python--数据可视化

Posted

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python--数据可视化相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

数据如何清晰、准确、交互的展现,通过数据可视化,将实现这些效果。

python可视化需要用到的库:pandas,matplotlib

参考官方教程:http://matplotlib.org/index.html

散点图:

绘图函数:plot(x,y,‘.‘,color(r,g,b))

x、y,x轴和y轴的序列;‘.’,散点图中点的大小;color:rgb定义

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

data = pandas.read_csv(
    C://Users//leon//Desktop//data.csv
)

mainColor = (52/256, 88/256, 151/256, 1) #1是透明度

font = {
    size: 20,
    family: SimHei
}   #设置字体,若不设置则不会显示中文字体
matplotlib.rc(font, **font)

#%matplotlib qt

#plt.grid(True)

#小点
plt.xlabel(广告费用, color=mainColor)
plt.ylabel(购买用户数, color=mainColor)
plt.tick_params(axis=x, colors=mainColor)  #刻度线设置
plt.tick_params(axis=y, colors=mainColor)  
plt.plot(
    data[广告费用], 
    data[购买用户数], 
    ., color=mainColor
)

如若运行环境是pycharm,则在最后添加:

plt.show()
才可显示图形。

 折线图:

plot(x,y,style,color,linewidth)

title(‘图的标图‘)

style,线的样式;linewidth线的宽度。

import pandas
import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt

data = pandas.read_csv(
    C://Users//leon//Desktop//data.csv
)

#对日期格式进行转换
data[购买日期] = pandas.to_datetime(
    data[日期]
)


mainColor = (42/256, 87/256, 141/256, 1);

font = {
    size: 20,
    family: SimHei
}
matplotlib.rc(font, **font)

#%matplotlib qt

plt.xlabel(
    购买日期, 
    color=mainColor
)
plt.ylabel(
    购买用户数, 
    color=mainColor
)
plt.tick_params(
    axis=x, 
    colors=mainColor
)
plt.tick_params(
    axis=y, 
    colors=mainColor
)

#‘-‘    顺滑的曲线
plt.plot(
    data[购买日期], 
    data[购买用户数], 
    -, color=mainColor
)   

plt.title(购买用户数)
plt.show()

与散点图相比,plt.plot(第三个参数设置为‘-’,即可转化为则线图。

 饼图:

pie(x,labels,colors,explode,autopct)

x 绘图的序列;labels标签序列;colors颜色;explode需要突出的序列;autopct饼图占比的下手格式;%.2f保留2位小数

labels = Frogs, Hogs, Dogs, Logs
sizes = [15, 30, 45, 10]
explode = (0, 0.1, 0, 0)  # only "explode" the 2nd slice (i.e. ‘Hogs‘)

fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct=%1.1f%%,
        shadow=True, startangle=90)
ax1.axis(equal)  # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.

#设置为横轴和纵轴等长的饼图
#也就是圆形的饼图,而非椭圆形的饼图

plt.show()

 柱形图:

bar(left,height,width,color)

left x轴序列;height y轴数值 ;width 柱形图的宽度;color 填充颜色

import numpy
import pandas
import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt

font = {
    family : SimHei
}
matplotlib.rc(font, **font)    #创建中文环境

data = pandas.read_csv(
    C://Users//leon//Desktop//data.csv
)

result = data.groupby(
    by=[手机品牌], 
    as_index=False
)[月消费(元)].agg({
    月消费: numpy.sum
})   #透视

#竖向柱形图
mainColor = (42/256, 87/256, 141/256, 1)
index = numpy.arange(
    result.月消费.size
)
sgb = result.sort_values(
    by="月消费", 
    ascending=False
)  #降序,false改为true则为升序
plt.bar(
    index, sgb.月消费, 
    color=mainColor
)
plt.xticks(index, sgb.手机品牌) #xticks函数为加上中文标签
plt.show()

 



以上是关于python--数据可视化的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

python 用于数据探索的Python代码片段(例如,在数据科学项目中)

性能有瓶颈?3 个实时可视化 Python 工具包来帮你!

json 可视代码工作室Angular with Firebase片段

测量运行时python中每行花费的时间

一行Python代码即可实现数据可视化大屏

常用python日期日志获取内容循环的代码片段