python车间数据可视化

‘壹’ python怎么可视化

利用 Python 可视化数据并不是很麻烦，因为 Python 中有两个专用于可视化的库 matplotlib 和 seaborn 能让我们很容易的完成任务。

Matplotlib：基于Python的绘图库，提供完全的 2D 支持和部分 3D 图像支持。在跨平台和互动式环境中生成高质量数据时，matplotlib 会很有帮助。也可以用作制作动画。
Seaborn：该 Python 库能够创建富含信息量和美观的统计图形。Seaborn 基于 matplotlib，具有多种特性，比如内置主题、调色板、可以可视化单变量数据、双变量数据，线性回归数据和数据矩阵以及统计型时序数据等，能让我们创建复杂的可视化图形。

‘贰’ Python基础知识学习之如何实现数据可视化

Matplotlib是一个Python的2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython
shell，jupyter笔记本，Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包。通过
Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。

‘叁’ 数据可视化展示用pyhton如何实现

Python数据可视化的工具不少，Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotly、Bokeh这几个都可以用，具体看自己的展示需求来进行选择。
1、Pyecharts
网络开源的可视化工具，支持30+种图表，网上有详细的中文文档与demo，操作很简单，遇到问题也很好找答案。
2、Matplotlib
Matplotlib应该是最广泛使用的Python可视化工具，支持的图形种类非常多，对于数据展示可以很自由地进行表达。
3、Plotly
Plotly也是一款非常强大的Python可视化库，内置完整的交互能力及编辑工具，支持在线和离线模式，提供稳定的API以便与现有应用集成，很好用，但是想要好，要先学好。
4、Bokeh
Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。它可以做出像D3.js简洁漂亮的交互可视化效果，但是使用难度低于D3.js。
5、Seaborn
Seaborn是为了统计图表设计的，它是一种基于matplotlib的图形可视化库，也就是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装。

‘肆’ 怎样用python进行数据可视化

用python进行数据可视化的方法：可以利用可视化的专属库matplotlib和seaborn来实现。基于python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持。
我们只需借助可视化的两个专属库（libraries），俗称matplotlib和seaborn即可。
（推荐教程：Python入门教程）
下面我们来详细介绍下：
Matplotlib：基于Python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持。这对在跨平台互动环境中发布高质量图片很有用。它也可用于动画。
Seaborn：Seaborn是一个Python中用于创建信息丰富和有吸引力的统计图形库。这个库是基于matplotlib的。Seaborn提供多种功能，如内置主题、调色板、函数和工具，来实现单因素、双因素、线性回归、数据矩阵、统计时间序列等的可视化，以让我们来进一步构建复杂的可视化。

‘伍’ Python数据可视化 箱线图

Python数据可视化：箱线图
一、箱线图概念
箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。
计算过程：

（1）计算上四分位数（Q3），中位数，下四分位数（Q1）
（2）计算上四分位数和下四分位数之间的差值，即四分位数差（IQR，interquartile range）Q3-Q1
（3）绘制箱线图的上下范围，上限为上四分位数，下限为下四分位数。在箱子内部中位数的位置绘制横线。
（4）大于上四分位数1.5倍四分位数差的值，或者小于下四分位数1.5倍四分位数差的值，划为异常值（outliers）。
（5）异常值之外，最靠近上边缘和下边缘的两个值处，画横线，作为箱线图的触须。
（6）极端异常值，即超出四分位数差3倍距离的异常值，用实心点表示；较为温和的异常值，即处于1.5倍-3倍四分位数差之间的异常值，用空心点表示。
（7）为箱线图添加名称，数轴等

二、四分位数的计算

分位数根据其将数列等分的形式不同可以分为中位数，四分位数，十分位数、百分位数等等。四分位数作为分位数的一种形式，在统计中有着十分重要的意义和作用，而大多数的统计学原理教材只介绍其基本含义，对其具体计算，尤其是由组距数列计算都不作介绍，成为统计学原理教材中的空白。那么，如何根据数列计算四分位数呢？一般来讲，视资料是否分组而定。

1、根据未分组的资料计算四分位数

第一步：确定四分位数的位置

四分位数是将数列等分成四个部分的数，一个数列有三个四分位数，设下分位数、中分位数和上分位式中n表示资料的项数

第二步:根据第一步所确定的四分位数的位置，确定其相应的四分位数。
例1：某车间某月份的工人生产某产品的数量分别为13、13.5、13.8、13.9、14、14.6、14.8、15、15.2、15.4、15.7公斤，则三个四分位数的位置分别为：

即变量数列中的第三个、第六个、第九个工人的某种产品产量分别为下四分位数、中位 数和上四分位数。即：
Q1 =13.8公斤、Q2=14.6公斤、Q3=15.2公斤
上例中（n+1）恰好为4的倍数，所以确定四分数较简单，如果（n+1）不为4的整数倍数，按上述分式计算出来的四分位数位置就带有小数，这时，有关的四分位数就应该是与该小数相邻的两个整数位置上的标志值的平均数，权数的大小取决于两个整数位置距离的远近，距离越近，权数越大，距离越远，权数越小,权数之和等于1。
例2：某车间某月份的工人生产某产品的数量分别为13、13.5、13.8、13.9、14、14.6、14.8、15、15.2、15.4公斤，则三个四分位数的位置分别为：

即变量数列中的第2.75项、第5.5项、第8.25项工人的某种产品产量分别为下四分位 数、中位数和上四分位数。即：

在实际资料中，由于标志值序列中的相邻标志值往往是相同的，因而不一定要通过计算才能得到有关的四分位数。

2、由组距式数列确定四分位数

第一步，向上或向下累计次数.
第二步，根据累计次数确定四分位数的位置.
（1）、当采用向上累计次数的资料确定四分位数时，四分位数位置的公式是：

（2）、当采用向下累计次数的资料确定四分位数时，四分位数位置的公式是：

第三步，根据四分位数的位置算出各四分位数.
（1）、当累计次数是向上累计时，按下限公式计算各四分位数.

（2）、当累计次数是向下累计时，按上限公式计算各四分位数.

例3：某企业职工按月工资的分组资料如下：

根据上述资料确定某企业职工的月工资的三个四分位数如下：
（1）、采用向上累计职工人数的资料得月工资四分位数的位置为:
（2）、采用向下累计职工人数的资料得月工资四分位数的位置为:

3、异常值

异常值：限制线以外的数据全部为异常值
三、画图

# Python
import plotly.plotly
import plotly.graph_objs as go

data = [
go.Box(
y=[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21] # 9个数据
)
]
plotly.offline.plot(data) # 离线绘图

‘陆’ 如何评价利用python制作数据采集,计算,可视化界面呢

先来设置两个url地址，第一个用于第一次访问，这样可以获得网站服务器发来的cookie，第二个网址是用于登陆的地址
引入两个模块，cookielib和urllib2
接着，我们安装一个cookie处理器，代码如下，这个代码很多人不太能读懂，其实你会用就可以了，他们就是这个固定的形式，顶多改改变量的名字。你复制下来以后自己用就可以了，用多了，你再去看代码的意义，你就都懂了。
然后我们先访问一下网站，获得一个cookie，你不用管这个cookie该怎么弄，前面设置的cookie处理器会自动处理。
接着，我们写一下postdata，也就是你要post的数据，因为我们打算登陆网站，所以postdata里肯定有用户名和密码，那么怎么知道该怎么写postdata呢？看你抓包得到的post数据。下面第一幅图是httpwatch抓包截图，点击postdata，看到post的数据，然后我们看第二幅图，就是python的写法。你自己感受一下。
写完postdata以后，我们 要将postdata转码一下，让服务器可以解读postdata数据
接着设置headers信息，headers也是抓包得到的。同样的方式，你去写header内的信息
然后我们通过request方法来登陆网站，并返回数据，返回的数据存储在request中
通过rulopen方法和read方法来读取数据，并打印出来。
我们看到输出的结果，这说明我们虽然正确的模拟了登陆网站需要的post信息，但是没有考虑到登陆网站是需要验证码的，后期我们会看到如何处理验证码，如果你拿这个教程去处理没有验证码的登陆问题，那么你现在已经成功了。

‘柒’ python数据可视化有什么用

准确的来说是做统计数据的可视化，一般的数据可视化都是js生成的，这点跟后端语言没啥关系。R的最大优点就是有一些优秀的可视化包，比如ggplot2

‘捌’ Python中数据可视化的两个库！

1. Matplotlib：是Python中众多数据可视化库的鼻祖，其设计风格与20世纪80年代的商业化程序语言MATLAB十分相似，具有很多强大且复杂的可视化功能;还包含了多种类型的API，可以采用多种方式绘制图标并对图标进行定制。
2. Seaborn：是基于Matplotlib进行高级封装的可视化库，支持交互式界面，使绘制图表功能变得简单，且图表的色彩更具吸引力。
3. ggplot：是基于Matplotlib并旨在以简单方式提高Matplotlib可视化感染力的库，采用叠加图层的形式绘制图形，比如先绘制坐标轴所在的图层，再绘制点所在的图层，最后绘制线所在的图层，但其并不适用于个性化定制图形。
4. Boken：是一个交互式的可视化库，支持使用Web浏览器展示，可使用快速简单的方式将大型数据集转换成高性能的、可交互的、结构简单的图表。
5. Pygal：是一个可缩放矢量图标库，用于生成可在浏览器中打开的SVG格式的图表，这种图表能够在不同比例的屏幕上自动缩放，方便用户交互。
6. Pyecharts：是一个生成ECharts的库，生成的ECharts凭借良好的交互性、精巧的设计得到了众多开发者的认可。

‘玖’ Python中除了matplotlib外还有哪些数据可视化的库

数据可视化是展示数据、理解数据的有效手段，常用的Python数据可视化库如下：
1.Matplotlib：第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。
2.Seaborn：利用Matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表，与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
3.ggplot：基于R的一个作图库的ggplot2，同时利用了源于《图像语法》中的概念，允许叠加不同的图层来完成一幅图，并不适用于制作非常个性化的图像，为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。
4.Bokeh：与ggplot很相似，但与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。
5.Plotly：可以通过Python notebook使用，与bokeh一样致力于交互图表的制作，但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型，如等值线图、树形图和三维图表。
6.pygal：与Bokeh和Plotly一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式，所有的图表都被封装成方法，且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。
7.geoplotlib：用于制作地图和地理相关数据的工具箱。可用来制作多种地图，比如等值区域图、热度图、点密度图等，必须安装Pyglet方可使用。
8.missingno：用图像的方式快速评估数据缺失的情况，可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图对数据进行修正。

‘拾’ Python中数据可视化经典库有哪些

Python有很多经典的数据可视化库，比较经典的数据可视化库有下面几个。

matplotlib

是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它利用通用的图形用户界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+，向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口。

pyplot 是 matplotlib 的一个模块，它提供了一个类似 MATLAB 的接口。 matplotlib 被设计得用起来像 MATLAB，具有使用 Python 的能力。

优点：绘图质量高，可绘制出版物质量级别的图形。代码够简单，易于理解和扩展，使绘图变得轻松，通过Matplotlib可以很轻松地画一些或简单或复杂的图形，几行代码即可生成直方图、条形图、散点图、密度图等等，最重要的是免费和开源。

优点：用于创建、操纵和研究复杂网络的结构、以及学习复杂网络的结构、功能及其动力学。

上面是我的回答，希望对您有所帮助！