python3数据可视化方法

1. 如何使用python数据特征分析与可视化

如何评价利用python制作数据采集，计算，可视化界面
1、为什么用Python做数据分析
首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。并且Python与Ruby都有大量的Web框架，因此用于网站的建设，另一方面个人觉得因为Python作为解释性语言相对编译型语言更为简单，可以通过简单的脚本处理大量的数据。而组织内部统一使用的语言将大大提高工作效率。
2、为什么用R做数据分析
R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少。另外R语言具有强大的可视化功能，一个散点图箱线图可以用一条程序搞定，相比Excel更加简单。
在使用环境方面，SAS在企业、政府及军事机构使用较多，因其权威认证；SPSS、R大多用于科研机构，企业级应用方面已有大量的商业化R软件，同时可结合（具体怎么结合，尚未搞明白）Hadoop进行数据挖掘。

2. 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。

3. 如何python数据可视化代码

matplotlib的图像都位于Figure对象中，你可以用plt.figure创建一个新的Figure，不能通过空Figure绘图，必须用add_subplot创建一个或多个sub_plot才行
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> fig=plt.figure()
>>> ax1=fig.add_subplot(2,2,1)
>>> ax2=fig.add_subplot(2,2,2)

你可以在matplotlib的文档中找到各种图表类型，由于根据特定布局创建Figure和subplot是一件常见的任务，于是便出现一个更为方便的方法：plt.subplots,它可以创建一个新的Figure，且返回一个含有已创建的subplot对象的numpy数组。

4. python 怎样数据可视化 3d

importrandom

importnumpyasnp
importmatplotlibasmpl
importmatplotlib.pyplotasplt
importmatplotlib.datesasmdates

frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D

mpl.rcParams['font.size']=10

fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')

forzin[2011,2012,2013,2014]:
xs=xrange(1,13)
ys=1000*np.random.rand(12)

color=plt.cm.Set2(random.choice(xrange(plt.cm.Set2.N)))
ax.bar(xs,ys,zs=z,zdir='y',color=color,alpha=0.8)

ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(xs))
ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(ys))

ax.set_xlabel('Month')
ax.set_ylabel('Year')
ax.set_zlabel('SalesNet[usd]')

plt.show()

效果图：

利用ptyhonmatplotlib 3D函数可以画出一些3D视觉图

5. python 可视化界面怎么做

首先，如果没有安装python和PyQt软件的请先直接搜索下载并安装。python是一个开源软件，因此都是可以在网上免费下载的，最新版本即可。下载完成后，我们先打开PyQt designer。

2
打开后，首先是一个默认的新建窗口界面，在这里我们就选择默认的窗口即可。

3
现在是一个完全空白的窗口。第一步我们要先把所有的设计元素都拖进这个窗口。我们先拖入一个“Label”，就是一个不可编辑的标签。

随后我们再拖入一个可以编辑的“Line Edit”

最后我们拖入最后一个元素：“PushButton”按钮，也就是平时我们所点的确定。

目前我们已经把所有所需要的元素都拖入了新建的窗口。对于每一个元素，我们都可以双击进行属性值的修改，此时我们仅需要双击改个名字即可

此时我们已经完成了一半，接下来需要对动作信号进行操作。我们需要先切入编辑信号的模式

此时把鼠标移动到任意元素，都会发现其变成红色，代表其被选中。

当我们选中pushbutton后，继续拖动鼠标指向上面的line edit，会发现由pushbutton出现一个箭头指向了line edit，代表pushbutton的动作会对line edit进行操作。

随即会弹出一个配置连接窗口。左边的是pushbutton的操作，我们选择clicked()，即点击pushbutton。

右边是对line edit的操作，我们选择clear()，即清楚line edit中的内容。

最后我们点击确定。

保存完成后，我们在PyQt中的操作就已经完成了。保存的文件名我们命名为test，PyQt生成的设计文件后缀是.ui。

6. 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！

7. 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。

8. 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。

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链接:

书名：Python数据可视化编程实战

作者：Igor Milovanovic

译者：颛清山

豆瓣评分：7.2

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2015-5-1

页数：242

内容简介：

《Python数据可视化编程实战》是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南，介绍了如何使用Python最流行的库，通过60余种方法创建美观的数据可视化效果。

全书共8章，分别介绍了准备工作环境、了解数据、绘制并定制化图表、学习更多图表和定制化、创建3D可视化图表、用图像和地图绘制图表、使用正确的图表理解数据以及更多matplotlib知识。

《Python数据可视化编程实战》适合那些对Python编程有一定基础的开发人员，可以帮助读者从头开始了解数据、数据格式、数据可视化，并学会使用Python可视化数据。