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  • python数据可视化大作业
    2022-06-10 21:48:51

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    Python大作业——爬虫+可视化+数据分析+数据库(数据库篇)

    一、登录界面

    由于该程序会通过与数据库的交互来实现歌曲收藏等功能,故需要首先设计一个进行登录注册的界面

    登录界面将与主界面同大小,且为了方便布局,设置为固定大小不可改变

    self.setFixedSize(960, 700)
    self.setWindowTitle('登录')  # 设置窗口名称
    self.setWindowIcon(QIcon('favicon.ico'))  # 设置左上角的窗口图标
    

    接下来通过调色板控件设置窗口背景

    palette = QPalette()
    palette.se
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  • 15 Python数据可视化_作业

    千次阅读 2020-07-02 08:29:12
    Seaborn数据集自带了car_crashes数据集,这是一个国外车祸的数据集。 1、请对这个数据集进行成对关系的探索 2、请用Seaborn画二元变量分布图,scatter、kde、hex ''' import seaborn as sns import matplotlib....
    # Author:Nimo_Ding
    
    '''
    Seaborn数据集自带了car_crashes数据集,这是一个国外车祸的数据集。
    1、请对这个数据集进行成对关系的探索
    2、请用Seaborn画二元变量分布图,scatter、kde、hex
    '''
    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt
    import ssl
    car_crashes=sns.load_dataset('car_crashes')
    print(car_crashes.head(3))
    # 成对关系
    sns.pairplot(car_crashes)
    plt.show()
    
    # 二元变量分布
    sns.jointplot(x="total",
                  y="alcohol",
                  data=car_crashes,
                  kind='scatter')
    sns.jointplot(x="total",
                  y="alcohol",
                  data=car_crashes,
                  kind='kde')
    sns.jointplot(x="total",
                  y="alcohol",
                  data=car_crashes,
                  kind='hex')
    
    
    
    

    成对关系:

    scatter:

    kde:

    hex:

    展开全文
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    千次阅读 多人点赞 2022-04-27 18:08:19
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    涉及内容:使用for循环对DataFrame中的全部数据做映射变换(没有使用映射方法),并把多列数据合并为一长列,最后结合seaborn库绘制出九个字段的直方图,并使用3×3的方式排列图表在一张画布上。

    导包

    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns
    

    小啾某次做数据分析,处理部分清洗后问卷数据df5如下:
    在这里插入图片描述


    其中A、B、C、D、E分别表示的是群众对该意见的支持度,1,2,3,4,5。
    然后将数据转化为支持度:

    df6 = pd.DataFrame(index=range(len(df5)))
    
    for i in df5.columns:
        a = []
        for j in df5[[i]].values:
            if j == 'A':
                a.append(1)
            elif j == 'B':
                a.append(2)
            elif j == 'C':
                a.append(3)
            elif j == 'D':
                a.append(4)
            elif j == 'E':
                a.append(5)
        df6[i[3:]] = a
    print(df6)
    

             在这里插入图片描述


    使用pandas的melt方法把“宽”数据的多列合并成为一长列。

    d = {
        "建议1": df6[["建议1"]].values,
        "建议2": df6[["建议2"]].values,
        "建议3": df6[["建议3"]].values,
        "建议4": df6[["建议4"]].values,
        "建议5": df6[["建议5"]].values,
        "建议6": df6[["建议6"]].values,
        "建议7": df6[["建议7"]].values,
        "建议8": df6[["建议8"]].values,
        "建议9": df6[["建议9"]].values
    }
    m = pd.melt(df6)
    print(m)
    

    m输出如下:
                         在这里插入图片描述


    将九个字段,绘制出九个条形图,代码如下:

    sns.set_style('darkgrid')
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STKAITI']
    g = sns.FacetGrid(m, col='variable', col_wrap=3)
    g = g.map(sns.histplot, 'value')
    

    图像效果如下:

           在这里插入图片描述


    本次练习分享就到这里,小啾祝您学习愉快!
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    展开全文
  • python可视化作业

    2022-04-23 23:22:28
    对于源数据可视化2015-10-20的销售总金额,横坐标为小时,纵坐标为每小时的销售总金额 思路 总体分为两部分,首先是数据处理,然后是作图。数据处理包括数据读取,创建目标变量的两个矩阵,合并矩阵,提取小时数,...

    折线图

    任务说明

    对于源数据,可视化2015-10-20的销售总金额,横坐标为小时,纵坐标为每小时的销售总金额

    思路

    总体分为两部分,首先是数据处理,然后是作图。数据处理包括数据读取,创建目标变量的两个矩阵,合并矩阵,提取小时数,分组求和。作图便是对画布做一些处理。

    代码

    数据处理部分
    
    data = pd.read_csv('data.csv')
    
    the_day = data[data.trx_date_c1=='2015-10-20']
    the_day_c1 = the_day[['exp_c1','trx_datime_c1']]
    the_day_c1.rename(columns={'exp_c1':'Sell amouts','trx_datime_c1':'Datetime'},inplace=True)
    the_day_c2 = the_day[['exp_c2','trx_datime_c2']]
    the_day_c2.rename(columns={'exp_c2':'Sell amouts','trx_datime_c2':'Datetime'},inplace=True)
    
    the_day_C = pd.concat([the_day_c1,the_day_c2],axis=0)
    the_day_C = the_day_C.reset_index(drop=True)
    
    the_day_C['hour'] = the_day_C['Datetime'].apply(lambda x: x[11:13])
    line = pd.DataFrame(the_day_C.groupby(['hour']).sum()).loc['00':,:]
    

    首先用.read_csv读取csv文件,因为我们的目标是2015-10-20这天各小时的销售金额,紧接着就把变量trx_date_c1定位到这一天,然后创建两个二维数组the_day_c1与c2,把我们需要的变量trx_datetime_c1与c2以及对应的金额exp_c1与c2放进去,形成两个矩阵,同时为了直观方便,对其做了一个rename处理。对于返回的数据列表用.concat()函数进行合并,因为是对行进行合并,所以axis=0(列即为1),做完合并处理后,为保证数据的连续性,避免错乱,这里用到.reset_index(drop=True)。最后对Datetime做切片处理,提取我们的小时数hour,然后用.DataFrame()函数的分组求和,groupby()对小时数分组,sum()对金额求和。

    作图部分
    
    plt.figure(figsize=(10, 8))
    plt.plot(line.index, line['Sell amouts'])
    plt.xlabel('Hour', size=13)
    plt.ylabel('Sell Amouts', size=13)
    plt.show()
    

    这里对画布尺寸figsize=(宽,高),横纵坐标,以及横纵坐标的标题和尺寸做处理。plot(x,y)这里x为向量,y为矩阵,确保到y的行数与向量一样作为横坐标,那么列数对应的就是纵坐标。

    效果图

    在这里插入图片描述

    展开全文
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