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  • python可视化图表生成(一)

    千次阅读 多人点赞 2021-04-27 21:56:27
    plt.show()#生成图表 三、散点图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0., 5., 0.2)#从0-5之间,产生等差数列,公差为0.2 plt.plot(x, x, "r--", x, x**2, "bs", x, x**3, "g^")# plt...

    一、安装拓展包

    pip install matplotlib在这里插入图片描述
    二、折线图

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x = np.linspace(0, 2, 100)#创建等差数列 0-2之间100个
    
    plt.plot(x, x, label="line1")#第一个参数为横坐标 第二个为纵坐标 第三个为曲线名字
    plt.plot(x, x**2, label="line2")
    plt.plot(x, x**3, label="line3")
    
    plt.xlabel("x label")#x轴名字
    plt.ylabel("y label")#y轴名字
    
    plt.title("测试折线图")#图标名字
    
    plt.legend()#显示图例
    
    plt.show()#生成图表
    

    在这里插入图片描述
    三、散点图

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x = np.arange(0., 5., 0.2)#从0-5之间,产生等差数列,公差为0.2
    
    plt.plot(x, x, "r--", x, x**2, "bs", x, x**3, "g^")#
    plt.xlabel("x label")#x轴名字
    plt.ylabel("y label")#y轴名字
    
    plt.title("测试折线图")#图标名字
    
    plt.legend()#显示图例
    
    plt.show()#生成图表
    

    在这里插入图片描述
    四、三维散点图

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    
    data = np.random.randint(0, 255, size=[40,40,40])#产生0~255的随机数40x3个
    
    x,y,z = data[0],data[1],data[2]#x y z分别40个随机数
    ax = plt.subplot(111, projection="3d")#创建三维绘图
    
    ax.scatter(x[:10], y[:10], z[:10], c="y")#绘制散点
    ax.scatter(x[10:20], y[10:20], z[10:20], c="r")
    ax.scatter(x[30:40], y[30:40], z[30:40], c="g")
    
    ax.set_xlabel("X")#x轴名字
    ax.set_ylabel("Y")#y轴名字
    ax.set_zlabel("Z")#z轴名字
    
    
    plt.title("测试折线图")#图标名字
    
    plt.legend()#显示图例
    
    plt.show()#生成图表
    
    

    在这里插入图片描述

    五、三维平面图

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    
    fig = plt.figure()#创建一个新的画板
    ax = Axes3D(fig)
    X = np.arange(-4, 4, 0.25)#产生-4~4之间的等差数列,公差0.25
    Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
    X,Y = np.meshgrid(X, Y)#画网格
    R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
    Z = np.sin(R)#产生z值
    ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap="rainbow")#绘图
    
    plt.show()#生成图表
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • Python开发 之 各种可视化图表的绘制

    万次阅读 多人点赞 2019-04-29 20:41:28
    文章目录1、简介2、用 matplotlib 绘制各种可视化图表2.1 折线图2.2 柱形图2.3 饼图2.4 绘制三维散点图2.5 散点图3、其它可视化库3.1 Seaborn3.2 ggplot3.3 Bokeh3.4 pygal3.5 Plotly3.6 geoplotlib3.7 Gleam3.8 ...

    1、简介

    最近项目中用到不少有关Python图表的知识,主要用的可视化程序库的泰斗 matplotlib 。其实还有很多相关画图表的图形库,大多数可视化图形库是基于 matplotlib 构建的并且确保一些用例更简单。本文主要讲的是 matplotlib ,在文尾将会介绍 11 种其它的数据可视化库。

    matplotlib 是Python可视化程序库的泰斗。经过十几年它任然是Python使用者最常用的画图库。它的设计和在1980年代被设计的商业化程序语言MATLAB非常接近。

    由于 matplotlib 是第一个 Python 可视化程序库,有许多别的程序库都是建立在它的基础上或者直接调用它。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包,它们让你能用更少的代码去调用 matplotlib的方法。

    虽然用matplotlib可以很方便的得到数据的大致信息,但是如果要更快捷简单地制作可供发表的图表就不那么容易了。就像Chris Moffitt 在“Python可视化工具简介”中提到的一样:“功能非常强大,也非常复杂。”
    在这里插入图片描述

    官网:https://matplotlib.org/
    Github/matplotlib:https://github.com/matplotlib/matplotlib

    安装:

    pip install matplotlib
    

    2、用 matplotlib 绘制各种可视化图表

    2.1 折线图

    折线图

    # encoding: utf-8
    """
    Author: 沙振宇
    CreateTime: 2019-4-29
    UpdateTime: 2019-12-12
    Info: matplotlib 使用示例 —— 折线图
    """
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #折线图
    x = [5,7,11,17,19,25]#点的横坐标
    k1 = [0.82,0.91,0.93,1.26,0.97,0.95]#线1的纵坐标
    k2 = [0.89,1.22,1.94,1.57,1.43,0.93]#线2的纵坐标
    plt.plot(x,k1,'s-',color = 'r',label="红线的名字")#s-:方形
    plt.plot(x,k2,'o-',color = 'g',label="绿线的名字")#o-:圆形
    plt.xlabel("横坐标名字")
    plt.ylabel("纵坐标名字")
    plt.legend(loc = "best")#图例
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 中文
    plt.show()
    

    2.2 柱形图

    柱形图

    # encoding: utf-8
    """
    Author: 沙振宇
    CreateTime: 2019-4-29
    UpdateTime: 2019-12-12
    Info: matplotlib 使用示例 —— 柱形图
    """
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    #柱状图
    A1 = [0.88,0.81,0.85]
    A2 = [0.89,0.86,0.84]
    A3 = [0.88,0.83,0.89]
    A4 = [0.86,0.86,0.88]
    A5 = [0.90,0.83,0.83]
    x = np.arange(3) #总共有几组,就设置成几,我们这里有三组,所以设置为3
    total_width, n = 0.6, 5    # n有多少个类型
    width = total_width / n
    x = x - (total_width - width) / 2
    plt.bar(x, A1, color = "r",width=width,label='a1 ')
    plt.bar(x + width, A2, color = "y",width=width,label='a2')
    plt.bar(x + 2 * width, A3 , color = "c",width=width,label='a3')
    plt.bar(x + 3 * width, A4 , color = "g",width=width,label='a4')
    plt.bar(x + 4 * width, A5 , color = "b",width=width,label='a5')
    plt.xlabel("横轴的名字")
    plt.ylabel("纵轴的名字")
    plt.legend(loc = "best")
    plt.xticks([0,1,2],['左边','中间','右边'])
    plt.ylim((0.8, 0.95))
    my_y_ticks = np.arange(0.8, 0.95, 0.02)
    plt.yticks(my_y_ticks)
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']  # 中文
    plt.show()
    

    2.3 饼图

    饼图

    # encoding: utf-8
    """
    Author: 沙振宇
    CreateTime: 2019-4-29
    UpdateTime: 2019-12-12
    Info: matplotlib 使用示例 —— 饼图
    """
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 饼图
    data = {
        '中国': (130, '#7199cf'),
        '美国': (115, '#4fc4aa'),
        '日本': (60, '#ffff10'),
    }
    # 设置绘图对象的大小
    fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
    cities = data.keys()
    values = [x[0] for x in data.values()]
    colors = [x[1] for x in data.values()]
    ax1 = fig.add_subplot(111)
    ax1.set_title('饼图')
    labels = ['{}:{}'.format(city, value) for city, value in zip(cities, values)]
    
    explode = [0.05, 0, 0] # 设置饼图的凸出显示
    ax1.pie(values, labels=labels, colors=colors, explode=explode, shadow=True) # 画饼状图, 并且指定标签和对应的颜色  指定阴影效果
    
    # plt.savefig('pie.jpg') # 保存成图片
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']  # 中文
    plt.show()
    

    2.4 三维散点图

    三维散点图

    # encoding: utf-8
    """
    Author: 沙振宇
    CreateTime: 2019-4-29
    UpdateTime: 2019-12-12
    Info: matplotlib 使用示例 —— 三维散点图
    """
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    
    
    data = np.random.randint(0, 255, size=[50, 50, 50])
    x, y, z = data[0], data[1], data[2]
    ax = plt.subplot(111, projection='3d') # 创建一个三维的绘图工程
    # 将数据点分成三部分画,在颜色上有区分度
    ax.scatter(x[:10], y[:10], z[:10], c='y') # 绘制数据点
    ax.scatter(x[10:20], y[10:20], z[10:20], c='r')
    ax.scatter(x[30:40], y[30:40], z[40:50], c='g')
    ax.set_zlabel('Z') # 坐标轴
    ax.set_ylabel('Y')
    ax.set_xlabel('X')
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']  # 中文
    plt.show()
    

    2.5 散点图

    散点图

    # encoding: utf-8
    """
    Author: 沙振宇
    CreateTime: 2019-4-29
    UpdateTime: 2019-12-12
    Info: matplotlib 使用示例 —— 散点图
    """
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x = np.arange(0., 5., 0.2)
    plt.xlabel('横轴名字')
    plt.ylabel('纵轴名字')
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']  # 中文
    plt.plot(x, x, 'r--', x, x ** 2, 'bs', x, x ** 3, 'g^')
    plt.show()
    

    3、其它可视化库

    3.1 Seaborn

    Seaborn利用了matplotlib,用简洁的代码来制作好看的图表。Seaborn跟matplotlib最大的区别就是它的默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。由于Seaborn是构建在matplotlib的基础上的,你需要了解matplotlib从而来调整Seaborn的默认参数。
    官网: http://seaborn.pydata.org/index.html

    3.2 ggplot

    ggplot 基于R的一个作图包 ggplot2, 同时利用了源于 《图像语法》(The Grammar of Graphics)中的概念。ggplot 跟 matplotlib 的不同之处是它允许你叠加不同的图层来完成一幅图。比如你可以从轴开始,然后加上点,加上线,趋势线等等。虽然《图像语法》得到了“接近思维过程”的作图方法的好评,但是习惯了matplotlib的用户可能需要一些时间来适应这个新思维方式。ggplot的作者提到 ggplot 并不适用于制作非常个性化的图像。它为了操作的简洁而牺牲了图像复杂度。ggplot跟pandas的整合度非常高,所以当你使用它的时候,最好将你的数据读成 DataFrame。
    官网: http://ggplot.yhathq.com/

    3.3 Bokeh

    跟ggplot一样, Bokeh 也是基于《图形语法》的概念。但是跟ggplot不一样的是,它完全基于Python而不是从R引用过来的。它的长处在于它能用于制作可交互,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。Boken也支持数据流和实时数据。
    Bokeh为不同的用户提供了三种控制水平。最高的控制水平用于快速制图,主要用于制作常用图像, 例如柱状图,盒状图,直方图。中等控制水平跟matplotlib一样允许你控制图像的基本元素(例如分布图中的点)。最低的控制水平主要面向开发人员和软件工程师。它没有默认值,你得定义图表的每一个元素。
    官网: https://bokeh.pydata.org/en/latest/

    3.4 pygal

    pygal 跟 Bokeh 和 Plotly 一样,提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。跟其他两者的主要区别在于它可以将图表输出为SVG格式。如果你的数据量相对小,SVG就够用了。但是如果你有成百上千的数据点,SVG的渲染过程会变得很慢。由于所有的图表都被封装成了方法,而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。
    官网: http://www.pygal.org/en/latest/index.html

    3.5 Plotly

    在线制图工具Plotly,但是你知道你可以通过Python notebook使用它么?Plotly 跟 Bokeh 一样致力于交互图表的制作,但是它提供在别的库中很难找到的几种图表类型,比如等值线图,树形图和三维图表。
    官网: https://plot.ly/python/

    3.6 geoplotlib

    geoplotlib 是一个用于制作地图和地理相关数据的工具箱。你可以用它来制作多种地图,比如等值区域图, 热度图,点密度图。你必须安装 Pyglet (一个面向对象编程接口)来使用geoplotlib。 不过因为大部分Python的可视化工具不提供地图,有一个专职画地图的工具也是挺方便的。
    Github:https://github.com/andrea-cuttone/geoplotlib

    3.7 Gleam

    Gleam 借用了R中 Shiny 的灵感。 它允许你只利用 Python 程序将你的分析变成可交互的网络应用,你不需要会用HTML CSS 或者 JaveScript。Gleam 可以使用任何一种 Python 的可视化库。当你创建一个图表的时候,你可以在上面加上一个域,这样用户可以用它来对数据排序和过滤了。
    Github:https://github.com/dgrtwo/gleam

    3.8 missingno

    缺失数据是永远的痛。missingno 用图像的方式让你能够快速评估数据缺失的情况,而不是在数据表里面步履维艰。你可以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来考虑对数据进行修正。
    Github: https://github.com/ResidentMario/missingno

    3.9 Leather

    Leather的最佳定义来自它的作者 Christopher Groskopf:“Leather 适用于现在就需要一个图表并且对图表是不是完美并不在乎的人。”它可以用于所以的数据类型然后生成SVG图像,这样在你调整图像大小的时候就不会损失图像质量。这个库很新,一些文档还没有最后完成。图像成品非常基础——但是这就是设计目标。
    官网:https://leather.readthedocs.io/en/latest/index.html

    3.10 pastalog

    面向训练神经网络的简单实时可视化服务器。 Lasagne。Keras。Tensorflow。Torch。Theano和基本所有其他内容一起使用。
    Github: https://github.com/rewonc/pastalog

    3.11 GazeParser

    GazeParser是眼动研究的一个包。 对于录制,该软件包提供了一个模块来控制来自VisionEgg和PsychoPy的基于视频的开源眼动追踪应用程序SimpleGazeTracker。 对于数据分析,该软件包提供各种功能,例如检测扫视和固定,绘制和比较扫描路径,计算扫视轨迹曲率等。
    pypi:https://pypi.org/project/GazeParser/0.11.1/

    4、此项目Github源码分享

    https://github.com/ShaShiDiZhuanLan/Demo_Matplotlib_Python

    展开全文
  • 第一章内容发布在(使用Python制作疫情数据分析可视化图表(一))https://blog.csdn.net/yue__yang/article/details/104538235,请自行食用。 二、时间序列与区域划分 1、数据类型转换为时间序列 在数据中,有一个...
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  • Python可视化图表生成-Matplotlib Matplotlib 是Python中类似 MATLAB 的绘图工具,熟悉 MATLAB 也可以很快的上手 Matplotlib 安装 pip install matplotlib 折线图 import numpy as npimport matplotlib....

    Python可视化图表生成-Matplotlib

    Matplotlib 是Python中类似 MATLAB 的绘图工具,熟悉 MATLAB 也可以很快的上手 Matplotlib

    安装

     

    pip install matplotlib

    图片
    折线图

    import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib
    # 指定默认字体matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']matplotlib.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'# 解决负号'-'显示为方块的问题matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    x = np.linspace(0, 2, 100)  # 创建等差数列 0-2之间100个
    plt.plot(x, x, label="line1")  # 第一个参数为横坐标 第二个为纵坐标 第三个为曲线名字plt.plot(x, x ** 2, label="line2")plt.plot(x, x ** 3, label="line3")plt.xlabel("x label")  # x轴名字plt.ylabel("y label")  # y轴名字plt.title("折线图")  # 图标名字plt.legend()  # 显示图例plt.show()  # 生成图表

    图片

    散点图

    ​​​​​​​

    import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib
    # 指定默认字体matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']matplotlib.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'# 解决负号'-'显示为方块的问题matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    x = np.arange(0., 5., 0.2)  # 从0-5之间,产生等差数列,公差为0.2plt.plot(x, x, "r--", x, x ** 2, "bs", x, x ** 3, "g^")  #plt.xlabel("x label")  # x轴名字plt.ylabel("y label")  # y轴名字plt.title("折线图")  # 图标名字plt.legend()  # 显示图例
    plt.show()  # 生成图表
    

    图片

    三维散点图

    ​​​​​​​

    import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib
    # 指定默认字体matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']matplotlib.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'# 解决负号'-'显示为方块的问题matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    data = np.random.randint(0, 255, size=[40, 40, 40])  # 产生随机数
    x, y, z = data[0], data[1], data[2]  #ax = plt.subplot(111, projection="3d")  # 创建三维绘图
    ax.scatter(x[:10], y[:10], z[:10], c="y")  # 绘制散点ax.scatter(x[10:20], y[10:20], z[10:20], c="r")ax.scatter(x[30:40], y[30:40], z[30:40], c="g")
    ax.set_xlabel("X")  # x轴名字ax.set_ylabel("Y")  # y轴名字ax.set_zlabel("Z")  # z轴名字
    plt.title("三维散点图")  # 图标名字plt.legend()  # 显示图例plt.show()  # 生成图表
    

    图片

     

    三维平面图

    import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlibfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    # 指定默认字体matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']matplotlib.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'# 解决负号'-'显示为方块的问题matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    fig = plt.figure()ax = Axes3D(fig)X = np.arange(-4, 4, 0.25)Y = np.arange(-4, 4, 0.25)X, Y = np.meshgrid(X, Y)  #R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2)Z = np.sin(R)ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap="rainbow")  #
    plt.show()  # 生成图表
    

    图片

     

    展开全文
  • 主要给大家介绍了关于Python数据可视化教程之利用Matplotlib实现各种图表的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起看看吧
  • Python绘制六种可视化图表(强烈建议收藏)

    万次阅读 多人点赞 2019-05-28 16:24:28
    可视化图表,有相当多种,但常见的也就下面几种,其他比较复杂一点,大都也是基于如下几种进行组合,变换出来的。对于初学者来说,很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了,由于种类太多,几种图表的绘制方法很有...

    前言

    本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。

    PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取

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    可视化图表,有相当多种,但常见的也就下面几种,其他比较复杂一点,大都也是基于如下几种进行组合,变换出来的。对于初学者来说,很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了,由于种类太多,几种图表的绘制方法很有可能会混淆起来。

    因此,在这里,我特地总结了六种常见的基本图表类型,你可以通过对比学习,打下坚实的基础。

    01. 折线图

    绘制折线图,如果你数据不是很多的话,画出来的图将是曲折状态,但一旦你的数据集大起来,比如下面我们的示例,有100个点,所以我们用肉眼看到的将是一条平滑的曲线。

    这里我绘制三条线,只要执行三次plt.plot就可以了。

    show image

    02. 散点图

    其实散点图和折线图是一样的原理,将散点图里的点用线连接起来就是折线图了。所以绘制散点图,只要设置一下线型即可。

    注意:这里我也绘制三条线,和上面不同的是,我只用一个plt.plot就可以了。

    show image

    03. 直方图

    直方图,大家也不算陌生了。这里小明加大难度,在一张图里,画出两个频度直方图。这应该在实际场景上也会遇到吧,因为这样真的很方便比较,有木有?

     

    04. 柱状图

    同样的,简单的柱状图,我就不画了,这里画三种比较难的图。

    4.1 并列柱状图

    show image

    4.2 叠加柱状图

    show image

    05. 饼图

    5.1 普通饼图

    show image

    5.2 嵌套饼图

    show image

    5.3 极轴饼图

    要说酷炫,极轴饼图也是数一数二的了,这里肯定也要学一下。

    show image

    06. 三维图

    6.1 绘制三维散点图

    show image

    6.2 绘制三维平面图

    show image

    展开全文
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    2020-12-21 12:29:47
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空空如也

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