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数据可视化
计算机科学与技术学院
数据可视化
•数据探索阶段的重要方法
•数据以图形图像形式表示
•揭示隐藏的数据特征,直观传达关揵信息
•直观展示分析结果
数据可视化类库
•Matplotlib库
•专门用于开发二维(包括三维)图表的工具包
•实现图像元素精细化控制,绘制专业的分析图表
•Pandas封装了Matplotlib的主要绘图功能
•Series和DataFrae提供绘图函数
•简便快捷地创建标准化图表
•交互式图表工具Pyechart
•Echart的Pyth实现
认识基本图形
•按照数据值特性,可视图形大致可以分为3类
•展示离散数据:散点图、柱状图、饼图等;
•展示连续数据:直方图、箱须
图、折线图、半对数图等;
•展示数据的区域或
空间分布:统计地
图、曲面图等
4.1.2Padas快速绘图
•基本步骤
•导入attib、Padas
•准备数据
•使用Series或DataFrae封装数据
•绘图
•调用Series.t()或DataFrae.t()函数完成绘图
例4-1:绘制2010-2020年我国GDP折线图
importmatplotlib.pyplotasplt#导入pyplot,用于图形显示
frompandasimportDataFrame
gdp=[41.3,48.9,54.0,59.5,64.4,68.9,74.4,82.1,90.0,99.1,101.6]
data=DataFrame({GDP:Trillion:gdp},index=[2010,2011,2012,
2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019,2020])
data.plot()
plt.show()#显示图形
4.1.2Padas快速绘图
例4-1(续):绘制2010-2016年我国GDP折线图
参数名说明
data.plot(title=2010~2016GDP,LineWidth=2,marker=o,linestyle=dashed,color=r,
xx轴数据,默认值为Ne
grid=True,alpha=0.9,use_index=True,yticks=[35,40,45,50,55,60,65,70,75])
yy轴数据,默认值为Ne
绘图类型。ie:折线图,默认值;bar:垂直柱状图;barh:水平柱状图;hist:直方图;bx:箱形图;de:Kere核密度估计图;desity
kind
与de相同;ie:饼图;scatter:散点图
title图形标题,字符串
画笔颜色。用颜色缩写,如r、b,或者RGB值,如#CECECE。主要颜色缩写:b:bue、c:cya、g:gree、:bac、:ageta、r:
color
red、w:white、y:yew
grid图形是否有网格,默认值为Ne
fontsize坐标轴(包括x轴和y轴)刻度的字体大小。整数,默认值为Ne
alpha图表的透明度,值为0~1,值越
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