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Python数据可视化案例教程
全课导航项目1搭建数据可视化开发平台项目2Python数据可视化基础项目3比较型数据可视化项目5关联型数据可视化项目4分布型数据可视化项目6比例型数据可视化项目7时间型数据可视化项目8文本型数据可视化项目9地理空间型数据可视化项目10点评网站美食店铺数据可视化
项目5关联型数据可视化
知识目标了解关联型数据的概念及应用场景。了解散点图的概念及应用,掌握使用seaborn绘制散点图的方法。了解气泡图的概念及应用,掌握使用pyecharts绘制气泡图的方法。技能目标能使用散点图和气泡图对关联型数据进行可视化和分析。素养目标加强练习,在实践中提高专业技能和职业素养。提升运用理论知识解决实际问题的能力。项目目标
关联型数据可视化常用于展示数据中不同变量之间的关系,帮助用户更好地理解和分析数据的结构和特征,并探索数据的模式和趋势。关联型数据可视化可以应用于许多场景,如市场营销、网络安全分析、金融分析、环境分析等。本项目将基于某地区上半年空气质量指数实现关联型数据可视化。项目描述
按照项目要求,将“某地区上半年空气质量指数.xlsx”文件中的数据进行可视化的方法如下。(1)使用简单散点图实现PM2.5、PM10与空气质量指数的相关性可视化。首先新建Python文件;然后编写代码,实现从数据源中读取数据,使用seaborn绘制PM2.5、PM10与空气质量指数的相关性散点图;最后对图表进行分析。(2)使用气泡图实现SO2、CO与空气质量指数的相关性可视化。首先新建Python文件;然后编写代码,实现从数据源中读取数据,使用pyecharts绘制SO2、CO与空气质量指数的相关性气泡图;最后在浏览器中查看气泡图,并对图表进行分析。项目分析
为了更好地实现某地区上半年空气质量指数的相关性可视化,本项目将对相关知识进行介绍,包括关联型数据的概念及应用场景,散点图的概念、应用及使用seaborn绘制散点图的方法,气泡图的概念、应用及使用pyecharts绘制气泡图的方法。项目分析
全班学生以3~5人为一组,各组选出组长。组长组织组员扫码观看“常见的关联型数据及可视化图表”视频,讨论并回答下列问题。问题1:列举生活中常见的关联型数据。问题2:列举常见的关联型数据可视化图表。项目准备常见的关联型数据及可视化图表
5.1?什么是关联型数据5.2散点图项目实施——某地区上半年空气质量指数的相关性可视化项目导航5.3气泡图
5.1?什么是关联型数据
5.1什么是关联型数据关联型数据是指存在相互关系的两组或多组数据,通常用于分析和研究不同数据之间的相关性,从而发现隐藏在数据中的模式或规律,为决策提供有力的支持。
5.1什么是关联型数据数据的相关性是指数据之间存在关系,通常用来分析两组或多组数据的变化趋势是否一致,如身高和体重、温度和袜子的销量、客户满意度和客户投诉率等。相关性强时数据的相关性有强弱之分相关性弱时一个数据发生变化,另一个数据会随之发生明显变化一个数据发生变化,另一个数据只会发生微弱变化通过数据的相关性,可以根据一个已知数据的变化来预测另一个数据的变化。
为了更好地理解和分析关联型数据,可对关联型数据进行可视化。关联型数据可视化常用的图表散点图气泡图5.1什么是关联型数据
数据的相关性指的是什么?关联型数据可视化常用的图表有哪些?课堂检测
什么是关联型数据课堂小结
5.2?散点图
5.2散点图散点图是一种在二维坐标系中展示两个变量之间关系的图表。x轴代表自变量y轴代表因变量将两个变量对应的数据用坐标点的形式描绘出来
5.2散点图不同相关性的散点图如图所示。
常见的散点图如下。5.2散点图散点图矩阵简单散点图
5.2.1简单散点图简单散点图是最基本的散点图,用于展示两个变量之间的关系。简单散点图
使用简单散点图实现某店铺商品价格与成交量的相关性可视化。【例5-1】本案例基于“某店铺销售数据.xlsx”文件中的数据,使用seaborn的scatterplot()函数绘制散点图。函数中,x为“商品价格(元)”列标签,y为“成交量(件)”列标签,data为读取的DataFrame格式的数据。【问题分析】5.2.1简单散点图
importpandasaspd#导入pandas库#导入matplotlib库中的pyplot模块importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns
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