Ⅰ python数据分析：可视化
本文是《数据蛙三个月强化课》的第二篇总结教程，如果想要了解 数据蛙社群 ，可以阅读 给DataFrog社群同学的学习建议 。温馨提示：如果您已经熟悉python可视化内容,大可不必再看这篇文章，或是之挑选部分文章
对于我们数据分析师来说，不仅要自己明白数据背后的含义，而且还要给老板更直观的展示数据的意义。所以，对于这项不可缺少的技能，让我们来一起学习下吧。
画图之前，我们先导入包和生成数据集
我们先看下所用的数据集
折线图是我们观察趋势常用的图形，可以看出数据随着某个变量的变化趋势，默认情况下参数 kind="line" 表示图的类型为折线图。
对于分类数据这种离散数据，需要查看数据是如何在各个类别之间分布的，这时候就可以使用柱状图。我们为每个类别画出一个柱子。此时，可以将参数 kind 设置为 bar 。
条形图就是将竖直的柱状图翻转90度得到的图形。与柱状图一样，条形图也可以有一组或多种多组数据。
水平条形图在类别名称很长的时候非常方便，因为文字是从左到右书写的，与大多数用户的阅读顺序一致，这使得我们的图形容易阅读。而柱状图在类别名称很长的时候是没有办法很好的展示的。
直方图是柱形图的特殊形式，当我们想要看数据集的分布情况时，选择直方图。直方图的变量划分至不同的范围，然后在不同的范围中统计计数。在直方图中，柱子之间的连续的，连续的柱子暗示数值上的连续。
箱线图用来展示数据集的描述统计信息，也就是[四分位数]，线的上下两端表示某组数据的最大值和最小值。箱子的上下两端表示这组数据中排在前25%位置和75%位置的数值。箱中间的横线表示中位数。此时可以将参数 kind 设置为 box。
如果想要画出散点图，可以将参数 kind 设置为 scatter，同时需要指定 x 和 y。通过散点图可以探索变量之间的关系。
饼图是用面积表示一组数据的占比，此时可以将参数 kind 设置为 pie。
我们刚开始学习的同学，最基本应该明白什么数据应该用什么图形来展示，同学们来一起总结吧。
Ⅱ 如何让python可视化
简介
在 Python 中，将数据可视化有多种选择，正是因为这种多样性，何时选用何种方案才变得极具挑战性。本文包含了一些较为流行的工具以及如何使用它们来创建简单的条形图，我将使用下面几种工具来完成绘图示例：
Pandas
Seaborn
ggplot
Bokeh
pygal
Plotly
在示例中，我将使用 pandas 处理数据并将数据可视化。大多数案例中，使用上述工具时无需结合 pandas，但我认为 pandas 与可视化工具结合是非常普遍的现象，所以以这种方式开启本文是很棒的。
什么是 Matplotlib？
Matplotlib是众多 Python 可视化包的鼻祖。其功能非常强大，同时也非常复杂。你可以使用 Matplotlib 去做任何你想做的事情，但是想要搞明白却并非易事。我不打算展示原生的 Matplotlib 例子，因为很多工具（特别是 Pandas 和 Seaborn）是基于 Matplotlib 的轻量级封装，如果你想了解更多关于 Matplotlib 的东西，在我的这篇文章—《simple graphing》中有几个例子可供参考。
Matplotlib 令我最不满的地方是它花费太多工作来获得目视合理的图表，但是在本文的某些示例中，我发现无需太多代码就可以轻松获得漂亮的可视化图表。关于 Matplotlib 冗长特点的示例，可以参考这篇文章《ggplot》中的平面图示例。
方法论
简要说一下本文的方法论。我坚信只要读者开始阅读本文，他们将会指出使用这些工具的更好方法。我的目标并非在每个例子中创造出完全相同的图表，而是花费大致相同的时间探索方法，从而在每个例子中以大体相同的方法将数据可视化。
在这个过程中，我所面临的最大挑战是格式化 x 轴和 y 轴以及基于某些大的标签让数据看起来合理，弄明白每种工具是如何格式化数据的也花费了我不少精力，我搞懂这些之后，剩余的部分就相对简单了。
另外还需要注意的一点是，条形图可能是制作起来相对更简单的图表，使用这些工具可以制作出多种类型的图表，但是我的示例更加侧重的是简易的格式化，而不是创新式的可视化。另外，由于标签众多，导致一些图表占据了很多空间，所以我就擅自移除了它们，以保证文章长度可控。最后，我又调整了图片尺寸，所以图片的任何模糊现象都是缩放导致的问题，并不代表真实图像的质量。
最后一点，我以一种尝试使用 Excel 另外一款替代品的心态来实现示例。我认为我的示例在报告、展示、邮件或者静态网页中都更具说服力。如果你正在评估用于实时可视化数据的工具，亦或是通过其他途径去分享，那么其中的部分工具会提供很多我还未涉猎到的功能。
数据集
之前的文章描述了我们要处理的数据，我从每一类中抽取了更深一层的样例，并选用了更详细的元素。这份数据集包含了125行，但是为了保持简洁，我只选用了前10行，完整的数据集可以在这里找到。
Ⅲ python中如何使用plotly实现数据可视化
在数据科学与分析领域，可视化是一个强大工具，能帮助我们理解数据、发现模式并得出洞察。Python 提供丰富库与工具，使数据分析流程高效灵活。本文将介绍 Python 中可视化数据分析的工作流程，从数据获取到最终洞见可视化展示。
1. 数据获取 - 首先，获取数据。Python 处理数据来源多样，如 pandas 处理结构化数据，requests 获取网络数据，或连接数据库。从 CSV 文件开始示例：
import pandas as pd
# 加载 CSV 数据 data = pd.read_csv('data.csv')
# 查看数据前几行 print(data.head())
2. 数据清洗与预处理 - 数据加载后，清洗与预处理，包括缺失值、异常值处理与数据转换。可视化在此阶段发挥关键作用，帮助识别数据问题。使用 matplotlib 或 seaborn 绘图：
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 绘制直方图 plt.hist(data['column_name'], bins=20)
# 绘制散点图 sns.scatterplot(x='column1', y='column2', data=data)
3. 数据分析与建模 - 数据清洗后，进行数据分析与建模，可能涉及统计分析、机器学习。可视化帮助理解数据关系并评估模型性能。例如，使用 seaborn 绘制相关性矩阵：
correlation_matrix = data.corr()
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('Correlation Matrix')
plt.show()
4. 结果展示与洞见发现 - 通过可视化展示数据分析结果，清晰传达洞见。可简单统计摘要或复杂交互式可视化，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. 进阶技巧与优化 - Python 提供进阶技巧和优化方法，使数据分析流程更强大高效。如使用 Plotly Express 自定义图表、利用交互式可视化、选择适合的可视化库。
6. 自动化与批量处理 - 处理大量数据或重复性分析时，自动化与批量处理至关重要。Python 提供循环、函数与分布式计算框架实现。
7. 最佳实践与优化建议 - 选择合适图表类型、保持图表简洁、添加注释、性能优化、使用交互式可视化。
8. 部署与分享成果 - 完成分析后，部署结果给利益相关者。生成静态报告、创建交互式应用程序、集成自动化工作流。
9. 数据安全与隐私保护 - 数据分析过程中，确保数据安全与隐私至关重要。使用加密、安全传输、访问控制、匿名化与脱敏化处理。
总结，本文深入探讨 Python 环境中可视化数据分析流程，从数据获取到洞见展示。介绍关键步骤、技术与最佳实践，确保数据分析过程高效、安全与可靠。
Ⅳ 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：
绘制方法：
应用场景：
示例：
Ⅳ 数据可视化——plt:用python画图（一）
在Python中使用matplotlib.pyplot进行数据可视化时，以下是一些基本操作和技巧：
1. 图形绘制 基本绘图：使用plt.plot函数展现数据的走势。例如，通过plt.plot绘制x和y的数据点连线图。 显示框设置：通过plt.figure调整图形窗口的大小和编号。如plt.figure)设置图形窗口的宽度为3，高度为5。 线条定制：在plt.plot函数中，可以通过color、linewidth和linestyle等参数定制线条的颜色、粗细和样式。
2. 坐标轴与图例 坐标轴设置：使用plt.xlim和plt.ylim设置x轴和y轴的显示范围；plt.xticks和plt.yticks调整坐标轴的刻度。 坐标轴标签：通过plt.xlabel和plt.ylabel为x轴和y轴添加标签。 图例添加：使用plt.legend为图形添加图例，以区分不同的数据线条。labels参数指定图例的标签，loc参数设置图例的位置。
3. 注释与交互 添加注解：使用plt.annotate在图形中添加注解，详细说明关键点。可以通过xy参数指定注解的位置，xytext参数指定文本的位置，arrowprops参数设置箭头的样式。 文本注释：使用plt.text在图形中插入简短的说明文本。fontdict参数用于设置文本的字体样式和颜色。
通过这些基本操作和技巧，你可以在Python中使用matplotlib.pyplot库轻松创建出既专业又美观的函数图像。记得动手实践，以提高你的数据可视化技能。