今天我们来学习一下python的数据可视化库,Matplotlib,是一个Python的2D绘图库 通过这个库,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率图,条形图,错误图,散点图等等 废话不多说,我们直接通过例子来进行讲解. 首先我们有一组数据如下: 我们可以看到,这组数据有日期,还有日期对应的值,因为这组数据中的日期格式不是标准的日期格式 那么我们对数据做一下转换,取1948年的整年的数据,来进行一个绘图操作 import pandas as pd unrate = pd.rea…

在做完数据分析后,有时候需要将分析结果一目了然地展示出来,此时便离不开Python可视化工具,Matplotlib是Python中的一个2D绘图工具,是另外一个绘图工具seaborn的基础包 先总结下绘制子图的步骤: 1.确定绘制的图形形状(如折线图/条状图/柱状图/饼图/散点图等) 2.填充x/y轴的数据 3.图形细节调整(这里可以做很多调整,如x/y轴文字参数说明,颜色/线粗/柱状粗度,x/y轴文字角度等) 4.显示图像(调用show()) 总结下一个区域同时绘制多个子图的步骤 1.确定绘图…

一.导入数据 import pandas as pd unrate = pd.read_csv('unrate.csv') unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE']) print(unrate.head(12)) 结果如下: DATE VALUE 0 1948-01-01 3.4 1 1948-02-01 3.8 2 1948-03-01 4.0 3 1948-04-01 3.9 4 1948-05-01 3.5 5 1948-06-01 3.…

Matplotlib大家都很熟悉    不谈. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Echarts是百度出的很有名  也很叼. 以前操练过很多次.. Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库.主要用于数据可视化. 散点  折线  饼图 等等 目前支持python的库pyecharts ---------…

一.读取文件 1)读取文件内容 import pandas info = pandas.read_csv('1.csv',encoding='gbk') # 获取文件信息 print(info) print(type(info)) # 查看文件类型 print(info.dtypes) # 查看每列文件的类型 print(help(pandas.read_csv)) 2)获取文件的信息 import pandas info = pandas.read_csv('1.csv',encoding='…

1.画一个基本的图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 最基本的一个图,"r--" 线条加颜色, 也可以使用linestyle和color来进行设置 linestyle='--', color='r' plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 4, 9, 16, 25], 'r--') # 画出x轴 和 y轴的坐标,fontsize 打印字体大小 plt.xlabel('xlabel', fonts…

我们接着上次的继续讲解,先讲一个概念,叫子图的概念. 我们先看一下这段代码 import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(3,2,1) ax2 = fig.add_subplot(3,2,2) ax3 = fig.add_subplot(3,2,3) ax4 = fig.add_subplot(3,2,6) plt.show() 我们看到plt.figure()这个方法,我们设置一个整体的图.然后…

1.上一章绘制一幅最简单的图像,这一章介绍figure的详细用法,figure用于生成图像窗口的方法,并可以设置一些参数 2.先看此次生成的图像: 3.代码(代码中有详细的注释) # -*- encoding:utf-8 -*- # Copyright (c) 2015 Shiye Inc. # All rights reserved. # # Author: ldq <liangduanqi@shiyejinrong.com> # Date: 2019/2/13 9:47 import ma…

1.下载方式:直接下载Andaconda,简单快捷,减少准备环境的时间 2.图像 3.代码:可直接运行(有详细注释) # -*- encoding:utf-8 -*- # Copyright (c) 2015 Shiye Inc. # All rights reserved. # # Author: ldq <liangduanqi@shiyejinrong.com> # Date: 2019/2/13 9:27 import matplotlib.pyplot as plt import n…

1. 画三维图片图 axes = Axes3D(fig)这一步将二维坐标转换为三维坐标,axes.plot_surface() import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() # 将二维转换为三维的情况 axes = Axes3D(fig) x = np.arange(-4, 4, 0.25) y = np.arange(-4…

盒图由五个数值点组成,最小观测值,下四分位数,中位数,上四分位数,最大观测值 IQR = Q3 - Q1  Q3表示上四分位数, Q1表示下四分位数,IQR表示盒图的长度 最小观测值 min =Q1 - 1.5*IQR 最大观测值 max=Q3 + 1.5*IQR  , 大于最大值或者小于最小值就是离群点 1. 画出一个盒图 plt.boxplot(tang_array, notch=False, sym='o', vert=True)  #  tang_array表示输入的列表, notch表…

1. 画基本的散点图 plt.scatterdata[:, 0], data[:, 1], marker='o', color='r', label='class1', alpha=0.4) np.random.multivariate_normal 根据均值和协方差生成多行列表 mu_vec1 = np.array([0, 0]) # 表示协方差 cov_mat1 = np.array([[2, 0], [0, 2]]) # 生成一个100行2列的正态分布 x1_samples = np.ra…

本文首发于微信公众号“Python数据之道” 前言 本文主要摘录自 pycon 2017大会的一个演讲,同时结合自己的一些理解. pycon 2017的相关演讲主题是“The Python Visualization Landscape”. 先来一张全景图镇楼~~ 看完这张图是不是有点懵? 别着急,我们一起来看看后面的阐述. python可视化库可以大致分为几类: 基于matplotlib的可视化库 基于JS的可视化库 基于上述两者或其他组合功能的库 基于matplotlib的可视化库 matp…

转自小小蒲公英原文用Python可视化库 现如今大数据已人尽皆知,但在这个信息大爆炸的时代里,空有海量数据是无实际使用价值,更不要说帮助管理者进行业务决策.那么数据有什么价值呢?用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来?答案是要提供像人眼一样的直觉的.交互的和反应灵敏的可视化环境.数据可视化将技术与艺术完美结合,借助图形化的手段,清晰有效地传达与沟通信息,直观.形象地显示海量的数据和信息,并进行交互处理.数据可视化的应用十分广泛,几乎可以应用于自然科学.工程技术.金融.通信和商业等各种…

Python数据可视化——使用Matplotlib创建散点图 2017-12-27 作者:淡水化合物 Matplotlib简述: Matplotlib是一个用于创建出高质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面).该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口.如果结合Python IDE使用比如PyCharm,matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能.它不仅支持各种操作系统上许多不同的GUI后端,而且还能将图片导出为各种常见的矢量…

前言 前面两篇文章介绍了 python 中两大模块 pandas 和 numpy 的一些基本使用方法,然而,仅仅会处理数据还是不够的,我们需要学会怎么分析,毫无疑问,利用图表对数据进行分析是最容易的,通过图表可以很好地理解数据之间的关联性以及某些数据的变化趋势.因此,将在这篇博客中介绍 python 中可视化工具 matplotlib 的使用. Figure 和 Subplot matplotlib 的图像都位于 Figure 对象中,可以用 plt.figure 创建一个新的 Figure f…

In [1]: import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline In [2]: def sinplot(flip=1): x=np.linspace(0,14,100)#0-14,取100条数据 for i in range(1,7): plt.plot(x,np.sin(x+i*.5)*(7-i)*flip)…

Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表.本文主要介绍了在学习Matplotlib时面临的一些挑战,为什么要使用Matplotlib,并推荐了一个学习使用Matplotlib的步骤. 简介 对于新手来说,进入Python可视化领域有时可能会令人感到沮丧.Python有很多不同的可视化工具,选择一个正确的工具有时是一种挑战. 例如,即使两年过去了,这篇<Overview of Python Visualization To…

英文出处:Chris Moffitt. Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表.本文主要介绍了在学习Matplotlib时面临的一些挑战,为什么要使用Matplotlib,并推荐了一个学习使用Matplotlib的步骤. 简介 对于新手来说,进入Python可视化领域有时可能会令人感到沮丧.Python有很多不同的可视化工具,选择一个正确的工具有时是一种挑战. 例如,即使两年过去了,这篇<Overview of Pyt…

在做titanic分析的过程中,看了一些大神的想法,发现在分析数据的过程中,许多大神会使用到seaborn,plotly这些库,而我等小白仅仅知道matplotlib这个唯一的数据可视化库而已.上网查找资料后整理如下: 数据可视化库可以根据其应用场景来分为以下几类:基础的2D,3D图绘制库,交互信息可视化库,地图可视化库 基础的2D,3D可视化 主要包括了matplotlib和seaborn,其中seaborn又是基于matplotlib的高级可视化效果库. matplotlib是最基础的可视化…

动态可视化 数据可视化之魅D3,Processing,pandas数据分析,科学计算包Numpy,可视化包Matplotlib,Matlab语言可视化的工作,Matlab没有指针和引用是个大问题 D3.js入门指南 什么是D3?D3是指数据驱动文档(Data-Driven Documents),根据D3的官方定义: D3.js是一个JavaScript库,它可以通过数据来操作文档.D3可以通过使用HTML.SVG和CSS把数据鲜活形象地展现出来.D3严格遵循Web标准,因而可以让你的程序轻松兼容…

Vis.js 是一个动态的,基于浏览器的可视化库.该库被设计为易于使用,能处理大量的动态数据.该库由以下几部分组成:一是数据集和数据视图,基于灵活的键/值数据集,可以添加,更新和删除项目,订阅数据集变化:二是时间轴,用于显示不同类型的时间轴数据,在时间轴上项目可以交互移动,缩放和操纵:三是图形,使用节点和边显示一个交互式图形或网络. 您可能感兴趣的相关文章 2013年最受欢迎的10篇前端开发博文 小伙伴们惊呆了!8个超炫的 Web 效果 35个让人惊讶的 CSS3 动画效果演示 8个惊艳的 HT…

Form Here:http://code.csdn.net/news/2819345 Vis.js 是一个动态的.基于浏览器的可视化库,可处理大量的动态数据并能与这些数据进行交互操作.该项目是由Almende B.V公司开发的,包含 DataSet.Timeline, 和 Graph. Vis.js 是一个动态的.基于浏览器的可视化库,可处理大量的动态数据并能与这些数据进行交互操作.该项目是由Almende B.V公司开发的,包含 DataSet.Timeline和Graph组件. Vis.j…

Python的可视化包 – Matplotlib Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型地2D图表和一些基本的3D图表.Matplotlib最早是为了可视化癫痫病人的脑皮层电图相关的信号而研发,因为在函数的设计上参考了MATLAB,所以叫做Matplotlib. 1. 2D图表Matplotlib中最基础的模块是pyplot.先从最简单的点图和线图开始,比如我们有一组数据,还有一个拟合模型,通过下面的代码图来可视化. a.点图和线图 x=[0,1,…

快速使用Romanysoft LAB的技术实现 HTML 开发Mac OS App,并销售到苹果应用商店中.   <HTML开发Mac OS App 视频教程> 土豆网同步更新:http://www.tudou.com/plcover/VHNh6ZopQ4E/ 百度网盘同步:http://pan.baidu.com/s/1jG1Q58M 分享  [中文纪录片]互联网时代   http://pan.baidu.com/s/1qWkJfcS   官方QQ群:(申请加入,说是我推荐的) App实践出…

本文适合刚学习完 Java 语言基础的人群,跟着本文可了解和使用 Tablesaw 项目.示例均在 Windows 操作系统下演示 本文作者:HelloGitHub-秦人 HelloGitHub 推出的<讲解开源项目>系列,今天给大家带来一款基于 Java 语言的数据可视化库开源项目--Tablesaw Tablesaw是一款 Java 的数据可视化库.它主要包括两部分:一部分是数据解析库,另一部分是数据可视化库.数据解析库主要是加载数据,对数据进行操作(转化,过滤,汇总等).数据可视化库就是…

1.软件环境 操作系统版本:Win 10 64位 可视化图形库:D3 Pentaho版本: biserver-ce-6.1.0.1-196 2.对D3的简单介绍 D3允许你将任意的数据绑定到文档对象模型(DOM),然后运用数据驱动转换到文档上.例如,你可以使用D3将一个数组生成一个HTML表格.或者,使用相同的数据来创建一个有平滑过渡和交互的交互式SVG条形图. D3不是一个旨在提供每一个可能想到的功能的单一框架.相反的,D3所解决的问题的关键是:高效操作基于数据的文档.它提供了显著的灵活性,展…

一.numpy库与matplotlib库的基本介绍 1.安装 (1)通过pip安装: >> pip install matplotlib 安装完成 安装matplotlib的方式和numpy很像,下面不再介绍. 2.作用 (1)numpy:科学计算包,支持N维数组运算.处理大型矩阵.成熟的广播函数库.矢量运算.线性代数.傅里叶变换.随机数生成,并可与C++/Fortran语言无缝结合.树莓派Python v3默认安装已经包含了numpy. numPy 是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组…

例题:假设你获取了250部电影的时长(列表a中),希望统计出这些电影时长的分布状态(比如时长为100分钟到120分钟电影的数量,出现的频率)等信息,你应该如何呈现这些数据? 一些概念及问题: 把数据分为多少组进行统计 组数要适当,太少会有较大的统计误差,太多规律不明显 组数:将数据分组,共分为多少组 组距:指每个小组的两个端点的距离 组数:极差 / 组距,也就是 (最大值-最小值)/ 组距 频数分布直方图与频率分布直方图,hist()方法需增加参数normed 注意:一般来说能够使用plt.hi…

今天画一下3D图像,首先的另外引用一个包 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D,接下来画一个球体,首先来看看球体的参数方程吧 (0≤θ≤2π,0≤φ≤π) 然后就可以上代码了: from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D a = np.linspace(0, np.pi*2, 20) b = np.linsp…