全书共分为14章,包括了解数据分析、搭建Python数据分析环境、Pandas统计分析、Matplotlib可视化数据分析图表、Seaborn可视化数据分析图表、第三方可视化数据分析图表Pyecharts、图解数组计算模块NumPy、数据统计分析案例、机器学习库Scikit-Learn、注册用户分析(MySQL版)、电商销售数据分析与预测、二手房房价分析与预测,以及客户价...
1. 引言 数据可视化是数据分析和探索的一个重要方面。它有助于深入了解数据集中的潜在模式、趋势和关系。Plotly是一个功能强大、用途广泛的Python库,它为创建交互式、视觉上吸引人的图表提供了多种工具。 在本文中,我们将深入Plotly的世界,通过高级Python代码示例探索其特性和功能! 闲话少说,我们直接开始吧! 2. 安...
在谈及数据可视化的时候,我们通常都会使用到matplotlylib,pyecharts这些可视化的手段。但是,今天我主要来介绍Plotly这款可视化的库。大家参考开源项目地址:https://github.com/plotly/plotly.js 这个库是使用js写的前端,所以画出来的图非常的漂亮,不像matplotlylib画出来的那么生硬。plotly提供了Python的支持库,使用pip...
Python 在数据可视化方面有非常多的第三方库,比如 matplotlib, pyecharts, bokeh 等等,但个人最喜欢的莫过于 plotly 这个库。plotly 被称为数据可视化神器,首先它支持很多很多种图表,并且参数可以自由设置,最关键的是画出来的图非常漂亮。毕竟在数据可视化方面,图表的颜值也是很重要的。 很多人认为,pandas 和 plotly ...
python plotly 堆叠图显示一个总数 pyecharts 堆积图,pyecharts本身其实并不难,代码简单,语法简单,网上教程很多,文档也是中文的,并不难看懂,但是并没有一个教程教我们怎么把数据从excel里提取出来,再放到pyecharts里对应的参数里面区,花了大半天时间写了一个自动从
2准备工作pyecharts是一个Python的第三方库,完美结合了Echarts的可视化优势以及Python语言在数据分析上的优势。在使用pyecharts之前,一定要先安装python,由于我们将会使用v1.7.1版本的pyechats,因此我们需要安装python3.6的版本或者更高版本。本章将从安装pyecharts第三方库开始介绍,python的安装过程将略过。89 2准备...
/usr/bin/env python2import plotly.offlineaspltoff3import plotly.graph_objsasgo45def bar_charts(name="bar_charts.html"):6dataset = {'x':['man','woman'],7'y1':[35,26],8'y2':[33,30]}9data_g =[]10tr_y1 =go.Bar(11x = dataset['x'],12y = dataset['y1'],13name ='2016'...
在谈及数据可视化的时候,我们通常都会使用到matplotlylib,pyecharts这些可视化的手段。但是,今天我主要来介绍Plotly这款可视化的库。大家参考开源项目地址: https://github.com/plotly/plotly.js 这个库是使用js写的前端,所以画出来的图非常的漂亮,不像matplotlylib画出来的那么生硬。plotly提供了Python的支持库,使用pi...
Python-Plotly可以使⽤pip安装，并且最好在Python2.7版本及以上安装使⽤，如果使⽤Python2.6版本，请⾃⾏安装Python2.7和对应的pip。Plotly绘图实例 line-plots 绘图效果：⽣成的html页⾯在右上⾓提供了丰富的交互⼯具。代码：def line_plots(name):'''绘制普通线图 '''#数据，x为横坐标，y,z...
4、pie-charts 绘图效果: 代码: 1importplotly.plotly2importplotly.graph_objs as pg345defpie_charts(name):6'''7绘制饼图8'''9dataset = {'labels': ['Windows','Linux','Unix','MacOS','Android','iOS'],10'values': [280, 25, 10, 100, 250, 270]}11data_g =[]12tr_p =pg.Pie(13...