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数据可视化;?学习目标;1、数据可视化简介;15.2数据可视化中的图形绘制可视化视图分为4类:比较:比较数据间各类别的关系,或者是它们随着时间的变化趋势,比如折线图;联系:查看两个或两个以上变量之间的关系,比如散点图;构成:每个部分占整体的百分比,或者是随着时间的百分比变化,比如饼图;分布:关注单个变量,或者多个变量的分布情况,比如直方图。
;按照变量的个数可以把可视化视图划分为单变量分析和多变量分析。单变量分析指的是一次只关注一个变量。多变量分析可以让你在一张图上可以查看两个以上变量的关系,从而分析出来这两个变量之间是否存在某种联系。可视化的视图可以说是分门别类,多种多样,
常用的10种视图,这些视图包括:
散点图、折线图、直方图、条形图、箱线图、饼图、热力图、蜘蛛图、词云图等,;15.2.1 散点图绘制
15.2.2 折线图绘制
15.2.3 条形图绘制
15.2.4 饼图绘制
15.2.5 热力图绘制
15.2.6 词云图绘制
15.2.7 直方图绘制
15.2.8 三维图绘制;15.3基于Python词云分析政府工作报告关键词
15.3.1数据准备
十三届全国人大三次会议作了政府工作报告。这份政府工作报告仅有10500字左右,,体现了“实干为要”的理念。作为当代大学生,应该多了解国家政治,关心国家时事。那么,这份政府工作报告突出强调了哪些关键词呢?我们其实可以基于Python技术进行词频分析和词云制作!具体数据来源可以在政务网下载或者爬虫获取,读者可自行操作。;15.3.2词云图绘制代码;15.3.3可视化结论
从词云图中可以看出,发展一词频率最大,这也正是体现了发展是我们党执政兴国的第一要务,其次“企业”作为市场经济的主体,出现的次数达到了30次,其中“支持”、“保障”、“加强”、“推进”等鼓舞人心的关键词出现次数也很多。
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