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  • 0-python大数据可视化
  • Python数据可视化编程实践-绘制图表准备工作打开Jupyter Notebook,导入需要的包,并配置好图片交互和中文显示环境:import pandas as pdimport numpy as npimport sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')...

    Python

    数据可视化编程实践

    -

    绘制图表

    准备工作

    打开

    Jupyter Notebook

    ,导入需要的包,

    并配置好图片交互和中文显示环

    境:

    import pandas as pd

    import numpy as np

    import sys

    reload(sys)

    sys.setdefaultencoding('utf-8')

    import matplotlib as mpl

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib.cm as cm

    %matplotlib inline

    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #

    用来正常显示中文标签

    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #

    用来正常显示负号

    定义图表类型——柱状图、线形图和堆积柱状图

    调用

    figure()

    方法,创建一个新的图表,接下来的绘图操作都在此图表中进

    行,参数

    figsize=(12,6)

    表示该图表的大小。

    调用

    subplot(231)

    方法把图表分割成

    2

    3

    列的网格,

    1

    表示图形的标号。

    x = [1, 2, 3, 4]

    y =[5, 4, 3, 2]

    plt.figure(figsize=(12,6))

    plt.subplot(231)

    plt.plot(x,y) #

    折线图

    plt.subplot(232)

    plt.bar(x,y) #

    垂直柱状图

    展开全文
  • Python大数据可视化

    千人学习 2019-12-30 17:11:06
    本课程通过一系列内容讲解和编码实战,按照由易到难,由浅入深的顺序展开,让学员在实践中,对大数据可视化工具Echarts有一个全方位的认知,实现数据可视化从零到入门。
  • Python大数据可视化 7年软件开发架构经验,12年IT培训经验,曾就职于...

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    视频教程-Python大数据可视化-Python

    学习有效期:永久观看

    学习时长:34分钟

    学习计划:1天

    难度:

     

    口碑讲师带队学习,让你的问题不过夜」

    讲师姓名:青于蓝

    项目经理

    讲师介绍:7年软件开发架构经验,12年IT培训经验,曾就职于拜特科技,金蝶软件,软酷网络等多家互联网公司。擅长Java EE,前端,iOS及大数据等技术方向的开发及教学。策划并撰稿大数据科普课程《对话大数据》,在网易云课堂,腾讯精品课等在线教育平台广泛传播。受博文视点委托翻译出版《Rss And Atom in Action中文版》、《Adding Ajax中文版》等技术书籍。

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    「你将学到什么?」

    本课程通过一系列内容讲解和编码实战,按照由易到难,由浅入深的顺序展开,让学员在实践中,对大数据可视化工具Echarts有一个全方位的认知,实现数据可视化从零到入门。

     

    「课程学习目录」

    1.可视化目标讲解
    2.echarts软件操作
    3.数据清洗与百万数据可视化
    4.可视化总结

     

    7项超值权益,保障学习质量」

    • 大咖讲解

    技术专家系统讲解传授编程思路与实战。

    • 答疑服务

    专属社群随时沟通与讲师答疑,扫清学习障碍,自学编程不再难。

    • 课程资料+课件

    超实用资料,覆盖核心知识,关键编程技能,方便练习巩固。(部分讲师考虑到版权问题,暂未上传附件,敬请谅解)

    • 常用开发实战

    企业常见开发实战案例,带你掌握Python在工作中的不同运用场景。

    • 大牛技术大会视频

    2019Python开发者大会视频免费观看,送你一个近距离感受互联网大佬的机会。

    • APP+PC随时随地学习

    满足不同场景,开发编程语言系统学习需求,不受空间、地域限制。

     

    「什么样的技术人适合学习?」

    • 想进入互联网技术行业,但是面对多门编程语言不知如何选择,0基础的你
    • 掌握开发、编程技术单一、冷门,迫切希望能够转型的你
    • 想进入大厂,但是编程经验不够丰富,没有竞争力,程序员找工作难。

     

    「悉心打造精品好课,1天学到大牛3年项目经验」

    【完善的技术体系】

    技术成长循序渐进,帮助用户轻松掌握

    掌握Python知识,扎实编码能力

    【清晰的课程脉络】

    浓缩大牛多年经验,全方位构建出系统化的技术知识脉络,同时注重实战操作。

    【仿佛在大厂实习般的课程设计】

    课程内容全面提升技术能力,系统学习大厂技术方法论,可复用在日后工作中。

     

    「你可以收获什么?」

    掌握Echarts的使用

    掌握折线图/柱状图/饼图/散点图使用

    掌握百万级别GL散点图渲染技术

    独立完成经纬度可视化案例实战

     

    展开全文
  • 数据可视化是展示数据分析结果的重要手段本章首先介绍数据可视化的基础和常见的图表类型然后介绍如何使用Python绘制不同类型的图表最后结合几个具体的场景选择合适的图表并展现出来数据可视化旨在提高对数据的理解并...
  • 基于Python大数据可视化的城市通勤特征分析研究——以上海市公共交通卡数据为例.pdf
  • 一个开源的数据可视化网站:http://www.datagear.tech/ 模板展示:

    一个开源的数据可视化网站:http://www.datagear.tech/

    模板展示:

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  • 简介内容涵盖三个大的方面:1.核心语法与设计模式2.并发技术包括多线程多进程与并发同步模式3.... 掌握测试、调试与排错技巧和场景,并灵活应用课程时长2天(12H)课程亮点1、顶级大数据平台公司的资深...

    简介

    内容涵盖三个大的方面:

    1.核心语法与设计模式

    2.并发技术包括多线程多进程与并发同步模式

    3.测试、调试与排错技术

    目标

    1. 掌握Python核心语法并灵活使用

    2. 掌握Python3核心变化并灵活使用

    3. 掌握Python设计的常见模式并灵活应用

    4. 掌握Python并发技术与模式,并灵活应用

    5. 掌握测试、调试与排错技巧和场景,并灵活应用

    课程时长

    2天(12H)

    课程亮点

    1、顶级大数据平台公司的资深架构师、最权威Python大会PyCon首席讲师讲授,实战与10年+经验与技巧结合,掌握数据分析与可视化以及在Python中应用的最佳捷径。

    2、全真案例,借助案例与数据分析的知识与原理,借助最佳实践,帮助您提高数据爬取、处理分析与可视化能力,从而获取大数据带来的价值。

    3、关注业界流行工具包与最佳实践,以实战训练驱动对数据获取、处理、分析与可视化进行理解与运用。

    在课程中要逐一解决的问题:

    1、 爬虫难以编写,执行效率低下

    2、 爬虫不够灵活,过于简单,容易被识别,容易出错,自适应差

    3、 数据规整耗时耗力,效果不佳

    4、 分析方法缺乏,难以快速有效地提取信息与要素

    5、 可视化效率低下,无法满足需求

    6、 分析可视化架构不够健全,适应性差

    实施方法

    讲原理(不玩理论)、讲方法、讲技巧、讲干货;经验分享;教训总结。

    目的

    原理清晰,打牢地基,保证上层建筑质量。

    分享提纲模块主题内容

    第一单元:Python大数据爬取与处理基础以爬取某网站数据为例,讲解实际爬虫与数据处理用到的Python核心技巧(1) 从几个爬虫与数据分析的实际案例开始讲起,如何构建一个健壮的大数据爬取、整理、分析与可视化系统

    覆盖知识:生态、概念与挑战

    (2) 从一个网络爬虫与数据分析的例子中,讲解更健壮的爬虫文本处理

    覆盖技术:IO、Http、字符串编码、正则表达式

    (3) 继续上例子,讲解更有效的数据处理与解析

    覆盖技术:切片、列表推导式、内置数据结构、迭代器、生成器等

    第二单元:Python高级数据爬取与数据清洗实战进一步提升爬虫稳定性、并发性与分布式扩展能力,并着手数据清洗工作(1) 以实际爬虫为例,改造并发提升稳定性

    覆盖技术:错误处理、状态保存、任务发现等

    (2) 继续之前爬虫的例子,改造并发提升性能

    覆盖技术:GIL、线程池、进程池、异步IO

    (3) 进一步改造提升爬虫的分布式能力

    覆盖技术:队列服务、数据状态服务、调度服务

    (4)以实际数据为例,对数据进行规整、清洗与验证

    覆盖技术:Pandas、DataFrame等

    第三单元:Python高级数据分析实战通过某网站数据,使用Pandas、SeaBorn进行多维与高阶数据分析(1)DataFrame数据操作

    案例分析:多维度数据的操作与分析。

    (2)IO操作与数据预清洗

    案例分析:杂乱数据的加载与预处理。

    (3)高级数据清洗

    案例分析:高级数据清洗

    (4)数据展示

    案例分析:可视化直观的展示客户分布与规律

    (1)数据转换与丰富

    案例分析:丰富数据内容与格式转换成需要的样子。

    (2)高阶数据统计与展示

    案例分析:使用高级接口进行快速分析与展示。

    (3)多维数据分析

    案例分析:使用SeaBorn进行高级统计回归分析。

    第四单元:Python时间序列数据分析实战通过某网站数据,使用Pandas进行基于时间序列的分析(1)时间序列的格式

    案例分析:基于时间的数据进行统计分析

    (2)高级时间格式

    案例分析:时间格式的调整与转换

    (3)时间块数据分析

    案例分析:基于时间块的数据分析。

    第五单元:Python可视化扩展实战通过某网站数据,使用Jupyter、Flask/Django、Grafana、Dash构建可视化服务(1)以实际网站数据,简单数据可视化与分享服务构建覆盖技术:使用Jupyter作为数据分享平台

    (2)以实际网站数据,构建更加灵活的数据可视化服务

    (3)覆盖技术:使用Flask/Django作为数据底层欧宁泰

    (4)扩展可视化性能,进一步提升更大数据可视化能力

    (5)覆盖技术:使用Grafana作为数据展示平台

    (6)扩展可视化能力,增加更多交互性

    (7)覆盖技术:使用Dash构建交互式可视化服务

    展开全文
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    千次阅读 2018-12-23 23:36:44
    概述 可视化效果分类 业务设计
  • 大数据可视化原理

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  • 4个最受欢迎的大数据可视化工具

    万次阅读 多人点赞 2018-03-26 00:00:00
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    以下是Netmagzine列举的二十大数据可视化工具,无论你是准备制作简单的图表还是复杂的图谱或者信息图,这些工具都能满足你的需要。更加美妙的是,这些工具大多免费。     第一部分:入门级工具 1.Excel ...

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