python数据可视化l怎么做

⑴ 如何评价利用python制作数据采集,计算,可视化界面呢

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提取码：yz10

Python&Tableau：商业数据分析与可视化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。

快速分析：在数分钟内完成数据连接和可视化。Tableau 比现有的其他解决方案快 10 到 100 倍。大数据，任何数据：无论是电子表格、数据库还是 Hadoop 和云服务，任何数据都可以轻松探索。

课程目录：

前置课程-Python在咨询、金融、四大等领域的应用以及效率提升

Python基础知识

Python入门：基于Anaconda与基于Excel的Python安装和界面

简单的数学计算

Python数据分析-时间序列2-数据操作与绘图

Python数据分析-时间序列3-时间序列分解

......

⑵ python 可视化界面怎么做

首先，如果没有安装python和PyQt软件的请先直接搜索下载并安装。python是一个开源软件，因此都是可以在网上免费下载的，最新版本即可。下载完成后，我们先打开PyQt designer。

2
打开后，首先是一个默认的新建窗口界面，在这里我们就选择默认的窗口即可。

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现在是一个完全空白的窗口。第一步我们要先把所有的设计元素都拖进这个窗口。我们先拖入一个“Label”，就是一个不可编辑的标签。

随后我们再拖入一个可以编辑的“Line Edit”

最后我们拖入最后一个元素：“PushButton”按钮，也就是平时我们所点的确定。

目前我们已经把所有所需要的元素都拖入了新建的窗口。对于每一个元素，我们都可以双击进行属性值的修改，此时我们仅需要双击改个名字即可

此时我们已经完成了一半，接下来需要对动作信号进行操作。我们需要先切入编辑信号的模式

此时把鼠标移动到任意元素，都会发现其变成红色，代表其被选中。

当我们选中pushbutton后，继续拖动鼠标指向上面的line edit，会发现由pushbutton出现一个箭头指向了line edit，代表pushbutton的动作会对line edit进行操作。

随即会弹出一个配置连接窗口。左边的是pushbutton的操作，我们选择clicked()，即点击pushbutton。

右边是对line edit的操作，我们选择clear()，即清楚line edit中的内容。

最后我们点击确定。

保存完成后，我们在PyQt中的操作就已经完成了。保存的文件名我们命名为test，PyQt生成的设计文件后缀是.ui。

⑶ “Python”使用Pyecharts生成疫情分布地图

最近受江苏疫情影响，好多小伙伴都居家办公咯！为了密切关注疫情动态，最近写了爬取疫情分布的脚本，参考上篇链接。

既然我们已经获得了相应的江苏各个地级市的疫情数据，那么我们如何来使用Python实现将数据可视化在地图上呢？

Apache Echarts 是一个由网络开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。

简单来说，pyecharts具有以下特性：

3. Pyecharts 安装

使用pip进行安装如下：

因为我们需要使用pycharts绘制地图，此时我们还需要安装相应的地图文件包：

其中：

echarts-countries-pypkg 包为全球国家地图

echarts-china-provinces-pypkg包为中国省级地图

echarts-china-cities-pypkg 包为中国市级地图

安装完上述绘制地图相关的python包后，我们接下来开始画疫情分布地图。

首先，我们先来查看一段Pyecharts相关实现：

上述代码解释如下：

运行后会在当前目录生成 map_jiangsu_0803.html,用浏览器打开后结果如下：

当鼠标移动到对应区域后，会显示出对应地级市今日新增人数。

上述脚本虽然可以实现我们的功能，但是颜色灰灰的，太过于单调，接下来我们来想办法进行美化,实现代码如下：

代码解释如下：

运行后会在当前目录生成 map_jiangsu_0803_new.html,用浏览器打开后结果如下：

同理我们可以得到现有确诊人数分布如下：

进而我们可以得到累计确诊人数分布如下：

⑷ Python 数据可视化：地理信息可视化及扩展应用

在上一课中，我们已经介绍过使用 Plotly 实现地理信息可视化的方法。但是，那个工具对我们不是很友好，特别是由于某种不可抗力的存在，可能根本无法调试。

不过，pyecharts 的确在地理信息可视化上做得不错——如果仅做国内地图，特别推荐使用，还是通过示例来说明吧。

首先，要安装地图文件，安装方法如下：

不仅可以安装上述官方提供的地图文件，还能够自己制作个性化的地图扩展， 具体请点击这里参阅 。

有了上述基础，就可以进行地理信息可视化了（以下示例的数据源， 请点击这里查看 ）。

实现上述效果的类是 Geo，默认情况下绘制散点图，此外可以实现 type='effectScatter'（闪耀的散点图）和 type='heatmap'（热图）。

此图也是动态交互的，通过左侧图例选择不同数值范围，相应地会显示该范围内的数据。

如果按照前面所述安装了各种地图文件，还可以在 geo.add 方法中规定地理范围。

在 pyecharts 地图中认可的城市名称都如同上述结果显示的那样，例如“阜新”，不要写成“阜新市”。

下面就绘制江苏省的空气质量分布图。

输出结果：

这里的 geo.add 参数与前面的不同，导致了展示效果的差异。

一直以来，房价都是人们关注的话题，下面就用可视化的方式研究一下近十年（2009—2018 年）全国部分城市平均房价（数据源： https://github.com/qiwsir/DataSet/tree/master/house ）。

输出结果：

在热图查看房价的基础上，为了更准确查看某些城市的房价走向，可以使用折线图看看趋势，例如下列几个城市。

⑸ Python中数据可视化的两个库！

1、Matplotlib

Matplotlib是最全面的Python数据可视化库。

有人认为Matplotlib的界面很难看，但笔者认为，作为最基础的Python数据可视化库，Matplotlib能为使用者的可视化目标提供最大的可能性。

使用JavaScript的开发者们也有各自偏好的可视化库，但当所处理的任务中涉及大量不被高级库所支持的定制功能时，开发者们就必须用到D3.js。Matplotlib也是如此。

2、Plotly

虽然坚信要进行数据可视化，就必须得掌握Matplotlib，但大多数情况下读者更愿意使用Plotly，因为使用Plotly只需要写最少的代码就能得出最多彩缤纷的图像。

无论是想构造一张3D表面图，或是一张基于地图的散点图，又或是一张交互性动画图，Plotly都能在最短的时间内满足要求。

Plotly还提供一个表格工作室，使用者可以将自己的可视化上传到一个在线存储库中以便未来进行编辑。

更多Python知识，请关注Python视频教程！

⑹ python数据可视化--可视化概述

数据可视化是python最常见的应用领域之一，数据可视化是借助图形化的手段将一组数据以图形的形式表达出来，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的数据处理过程。

在学术界有一句话广为流传，A picture worths thousand words，就是一图值千言。在课堂上，我经常举的例子就是大家在刷朋友圈的时候如果看到有人转发一篇题目很吸引人的文章时，我们都会点击进去，可能前几段话会很认真地看，文章很长的时候后面就会一目十行，失去阅读的兴趣。

所以将数据、表格和文字等内容用图表的形式表达出来，既能提高读者阅读的兴趣，还能直观表达想要表达的内容。

python可视化库有很多，下面列举几个最常用的介绍一下。

matplotlib

它是python众多数据可视化库的鼻祖，也是最基础的底层数据可视化第三方库，语言风格简单、易懂，特别适合初学者入门学习。

seaborn

Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。

pyecharts

pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具，生成的图表精巧，交互性良好，可轻松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架，得到众多开发者的认可。

bokeh

bokeh是一个面向web浏览器的交互式可视化库，它提供了多功能图形的优雅、简洁的构造，并在大型数据集或流式数据集上提供高性能的交互性。

python这些可视化库可以便捷、高效地生成丰富多彩的图表，下面列举一些常见的图表。

柱形图

条形图

坡度图

南丁格尔玫瑰图

雷达图

词云图

散点图

等高线图

瀑布图

相关系数图

散点曲线图

直方图

箱形图

核密度估计图

折线图

面积图

日历图

饼图

圆环图

马赛克图

华夫饼图

还有地理空间型等其它图表，就不一一列举了，下节开始我们先学习matplotlib这个最常用的可视化库。

⑺ Python 数据可视化：Altair 使用全解析

ggplot2 是 R 的作图工具包，可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。然而不幸的是，ggplot2 并不支持 Python。

在 Python 中，我们常使用 matplotlib 用于可视化图形，matplotlib是一个很强大的可视化库，但是它有着很严重的局限性。matplotlib 的使用非常灵活，这可以说的上是它的一个优点，但是当我们想为图形加一个小小的功能的时候，它的繁琐操作会让我们举步维艰。除此之外，matplotlib 的两种界面（面向对象界面、基于状态的界面）令人相当困惑，对于新手很不友好。即使对于多年使用 matplotlib 的人而言，他们也无法完全掌握这些操作。最后不得不说的是，用 matplotlib 制作交互式图表是一件相当困难的事情。

Altair 是 Vega-Lite 的包装器。Vega-Lite 是 JavaScript 的高级可视化库，它最最重要的特点是，它的API是基于图形语法的。

https://github.com/altair-viz/altair

什么是图形语法呢？ 图形语法听起来有点像一个抽象的功能，值得注意的是，它是 Altair 和其他 Python 可视化库之间最主要的区别。Altair 符合我们人类可视化数据的方式和习惯，Altair 只需要三个主要的参数：

基于以上三个参数，Altair 将会选择合理的默认值来显示我们的数据。

Altair 最让人着迷的地方是，它能够合理的选择颜色。如果我们在 Encoding 中指定 变量类型为量化变量 ，那么 Altair 将会使用连续的色标来着色（默认为 浅蓝色-蓝色-深蓝色）。如果 变量类型指定为类别变量 ，那么 Altair 会为每个类别赋予不同的颜色。（例如 红色，黄色，蓝色）

让我们来看一个具体的例子，如下所示，我们组织了6个国家和它们所对应的人口数据，除此之外，还有相应的收入数据：

首先我们绘制每个国家的人口数据：

⑻ python 怎样数据可视化 3d

importrandom

importnumpyasnp
importmatplotlibasmpl
importmatplotlib.pyplotasplt
importmatplotlib.datesasmdates

frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D

mpl.rcParams['font.size']=10

fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')

forzin[2011,2012,2013,2014]:
xs=xrange(1,13)
ys=1000*np.random.rand(12)

color=plt.cm.Set2(random.choice(xrange(plt.cm.Set2.N)))
ax.bar(xs,ys,zs=z,zdir='y',color=color,alpha=0.8)

ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(xs))
ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(ys))

ax.set_xlabel('Month')
ax.set_ylabel('Year')
ax.set_zlabel('SalesNet[usd]')

plt.show()

效果图：

利用ptyhonmatplotlib 3D函数可以画出一些3D视觉图

⑼ python可视化神器——pyecharts库

无意中从今日头条中看到的一篇文章，可以生成简单的图表。据说一些大数据开发们也是经常用类似的图表库，毕竟有现成的，改造下就行，谁会去自己造轮子呢。

pyecharts是什么？

pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是网络开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒， pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图 。使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。

安装很简单：pip install pyecharts

如需使用 Jupyter Notebook 来展示图表，只需要调用自身实例即可，同时兼容 Python2 和 Python3 的 Jupyter Notebook 环境。所有图表均可正常显示，与浏览器一致的交互体验，简直不要太强大。

参考自pyecharts官方文档: http://pyecharts.org

首先开始来绘制你的第一个图表

使用 Jupyter Notebook 来展示图表，只需要调用自身实例即可

add() 主要方法，用于添加图表的数据和设置各种配置项

render() 默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件，文件用浏览器打开。

使用主题

自 0.5.2+ 起，pyecharts 支持更换主体色系

使用 pyecharts-snapshot 插件

如果想直接将图片保存为 png, pdf, gif 格式的文件，可以使用 pyecharts-snapshot。使用该插件请确保你的系统上已经安装了 Nodejs 环境。

安装 phantomjs $ npm install -g phantomjs-prebuilt

安装 pyecharts-snapshot $ pip install pyecharts-snapshot

调用 render 方法 bar.render(path='snapshot.png') 文件结尾可以为 svg/jpeg/png/pdf/gif。请注意，svg 文件需要你在初始化 bar 的时候设置 renderer='svg'。

图形绘制过程

基本上所有的图表类型都是这样绘制的：

chart_name = Type() 初始化具体类型图表。

add() 添加数据及配置项。

render() 生成本地文件（html/svg/jpeg/png/pdf/gif）。

add() 数据一般为两个列表（长度一致）。如果你的数据是字典或者是带元组的字典。可利用 cast() 方法转换。

多次显示图表

从 v0.4.0+ 开始，pyecharts 重构了渲染的内部逻辑，改善效率。推荐使用以下方式显示多个图表。如果使是 Numpy 或者 Pandas，可以参考这个示例

当然你也可以采用更加酷炫的方式，使用 Jupyter Notebook 来展示图表，matplotlib 有的，pyecharts 也会有的

Note： 从 v0.1.9.2 版本开始，废弃 render_notebook() 方法，现已采用更加  pythonic  的做法。直接调用本身实例就可以了。

比如这样

还有这样

如果使用的是自定义类，直接调用自定义类示例即可

图表配置

图形初始化

通用配置项

xyAxis：平面直角坐标系中的 x、y 轴。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)

dataZoom：dataZoom 组件 用于区域缩放，从而能自由关注细节的数据信息，或者概览数据整体，或者去除离群点的影响。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline、Boxplot)

legend：图例组件。图例组件展现了不同系列的标记(symbol)，颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。

label：图形上的文本标签，可用于说明图形的一些数据信息，比如值，名称等。

lineStyle：带线图形的线的风格选项(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)

grid3D：3D笛卡尔坐标系组配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)

axis3D：3D 笛卡尔坐标系 X，Y，Z 轴配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)

visualMap：是视觉映射组件，用于进行‘视觉编码’，也就是将数据映射到视觉元素（视觉通道）

markLine&markPoint：图形标记组件，用于标记指定的特殊数据，有标记线和标记点两种。（Bar、Line、Kline）

tooltip：提示框组件，用于移动或点击鼠标时弹出数据内容

toolbox：右侧实用工具箱

图表详细

Bar（柱状图/条形图）

Bar3D（3D 柱状图）

Boxplot（箱形图）

EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图）

Funnel（漏斗图）

Gauge（仪表盘）

Geo（地理坐标系）

GeoLines（地理坐标系线图）

Graph（关系图）

HeatMap（热力图）

Kline/Candlestick（K线图）

Line（折线/面积图）

Line3D（3D 折线图）

Liquid（水球图）

Map（地图）

Parallel（平行坐标系）

Pie（饼图）

Polar（极坐标系）

Radar（雷达图）

Sankey（桑基图）

Scatter（散点图）

Scatter3D（3D 散点图）

ThemeRiver（主题河流图）

TreeMap（矩形树图）

WordCloud（词云图）

用户自定义

Grid 类：并行显示多张图

Overlap 类：结合不同类型图表叠加画在同张图上

Page 类：同一网页按顺序展示多图

Timeline 类：提供时间线轮播多张图

统一风格

注：pyecharts v0.3.2以后，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。

地图文件被分成了三个 Python 包，分别为：

全球国家地图:

echarts-countries-pypkg

中国省级地图:

echarts-china-provinces-pypkg

中国市级地图:

echarts-china-cities-pypkg

直接使用python的pip安装

但是这里大家一定要注意，安装完地图包以后一定要重启jupyter notebook，不然是无法显示地图的。

显示如下：

总得来说，这是一个非常强大的可视化库，既可以集成在flask、Django开发中，也可以在做数据分析的时候单独使用，实在是居家旅行的必备神器啊

⑽ 共享单车数据可视化分析（Python/Seaborn）

项目数据来源于kaggle项目 Bike Share Demand ，使用Python对数据进行了可视化分析：

1. 提出问题
影响共享单车租用数量的因素有哪些？影响程度如何？

2. 理解数据

变量说明：

3.数据清洗

1)数据预处理：数据完整无缺失值
2)特征工程：从datetime中提取年、月、日、时、星期等时间信息

4. 可视化分析

1）单车使用量在天气维度上的分析（天气、温度、湿度和风速相关性）

可以看到，整体租车量受天气影响较为明显，极端的天气租车数量减少。
4级天气看起来有些异常，于是统计数据条目：

可以看到，4级天气只有1条数据记录，这种极端天气情况出现的数据极少。

温度和使用量有正相关关系，湿度与使用量有负相关关系，风速和使用量几乎不相关。

由图像可看出，使用量与温度、湿度和风速的关系，相关性有限。

2）单车使用量在时间维度上的分析（月份、季节、时间、星期等相关性）

总量来看，节假日和周末/工作日的租车数量基本相同。

图1可以看出2012年共享单车的使用量高于2011年，消费人群增加了1.5~2倍。两年内租车量随月份变化的趋势相同，6、7、8月有明显的高需求。

图2可以看出租车时间高峰为上午7-8点，下午5-6点，符合上下班通勤的时间范围。季节上看，春天的租车辆明显少于其它三个季节。

图3可以看出工作日租车辆主要为上下班时间，周末租车辆主要集中在10am-4pm之间。

3）单车使用量与注册用户/非注册用户的相关性

注册人数使用量明显高于非注册人数，
非会员casual主要是周末出行，为了游玩; 会员registered主要是为了周一到周五上班。

5. 总结