python可視化項目

⑴ 怎樣用python進行數據可視化

用python進行數據可視化的方法：可以利用可視化的專屬庫matplotlib和seaborn來實現。基於python的繪圖庫為matplotlib提供了完整的2D和有限3D圖形支持。
我們只需藉助可視化的兩個專屬庫（libraries），俗稱matplotlib和seaborn即可。
（推薦教程：Python入門教程）
下面我們來詳細介紹下：
Matplotlib：基於Python的繪圖庫為matplotlib提供了完整的2D和有限3D圖形支持。這對在跨平台互動環境中發布高質量圖片很有用。它也可用於動畫。
Seaborn：Seaborn是一個Python中用於創建信息豐富和有吸引力的統計圖形庫。這個庫是基於matplotlib的。Seaborn提供多種功能，如內置主題、調色板、函數和工具，來實現單因素、雙因素、線性回歸、數據矩陣、統計時間序列等的可視化，以讓我們來進一步構建復雜的可視化。

⑵ Python 可視化:箱線圖

Python可視化中的箱線圖是一種用於展示一組數據分散情況的統計圖。以下是關於箱線圖的具體說明：

• 組成部分：

  • 箱體：包含數據的下四分位數、中位數和上四分位數。
  • 上下邊緣：由Q3+1.5IQR和Q11.5IQR計算得出，其中IQR為四分位數差。
  • 異常值：位於上下邊緣之外的點被視為異常值，其中內限與外限之間為溫和異常值，外限以外為極端異常值。

• 繪制方法：

  • 在Python中，可以使用matplotlib庫中的boxplot函數來繪制箱線圖。
  • 通過添加meanprops={}參數，可以在箱線圖中繪制均值點。
  • 當繪圖變數較多時，可以通過設置boxplot來實現水平分布的箱線圖。

• 應用場景：

  • 箱線圖能夠直觀地展示數據的分布特徵，包括中心位置、分散程度和異常值等。
  • 通過比較不同組別的箱線圖，可以快速分析數據之間的差異和變化趨勢。
  • 在數據分析、數據挖掘、機器學習等領域中，箱線圖是一種常用的數據可視化工具。

• 示例：

  • 以2022年7月中國五個城市的小時平均氣溫數據為例，可以使用matplotlib繪制箱線圖，並對圖形進行自定義美化，以便更清晰地展示各城市氣溫的分布情況。

⑶ 學生要了解的Ph可視化模塊

簡單又好用的Python可視化模塊強烈推薦!

簡單又好用的Python可視化模塊

數據可視化動畫還在用Excel做?

現在一個簡單的Python包就能分分鍾搞定!

而且生成的動畫也足夠絲滑

這是一位專攻Python語言的程序員開發的安裝包， 名叫

Pyn imate。

目前可以直接通過PyPI安裝使用。

使用指南

想要使用Pyn imate， 直接import一下就行。

輸入數據後， Pyn imate將使用函數Barplot() 來創建條形數據動

畫。

而創建這種動畫， 輸入的數據必須是pandas數據結構(如下)

，其中將時間列設置為索引，換句話說索引代表的是自變數。

具體的代碼形式如下：

比如要處理具體的數據，寫成代碼應該是這樣子的。

此外， 要製作條形數據動畫， Barplot還有三個必需的參數得注

意：data、time_format和ip_freq(Interpolation frequency)。

data就是表格的數據， 這里也就不再贅述。

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time_format是指數據索引的時間日期格式， 一般為：」%Y-

%m-%d」。

最後是ip_freq， 它是製作動畫中比較關鍵的一步， 通過線性插

值使動畫更加流暢絲滑。

一般來說，並不是所有的原始數據都適合做成動畫，現在一個

典型的視頻是24fps， 即每秒有24幀。

舉個栗子，下面這個表格中的數據只有三個時間點，按理說只

能生成3幀視頻，最終動畫也只有3/24秒。

這時候， ip_freq插值(線性) 就開始發揮作用了， 如果插值是

一個季度，則得出的數據就變成了這樣：

簡單又好用的Python可視化模塊

具體的插值時間間隔為多久，則要視具體的數據而定，一般繪

制大數據時， 設置為ip_freq=None。

至此，就能生成數據動畫了，完整代碼如下所示：

最後還有一個問題，那就是保存動畫，有兩個格式可以選擇：

gif或者mp 4。

保存為動圖一般使用：

簡單又好用的Python可視化模塊

若要保存為mp 4的話， ffmpeg是個不錯的選擇， 它是保存為

mp4的標准編寫器。

或者

當然， 同樣也可以使用Canvas.save() 來保存。