Python数据分析：可视化

1. Python数据分析：可视化

 本文是《数据蛙三个月强化课》的第二篇总结教程，如果想要了解 数据蛙社群 ，可以阅读  给DataFrog社群同学的学习建议  。温馨提示：如果您已经熟悉python可视化内容,大可不必再看这篇文章，或是之挑选部分文章
                                           对于我们数据分析师来说，不仅要自己明白数据背后的含义，而且还要给老板更直观的展示数据的意义。所以，对于这项不可缺少的技能，让我们来一起学习下吧。
   画图之前，我们先导入包和生成数据集
   我们先看下所用的数据集
                                           折线图是我们观察趋势常用的图形，可以看出数据随着某个变量的变化趋势，默认情况下参数 kind="line" 表示图的类型为折线图。
   
                                           
   对于分类数据这种离散数据，需要查看数据是如何在各个类别之间分布的，这时候就可以使用柱状图。我们为每个类别画出一个柱子。此时，可以将参数 kind 设置为 bar 。   
                                                                                                                           
   条形图就是将竖直的柱状图翻转90度得到的图形。与柱状图一样，条形图也可以有一组或多种多组数据。
                                           水平条形图在类别名称很长的时候非常方便，因为文字是从左到右书写的，与大多数用户的阅读顺序一致，这使得我们的图形容易阅读。而柱状图在类别名称很长的时候是没有办法很好的展示的。
   直方图是柱形图的特殊形式，当我们想要看数据集的分布情况时，选择直方图。直方图的变量划分至不同的范围，然后在不同的范围中统计计数。在直方图中，柱子之间的连续的，连续的柱子暗示数值上的连续。
                                           箱线图用来展示数据集的描述统计信息，也就是[四分位数]，线的上下两端表示某组数据的最大值和最小值。箱子的上下两端表示这组数据中排在前25%位置和75%位置的数值。箱中间的横线表示中位数。此时可以将参数 kind 设置为 box。
                                           如果想要画出散点图，可以将参数 kind 设置为 scatter，同时需要指定 x 和 y。通过散点图可以探索变量之间的关系。
                                           饼图是用面积表示一组数据的占比，此时可以将参数 kind 设置为 pie。
                                           我们刚开始学习的同学，最基本应该明白什么数据应该用什么图形来展示，同学们来一起总结吧。

2. python做可视化数据分析，究竟怎么样？

Python应该是做数据分析最好的语言，没有之一。
 
 因为Python拥有非常丰富的库，想要练就python数据分析的技能，学习内容主要包括以下几点：
   Python工作环境及基础语法知识了解（包括正则表达式相关知识学习）  数据采集相关知识（python爬虫相关知识）  数据分析学习  数据可视化学习  
 在此主要讲解数据分析的部分。
 
 数据分析其实主要包括：数据的获取与展示，数据整理，数据描述，数据可视化。
 
 数据分析其实主要掌握pandas和numpy两个库即可
 
 数据可视化主要掌握matplotlib，bokeh即可，还可以学习如何调用pyecharts等交互式图表，数据可视化已绰绰有余。
 
 
 
 
 
 最后推荐你一个数据分析的课程，答主最初也是数据分析小白，后来也是一步一步边看别学边敲代码，成长起来的。可以推荐你语雀上干货十足的数据分析课程。
 
 
  
 
 
 
 
 
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3. 如何使用python数据特征分析与可视化

如何评价利用python制作数据采集，计算，可视化界面
1、为什么用Python做数据分析
首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。并且Python与Ruby都有大量的Web框架，因此用于网站的建设，另一方面个人觉得因为Python作为解释性语言相对编译型语言更为简单，可以通过简单的脚本处理大量的数据。而组织内部统一使用的语言将大大提高工作效率。
2、为什么用R做数据分析
R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少。另外R语言具有强大的可视化功能，一个散点图箱线图可以用一条程序搞定，相比Excel更加简单。
在使用环境方面，SAS在企业、政府及军事机构使用较多，因其权威认证；SPSS、R大多用于科研机构，企业级应用方面已有大量的商业化R软件，同时可结合（具体怎么结合，尚未搞明白）Hadoop进行数据挖掘。