Python数据分析第13课:数据可视化-1 在完成了对数据的透视之后,我们可以将数据透视的结果通过可视化的方式呈现出来,简单的说,就是将数据变成漂亮的统计图表,因为人类对颜色和形状会更加敏感,然后再进一步解读数据背后隐藏的商业价值。在之前的课程中,我们已经为大家展示过用使用Series或DataFrame对象的plot方法生成可视化图...
1.4 Python数据分析与可视化常用类库 1.1 数据分析 1.1.1 数据、信息与数据分析 数据: 数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。是信息的表现形式和载体,可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。
print(data) 二、数据分析 2.1 数据统计分析 Pandas提供了丰富的统计分析功能,可以快速进行数据的描述性统计分析。 python 复制代码 # 描述性统计分析 print(data.describe()) # 分组统计 grouped_data = data.groupby('category').mean() print(grouped_data) 2.2 数据可视化 Matplotlib和Seaborn是Python中常用的数...
2、多变量分析可以让我们在一张图上查看两个以上的变量的关系。比如身高和年龄。可以理解为是同一个人的两个参数,这样在同一张图中可以看到每个人的身高和年龄的取值,从而可以分析出这两个变量之间是否存在某种联系。 可视化的试图分门别类,主要有下面的10种比较常用:1、散点图、2、折线图、3、直方图、4、条形...
Pandas 是 Python的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据,广泛应用于数据分析领域,Pandas 适用于处理与 Excel 表类似的表格数据,以及有序和无序的时间序列数据等。 Pandas 的主要数据结构是 Series(一维数据)和 DataFrame(二维数据),这两种数据结构足以处理金融...
https://www.python-graph-gallery.com GitHub地址 https://github.com/holtzy/The-Python-Graph-Gallery 给大家提供了示例及代码,几分钟内就能构建一个你所需要的图表。 下面就给大家介绍一下～ 01. 小提琴图 小提琴图可以将一组或多组数据的数值变量分布可视化。
一、数据可视化介绍 数据可视化是指将数据放在可视环境中、进一步理解数据的技术,可以通过它更加详细地了解隐藏在数据表面之下的模式、趋势和相关性。 Python提供了很多数据可视化的库: matplotlib 是Python基础的画图库,官网为 https://matplotlib.org/,在案例地址 https://matplotlib.org/gallery/index.html中介绍了很...
总之,Python数据分析中的数据可视化是一个非常重要的环节。通过掌握基本的图形绘制技巧和选择合适的可视化工具,我们可以更加直观、清晰地展示数据的特征和规律,为数据分析和决策提供更加有力的支持。 一、图形绘制基础 Matplotlib是目前应用最为广泛的python扩展绘图模块库,是Python中最受欢迎的数据可视化软件包之一。Matplotl...
数据分析初始阶段,通常都要进行可视化处理。数据可视化旨在直观展示信息的分析结果和构思,令某些抽象数据具象化,这些抽象数据包括数据测量单位的性质或数量。本章用的程序库matplotlib是建立在Numpy之上的一个Python图库,它提供了一个面向对象的API和一个过程式类的MATLAB ...
那么，各位，这就是它！Matplotlib、Numpy、Scipy和Pandas是你在Python数据科学之旅中不可或缺的伙伴。拥抱它们的魔法，你将像一个真正的巫师一样掌握数据可视化和分析的力量！记住，这不仅仅是学习基础知识，而是在你的项目中发挥它们的全部潜力。所以，继续探索，在Python数据魔法的迷人世界中尽情玩乐吧！