Ⅰ python數據分析：可視化
本文是《數據蛙三個月強化課》的第二篇總結教程，如果想要了解 數據蛙社群 ，可以閱讀 給DataFrog社群同學的學習建議 。溫馨提示：如果您已經熟悉python可視化內容,大可不必再看這篇文章，或是之挑選部分文章
對於我們數據分析師來說，不僅要自己明白數據背後的含義，而且還要給老闆更直觀的展示數據的意義。所以，對於這項不可缺少的技能，讓我們來一起學習下吧。
畫圖之前，我們先導入包和生成數據集
我們先看下所用的數據集
折線圖是我們觀察趨勢常用的圖形，可以看出數據隨著某個變數的變化趨勢，默認情況下參數 kind="line" 表示圖的類型為折線圖。
對於分類數據這種離散數據，需要查看數據是如何在各個類別之間分布的，這時候就可以使用柱狀圖。我們為每個類別畫出一個柱子。此時，可以將參數 kind 設置為 bar 。
條形圖就是將豎直的柱狀圖翻轉90度得到的圖形。與柱狀圖一樣，條形圖也可以有一組或多種多組數據。
水平條形圖在類別名稱很長的時候非常方便，因為文字是從左到右書寫的，與大多數用戶的閱讀順序一致，這使得我們的圖形容易閱讀。而柱狀圖在類別名稱很長的時候是沒有辦法很好的展示的。
直方圖是柱形圖的特殊形式，當我們想要看數據集的分布情況時，選擇直方圖。直方圖的變數劃分至不同的范圍，然後在不同的范圍中統計計數。在直方圖中，柱子之間的連續的，連續的柱子暗示數值上的連續。
箱線圖用來展示數據集的描述統計信息，也就是[四分位數]，線的上下兩端表示某組數據的最大值和最小值。箱子的上下兩端表示這組數據中排在前25%位置和75%位置的數值。箱中間的橫線表示中位數。此時可以將參數 kind 設置為 box。
如果想要畫出散點圖，可以將參數 kind 設置為 scatter，同時需要指定 x 和 y。通過散點圖可以探索變數之間的關系。
餅圖是用面積表示一組數據的佔比，此時可以將參數 kind 設置為 pie。
我們剛開始學習的同學，最基本應該明白什麼數據應該用什麼圖形來展示，同學們來一起總結吧。
Ⅱ 如何讓python可視化
簡介
在 Python 中，將數據可視化有多種選擇，正是因為這種多樣性，何時選用何種方案才變得極具挑戰性。本文包含了一些較為流行的工具以及如何使用它們來創建簡單的條形圖，我將使用下面幾種工具來完成繪圖示例：
Pandas
Seaborn
ggplot
Bokeh
pygal
Plotly
在示例中，我將使用 pandas 處理數據並將數據可視化。大多數案例中，使用上述工具時無需結合 pandas，但我認為 pandas 與可視化工具結合是非常普遍的現象，所以以這種方式開啟本文是很棒的。
什麼是 Matplotlib？
Matplotlib是眾多 Python 可視化包的鼻祖。其功能非常強大，同時也非常復雜。你可以使用 Matplotlib 去做任何你想做的事情，但是想要搞明白卻並非易事。我不打算展示原生的 Matplotlib 例子，因為很多工具（特別是 Pandas 和 Seaborn）是基於 Matplotlib 的輕量級封裝，如果你想了解更多關於 Matplotlib 的東西，在我的這篇文章—《simple graphing》中有幾個例子可供參考。
Matplotlib 令我最不滿的地方是它花費太多工作來獲得目視合理的圖表，但是在本文的某些示例中，我發現無需太多代碼就可以輕松獲得漂亮的可視化圖表。關於 Matplotlib 冗長特點的示例，可以參考這篇文章《ggplot》中的平面圖示例。
方法論
簡要說一下本文的方法論。我堅信只要讀者開始閱讀本文，他們將會指出使用這些工具的更好方法。我的目標並非在每個例子中創造出完全相同的圖表，而是花費大致相同的時間探索方法，從而在每個例子中以大體相同的方法將數據可視化。
在這個過程中，我所面臨的最大挑戰是格式化 x 軸和 y 軸以及基於某些大的標簽讓數據看起來合理，弄明白每種工具是如何格式化數據的也花費了我不少精力，我搞懂這些之後，剩餘的部分就相對簡單了。
另外還需要注意的一點是，條形圖可能是製作起來相對更簡單的圖表，使用這些工具可以製作出多種類型的圖表，但是我的示例更加側重的是簡易的格式化，而不是創新式的可視化。另外，由於標簽眾多，導致一些圖表占據了很多空間，所以我就擅自移除了它們，以保證文章長度可控。最後，我又調整了圖片尺寸，所以圖片的任何模糊現象都是縮放導致的問題，並不代表真實圖像的質量。
最後一點，我以一種嘗試使用 Excel 另外一款替代品的心態來實現示例。我認為我的示例在報告、展示、郵件或者靜態網頁中都更具說服力。如果你正在評估用於實時可視化數據的工具，亦或是通過其他途徑去分享，那麼其中的部分工具會提供很多我還未涉獵到的功能。
數據集
之前的文章描述了我們要處理的數據，我從每一類中抽取了更深一層的樣例，並選用了更詳細的元素。這份數據集包含了125行，但是為了保持簡潔，我只選用了前10行，完整的數據集可以在這里找到。
Ⅲ python中如何使用plotly實現數據可視化
在數據科學與分析領域，可視化是一個強大工具，能幫助我們理解數據、發現模式並得出洞察。Python 提供豐富庫與工具，使數據分析流程高效靈活。本文將介紹 Python 中可視化數據分析的工作流程，從數據獲取到最終洞見可視化展示。
1. 數據獲取 - 首先，獲取數據。Python 處理數據來源多樣，如 pandas 處理結構化數據，requests 獲取網路數據，或連接資料庫。從 CSV 文件開始示例：
import pandas as pd
# 載入 CSV 數據 data = pd.read_csv('data.csv')
# 查看數據前幾行 print(data.head())
2. 數據清洗與預處理 - 數據載入後，清洗與預處理，包括缺失值、異常值處理與數據轉換。可視化在此階段發揮關鍵作用，幫助識別數據問題。使用 matplotlib 或 seaborn 繪圖：
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 繪制直方圖 plt.hist(data['column_name'], bins=20)
# 繪制散點圖 sns.scatterplot(x='column1', y='column2', data=data)
3. 數據分析與建模 - 數據清洗後，進行數據分析與建模，可能涉及統計分析、機器學習。可視化幫助理解數據關系並評估模型性能。例如，使用 seaborn 繪制相關性矩陣：
correlation_matrix = data.corr()
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('Correlation Matrix')
plt.show()
4. 結果展示與洞見發現 - 通過可視化展示數據分析結果，清晰傳達洞見。可簡單統計摘要或復雜互動式可視化，例如使用 Plotly。
import plotly.express as px
fig = px.scatter(data, x='column1', y='column2', color='category', hover_data=['additional_info'])
fig.show()
5. 進階技巧與優化 - Python 提供進階技巧和優化方法，使數據分析流程更強大高效。如使用 Plotly Express 自定義圖表、利用互動式可視化、選擇適合的可視化庫。
6. 自動化與批量處理 - 處理大量數據或重復性分析時，自動化與批量處理至關重要。Python 提供循環、函數與分布式計算框架實現。
7. 最佳實踐與優化建議 - 選擇合適圖表類型、保持圖表簡潔、添加註釋、性能優化、使用互動式可視化。
8. 部署與分享成果 - 完成分析後，部署結果給利益相關者。生成靜態報告、創建互動式應用程序、集成自動化工作流。
9. 數據安全與隱私保護 - 數據分析過程中，確保數據安全與隱私至關重要。使用加密、安全傳輸、訪問控制、匿名化與脫敏化處理。
總結，本文深入探討 Python 環境中可視化數據分析流程，從數據獲取到洞見展示。介紹關鍵步驟、技術與最佳實踐，確保數據分析過程高效、安全與可靠。
Ⅳ 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：
繪制方法：
應用場景：
示例：
Ⅳ 數據可視化——plt:用python畫圖（一）
在Python中使用matplotlib.pyplot進行數據可視化時，以下是一些基本操作和技巧：
1. 圖形繪制 基本繪圖：使用plt.plot函數展現數據的走勢。例如，通過plt.plot繪制x和y的數據點連線圖。 顯示框設置：通過plt.figure調整圖形窗口的大小和編號。如plt.figure)設置圖形窗口的寬度為3，高度為5。 線條定製：在plt.plot函數中，可以通過color、linewidth和linestyle等參數定製線條的顏色、粗細和樣式。
2. 坐標軸與圖例 坐標軸設置：使用plt.xlim和plt.ylim設置x軸和y軸的顯示範圍；plt.xticks和plt.yticks調整坐標軸的刻度。 坐標軸標簽：通過plt.xlabel和plt.ylabel為x軸和y軸添加標簽。 圖例添加：使用plt.legend為圖形添加圖例，以區分不同的數據線條。labels參數指定圖例的標簽，loc參數設置圖例的位置。
3. 注釋與交互 添加註解：使用plt.annotate在圖形中添加註解，詳細說明關鍵點。可以通過xy參數指定註解的位置，xytext參數指定文本的位置，arrowprops參數設置箭頭的樣式。 文本注釋：使用plt.text在圖形中插入簡短的說明文本。fontdict參數用於設置文本的字體樣式和顏色。
通過這些基本操作和技巧，你可以在Python中使用matplotlib.pyplot庫輕松創建出既專業又美觀的函數圖像。記得動手實踐，以提高你的數據可視化技能。