python可视化项目

⑴ 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。

⑵ Python 可视化:箱线图

Python可视化中的箱线图是一种用于展示一组数据分散情况的统计图。以下是关于箱线图的具体说明：

• 组成部分：

  • 箱体：包含数据的下四分位数、中位数和上四分位数。
  • 上下边缘：由Q3+1.5IQR和Q11.5IQR计算得出，其中IQR为四分位数差。
  • 异常值：位于上下边缘之外的点被视为异常值，其中内限与外限之间为温和异常值，外限以外为极端异常值。

• 绘制方法：

  • 在Python中，可以使用matplotlib库中的boxplot函数来绘制箱线图。
  • 通过添加meanprops={}参数，可以在箱线图中绘制均值点。
  • 当绘图变量较多时，可以通过设置boxplot来实现水平分布的箱线图。

• 应用场景：

  • 箱线图能够直观地展示数据的分布特征，包括中心位置、分散程度和异常值等。
  • 通过比较不同组别的箱线图，可以快速分析数据之间的差异和变化趋势。
  • 在数据分析、数据挖掘、机器学习等领域中，箱线图是一种常用的数据可视化工具。

• 示例：

  • 以2022年7月中国五个城市的小时平均气温数据为例，可以使用matplotlib绘制箱线图，并对图形进行自定义美化，以便更清晰地展示各城市气温的分布情况。

⑶ 学生要了解的Ph可视化模块

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数据可视化动画还在用Excel做?

现在一个简单的Python包就能分分钟搞定!

而且生成的动画也足够丝滑

这是一位专攻Python语言的程序员开发的安装包， 名叫

Pyn imate。

目前可以直接通过PyPI安装使用。

使用指南

想要使用Pyn imate， 直接import一下就行。

输入数据后， Pyn imate将使用函数Barplot() 来创建条形数据动

画。

而创建这种动画， 输入的数据必须是pandas数据结构(如下)

，其中将时间列设置为索引，换句话说索引代表的是自变量。

具体的代码形式如下：

比如要处理具体的数据，写成代码应该是这样子的。

此外， 要制作条形数据动画， Barplot还有三个必需的参数得注

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

data就是表格的数据， 这里也就不再赘述。

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time_format是指数据索引的时间日期格式， 一般为：”%Y-

%m-%d”。

最后是ip_freq， 它是制作动画中比较关键的一步， 通过线性插

值使动画更加流畅丝滑。

一般来说，并不是所有的原始数据都适合做成动画，现在一个

典型的视频是24fps， 即每秒有24帧。

举个栗子，下面这个表格中的数据只有三个时间点，按理说只

能生成3帧视频，最终动画也只有3/24秒。

这时候， ip_freq插值(线性) 就开始发挥作用了， 如果插值是

一个季度，则得出的数据就变成了这样：

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具体的插值时间间隔为多久，则要视具体的数据而定，一般绘

制大数据时， 设置为ip_freq=None。

至此，就能生成数据动画了，完整代码如下所示：

最后还有一个问题，那就是保存动画，有两个格式可以选择：

gif或者mp 4。

保存为动图一般使用：

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若要保存为mp 4的话， ffmpeg是个不错的选择， 它是保存为

mp4的标准编写器。

或者

当然， 同样也可以使用Canvas.save() 来保存。