數據可視化有助于了解資料的分布、趨勢、關系、比較和組成。有助于政策制定者檢視大量數據和發現隱藏的特征。在數據分析方面，也是我們必不可少的技能。用Python收集完數據后，就需要對數據進行匯總處理，此時如果我們能夠對數據進行可視化操作，對數據的分析就會更簡單。接下來就由小編為您介紹python數據分析，python數據分析可視化。

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python數據分析

一、具體類型的數據可視化

1.柱狀圖。

一張柱狀圖由一系列不同高度的縱向條帶表示數據分布，其中一個變量通常用于更小的數據集分析。圓柱形形圖可用來比較數據間的數量，也可以用來觀察某一事件的變化趨勢，柱狀圖也可以橫向或多維地表示。

柱圖通常也是通過調用plot()方法繪制的。

2、折線圖。

折線圖主要用來表示數據變化。折線圖是用直線連接不同的點。

也可以通過調用plot()方法來繪制折線圖。

3、餅圖。

餅狀圖主要用來表示數據的比重，給人一眼就能看出數據占的大小。

這個餅圖是用pie()函數繪制的。

四、散點圖。

散點圖的功能主要是判斷兩個變量之間關系的強弱與否。

散點圖用scatter()方法繪制。

5、氣泡圖。

泡泡圖用來判斷3個變量之間是否有某種關系。這和散點圖有些相似，除了氣泡圖以氣泡大小為新的維度。

泡泡圖與散點圖一樣，使用"scatter"方法繪制。不同的是點的大小不同，散點圖點的點相同，而氣泡圖點的大小不同。

6、箱線圖。

箱線圖通常用來表示數據的大小、比例、趨勢等，它包含了一些統計數據的均值、分位數、極值等統計量，因此，該圖信息量很大，不僅可以分析不同類別數據平均水平差異(需要在箱線圖中添加均值點)，還可以揭示數據間離散程度、異常值、分布差異等。

箱線圖我們經常使用boxplot()方法繪制。

7、雷達圖像。

雷達圖可用于表示周期數值的變化，也可用于表示對象/維度之間的關系。

在一般情況下，我們是做雷達圖，在Excel中做表格，再用xlsxwriter模塊做雷達圖。

二、怎樣利用Python進行數據可視化操作？

常見的工具有Matplotlib、Seaborn，這也是Python中相對比較優秀的圖表制作框架。

Matplotlib：基于Python的繪圖庫，支持全部2D繪圖和部分3D繪圖。印刷品圖像可以同時通過交互環境產生，有時還可以用來制作動畫。

Seaborn:Seaborn基于Matplotlib可以創建豐富信息豐富且美觀的統計圖表。

它的特點是：內建的主題、色彩調色板、功能和可視化的單變量、雙變量、線性回歸工具、數據矩陣、統計型時序數據等，能夠構造復雜的視覺圖形。

      數據繪制到Python生態系統中，既有好處，也有壞事。有許多工具可以用于繪制數據，這既是一件好事也是一件壞事，要努力弄清楚哪個工具適合您，這取決于您要實現的目標。數據可視化分析是以各種圖表的形式向領導展示數據，供領導作決策用，故能熟練地掌握餅圖、柱狀圖、線圖等制圖是資料分析員必備的技能。以上就是小編為您介紹的python數據分析，python數據分析可視化。