數(shù)據(jù)可視化有助于了解資料的分布、趨勢、關(guān)系、比較和組成。有助于政策制定者檢視大量數(shù)據(jù)和發(fā)現(xiàn)隱藏的特征。在數(shù)據(jù)分析方面，也是我們必不可少的技能。用Python收集完數(shù)據(jù)后，就需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總處理，此時如果我們能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行可視化操作，對數(shù)據(jù)的分析就會更簡單。接下來就由小編為您介紹python數(shù)據(jù)分析，python數(shù)據(jù)分析可視化。

明略數(shù)據(jù)

0

2條點評

咨詢產(chǎn)品

免費試用

解決用戶選型困難的好軟件，有各維度的信息

客戶案例

20

合作品牌

暫無

python數(shù)據(jù)分析

一、具體類型的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分布，其中一個變量通常用于更小的數(shù)據(jù)集分析。圓柱形形圖可用來比較數(shù)據(jù)間的數(shù)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(diào)用plot()方法繪制的。

2、折線圖。

折線圖主要用來表示數(shù)據(jù)變化。折線圖是用直線連接不同的點。

也可以通過調(diào)用plot()方法來繪制折線圖。

3、餅圖。

餅狀圖主要用來表示數(shù)據(jù)的比重，給人一眼就能看出數(shù)據(jù)占的大小。

這個餅圖是用pie()函數(shù)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(guān)系的強(qiáng)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(guān)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(shù)據(jù)的大小、比例、趨勢等，它包含了一些統(tǒng)計數(shù)據(jù)的均值、分位數(shù)、極值等統(tǒng)計量，因此，該圖信息量很大，不僅可以分析不同類別數(shù)據(jù)平均水平差異(需要在箱線圖中添加均值點)，還可以揭示數(shù)據(jù)間離散程度、異常值、分布差異等。

箱線圖我們經(jīng)常使用boxplot()方法繪制。

7、雷達(dá)圖像。

雷達(dá)圖可用于表示周期數(shù)值的變化，也可用于表示對象/維度之間的關(guān)系。

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

二、怎樣利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化操作？

常見的工具有Matplotlib、Seaborn，這也是Python中相對比較優(yōu)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(huán)境產(chǎn)生，有時還可以用來制作動畫。

Seaborn:Seaborn基于Matplotlib可以創(chuàng)建豐富信息豐富且美觀的統(tǒng)計圖表。

它的特點是：內(nèi)建的主題、色彩調(diào)色板、功能和可視化的單變量、雙變量、線性回歸工具、數(shù)據(jù)矩陣、統(tǒng)計型時序數(shù)據(jù)等，能夠構(gòu)造復(fù)雜的視覺圖形。

      數(shù)據(jù)繪制到Python生態(tài)系統(tǒng)中，既有好處，也有壞事。有許多工具可以用于繪制數(shù)據(jù)，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(xiàn)的目標(biāo)。數(shù)據(jù)可視化分析是以各種圖表的形式向領(lǐng)導(dǎo)展示數(shù)據(jù)，供領(lǐng)導(dǎo)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(shù)據(jù)分析，python數(shù)據(jù)分析可視化。