支持從多種類型的數據導入。在開始使用 python 進行數據導入前需要先導入 pandas 庫，為了方便起見，我們也同時導入 numpy 庫。
1 import numpy as np
2 import pandas as pd
導入數據表
下面分別是從 excel 和 csv 格式文件導入數據並創建數據表的方法。代碼是最簡模式，裡面有很多可選參數設置，例如列名稱，索引列，數據格式等等。感興趣的朋友可以參考 pandas 的
官方文檔。

1 df=pd.DataFrame(pd.read_csv(『name.csv』,header=1))

2 df=pd.DataFrame(pd.read_excel(『name.xlsx』))

創建數據表
另一種方法是通過直接寫入數據來生成數據表，excel 中直接在單元格中輸入數據就可以，python 中通過下面的代碼來實現。生成數據表的函數是 pandas 庫中的 DateFrame 函數，數據表一共有 6 行數據，每行有 6 個欄位。在數據中我們特意設置了一些 NA 值和有問題的欄位，例如包含空格等。後面將在數據清洗步驟進行處理。後面我們將統一以 DataFrame 的簡稱 df 來命名數據表。
1 df = pd.DataFrame({『id』:[1001,1002,1003,1004,1005,1006],
2 『date』:pd.date_range(『20130102』, periods=6),
3 『city』:['Beijing ', 『SH』, 』 guangzhou ', 『Shenzhen』, 『shanghai』, 'BEIJING '],
4 『age』:[23,44,54,32,34,32],
5 『category』:[『100-A』,『100-B』,『110-A』,『110-C』,『210-A』,『130-F』],
6 『price』:[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},

7 columns =[『id』,『date』,『city』,『category』,『age』,『price』])

這是剛剛創建的數據表，我們沒有設置索引列，price 欄位中包含有 NA 值，city 欄位中還包含了一些臟數據。

數據表檢查
python 中處理的數據量通常會比較大，所以就需要我們對數據表進行檢查。比如我們之前的文章中介紹的紐約計程車數據和 Citibike 的騎行數據，數據量都在千萬級，我們無法一目瞭然的了解數據表的整體情況，必須要通過一些方法來獲得數據表的關鍵信息。數據表檢查的另一個目的是了解數據的概況，例如整個數據表的大小，所佔空間，數據格式，是否有空值和重復項和具體的數據內容。為後面的清洗和預處理做好准備。
數據維度(行列)

Excel 中可以通過 CTRL 向下的游標鍵，和 CTRL 向右的游標鍵來查看行號和列號。Python 中使用 shape 函數來查看數據表的維度，也就是行數和列數，函數返回的結果(6,6)表示數據表有 6 行，6 列。下面是具體的代碼。

1 #查看數據表的維度

2 df.shape

3 (6, 6)

數據表信息

使用 info 函數查看數據表的整體信息，這里返回的信息比較多，包括數據維度，列名稱，數據格式和所佔空間等信息。

1 #數據表信息

2 df.info()

4 <class 『pandas.core.frame.DataFrame』>

5 RangeIndex: 6 entries, 0 to 5

6 Data columns (total 6 columns):

7 id 6 non-null int64

8 date 6 non-null datetime64[ns]

9 city 6 non-null object

10 category 6 non-null object

11 age 6 non-null int64

12 price 4 non-null float64

13 dtypes: datetime64ns, float64(1), int64(2), object(2)

14 memory usage: 368.0 bytes

查看數據格式

Excel 中通過選中單元格並查看開始菜單中的數值類型來判斷數據的格式。Python 中使用 dtypes 函數來返回數據格式。

Dtypes 是一個查看數據格式的函數，可以一次性查看數據表中所有數據的格式，也可以指定一列來單獨查看。
1#查看數據表各列格式
2df.dtypes
3

4id int64

5date datetime64[ns]

6city object

7category object

8age int64

9price float64

10dtype: object

11

12#查看單列格式

13df[『B』].dtype

14

15dtype(『int64』)

查看空值

Excel 中查看空值的方法是使用「定位條件」功能對數據表中的空值進行定位。「定位條件」在「開始」目錄下的「查找和選擇」目錄中。

Isnull 是 Python 中檢驗空值的函數，返回的結果是邏輯值，包含空值返回 True，不包含則返回 False。可以對整個數據表進行檢查，也可以單獨對某一列進行空值檢查。

df_isnull

1#檢查特定列空值

2df[『price』].isnull()

3

40 False

51 True
62 False
73 False

84 True

95 False

10Name: price, dtype: bool

查看唯一值

Excel 中查看唯一值的方法是使用「條件格式」對唯一值進行顏色標記。Python 中使用 unique 函數查看唯一值。

Unique 是查看唯一值的函數，只能對數據表中的特定列進行檢查。下面是代碼，返回的結果是該列中的唯一值。類似與 Excel 中刪除重復項後的結果。

1 #查看 city 列中的唯一值

2 df[『city』].unique()34array(['Beijing ', 『SH』, 』 guangzhou ', 『Shenzhen』, 『shanghai』, 'BEIJING '], dtype=object)

查看數據表數值

Python 中的 Values 函數用來查看數據表中的數值。以數組的形式返回，不包含表頭信息。

1#查看數據表的值

2df.values

3
4array([[1001, Timestamp(『2013-01-02 00:00:00』), 'Beijing ', 『100-A』, 23,
5 1200.0],

6 [1002, Timestamp(『2013-01-03 00:00:00』), 『SH』, 『100-B』, 44, nan],

7 [1003, Timestamp(『2013-01-04 00:00:00』), 』 guangzhou ', 『110-A』, 54,

8 2133.0],

9 [1004, Timestamp(『2013-01-05 00:00:00』), 『Shenzhen』, 『110-C』, 32,

10 5433.0],

11 [1005, Timestamp(『2013-01-06 00:00:00』), 『shanghai』, 『210-A』, 34,
12 nan],

13 [1006, Timestamp(『2013-01-07 00:00:00』), 'BEIJING ', 『130-F』, 32,

14 4432.0]], dtype=object)

查看列名稱

Colums 函數用來單獨查看數據表中的列名稱。

1 #查看列名稱

2 df.columns

3

4 Index([『id』, 『date』, 『city』, 『category』, 『age』, 『price』], dtype=『object』)

查看前 10 行數據

Head 函數用來查看數據表中的前 N 行數據，默認 head()顯示前 10 行數據，可以自己設置參數值來確定查看的行數。下面的代碼中設置查看前 3 行的數據。

1#查看前 3 行數據``df.head(``3``)

Tail 行數與 head 函數相反，用來查看數據表中後 N 行的數據，默認 tail()顯示後 10 行數據，可以自己設置參數值來確定查看的行數。下面的代碼中設置查看後 3 行的數據。

1#查看最後 3 行df.tail(3)

Ⅶ python中如何用篩選過的數據進行圖表統計

1. 用JS插件做前端描點 python 提供數據，這個就選擇真實樣式，輸出就可以，好的插件就有flot,charts等等

2. 用python圖形庫，這個要結合numpy來展示，具體的案列，我給你個網址你看看，寫的很詳細

   http://python.jobbole.com/84218/
   

Ⅷ python數據分析需要哪些庫

1.Numpy庫
是Python開源的數值計算擴展工具，提供了Python對多維數組的支持，能夠支持高級的維度數組與矩陣運算。此外，針對數組運算也提供了大量的數學函數庫，Numpy是大部分Python科學計算的基礎，具有很多功能。
2.Pandas庫
是一個基於Numpy的數據分析包，為了解決數據分析任務而創建的。Pandas中納入了大量庫和標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需要的函數和方法，使用戶能快速便捷地處理數據。
3.Matplotlib庫
是一個用在Python中繪制數組的2D圖形庫，雖然它起源於模仿MATLAB圖形命令，但它獨立於MATLAB，可以通過Pythonic和面向對象的方式使用，是Python中Z出色的繪圖庫。主要用純Python語言編寫的，它大量使用Numpy和其他擴展代碼，即使對大型數組也能提供良好的性能。
4.Seaborn庫
是Python中基於Matplotlib的數據可視化工具，提供了很多高層封裝的函數，幫助數據分析人員快速繪制美觀的數據圖形，從而避免了許多額外的參數配置問題。
5.NLTK庫
被稱為使用Python進行教學和計算語言學工作的Z佳工具，以及用自然語言進行游戲的神奇圖書館。NLTK是一個領先的平台，用於構建使用人類語言數據的Python程序，它為超過50個語料庫和詞彙資源提供了易於使用的介面，還提供了一套文本處理庫，用於分類、標記化、詞干化、解析和語義推理、NLP庫的包裝器和一個活躍的討論社區。

Ⅸ 如何在python讀資料庫數據並已圖表形式呈現

首先你要知道如何在視圖里渲染模板，另外得要看你用的是什麼資料庫，以及你是否使用django的orm。
拿mysql為例，如果你只需要從現有資料庫中查詢數據並顯示，那麼使用MySQLdb模塊即可，查詢出來的數據和模板進行渲染，之後返回渲染後的模板對象即可。