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. 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。

3. python数据可视化--可视化概述

数据可视化是python最常见的应用领域之一，数据可视化是借助图形化的手段将一组数据以图形的形式表达出来，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的数据处理过程。
  
 在学术界有一句话广为流传，A picture worths thousand words，就是一图值千言。在课堂上，我经常举的例子就是大家在刷朋友圈的时候如果看到有人转发一篇题目很吸引人的文章时，我们都会点击进去，可能前几段话会很认真地看，文章很长的时候后面就会一目十行，失去阅读的兴趣。
  
 所以将数据、表格和文字等内容用图表的形式表达出来，既能提高读者阅读的兴趣，还能直观表达想要表达的内容。
  
 python可视化库有很多，下面列举几个最常用的介绍一下。
  
 matplotlib
  
 它是python众多数据可视化库的鼻祖，也是最基础的底层数据可视化第三方库，语言风格简单、易懂，特别适合初学者入门学习。
  
 seaborn
  
 Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。
  
 pyecharts
  
 pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具，生成的图表精巧，交互性良好，可轻松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架，得到众多开发者的认可。
  
 bokeh
  
 bokeh是一个面向web浏览器的交互式可视化库，它提供了多功能图形的优雅、简洁的构造，并在大型数据集或流式数据集上提供高性能的交互性。
  
 python这些可视化库可以便捷、高效地生成丰富多彩的图表，下面列举一些常见的图表。
  
 柱形图
  
 条形图
  
 坡度图
  
 南丁格尔玫瑰图
  
 雷达图
  
 词云图
  
 散点图
  
 等高线图
  
 瀑布图
  
 相关系数图
  
 散点曲线图
  
 直方图
  
 箱形图
  
 核密度估计图
  
 折线图
  
 面积图
  
 日历图
  
 饼图
  
 圆环图
  
 马赛克图
  
 华夫饼图
  
 还有地理空间型等其它图表，就不一一列举了，下节开始我们先学习matplotlib这个最常用的可视化库。

4. Python 数据可视化：分类特征统计图

 上一课已经体验到了 Seaborn 相对 Matplotlib 的优势，本课将要介绍的是 Seaborn 对分类数据的统计，也是它的长项。
   针对分类数据的统计图，可以使用 sns.catplot 绘制，其完整参数如下：
   本课使用演绎的方式来学习，首先理解这个函数的基本使用方法，重点是常用参数的含义。
   其他的参数，根据名称也能基本理解。
   下面就依据 kind 参数的不同取值，分门别类地介绍各种不同类型的分类统计图。
   读入数据集：
                                           然后用这个数据集制图，看看效果：
   输出结果：
                                           毫无疑问，这里绘制的是散点图。但是，该散点图的横坐标是分类特征 time 中的三个值，并且用 hue='kind' 又将分类特征插入到图像中，即用不同颜色的的点代表又一个分类特征 kind 的值，最终得到这些类别组合下每个记录中的 pulse 特征值，并以上述图示表示出来。也可以理解为，x='time', hue='kind' 引入了图中的两个特征维度。
   语句 ① 中，就没有特别声明参数 kind 的值，此时是使用默认值 'strip'。
   与 ① 等效的还有另外一个对应函数 sns.stripplot。
   输出结果：
                                           ② 与 ① 的效果一样。
   不过，在 sns.catplot 中的两个参数 row、col，在类似 sns.stripplot 这样的专有函数中是没有的。因此，下面的图，只有用 sns.catplot 才能简洁直观。
   输出结果：
                                           不过，如果换一个叫角度来说，类似 sns.stripplot 这样的专有函数，表达简单，参数与 sns.catplot 相比，有所精简，使用起来更方便。
   仔细比较，sns.catplot 和 sns.stripplot 两者还是稍有区别的，虽然在一般情况下两者是通用的。
   因此，不要追求某一个是万能的，各有各的用途，存在即合理。
   不过，下面的声明请注意： 如果没有非常的必要，比如绘制分区图，在本课中后续都演示如何使用专有名称的函数。 
   前面已经初步解释了这个函数，为了格式完整，这里再重复一下，即 sns.catplot 中参数 kind='strip'。
   如果非要将此函数翻译为汉语，可以称之为“条状散点图”。以分类特征为一坐标轴，在另外一个坐标轴上，根据分类特征，将该分类特征数据所在记录中的连续值沿坐标轴描点。
   从语句 ② 的结果图中可以看到，这些点虽然纵轴的数值有相同的，但是没有将它们重叠。因此，我们看到的好像是“一束”散点，实际上，所有点的横坐标都应该是相应特征分类数据，也不要把分类特征的值理解为一个范围，分散开仅仅是为了图示的视觉需要。
   输出结果：
                                           ④ 相对 ② 的图示，在于此时同一纵轴值的都重合了——本来它们的横轴值都是一样的。实现此效果的参数是 jitter=0，它可以表示点的“振动”，如果默认或者 jitter=True，意味着允许描点在某个范围振动——语句 ② 的效果；还可设置为某个 0 到 1 的浮点，表示许可振动的幅度。请对比下面的操作。
   输出结果：
                                           语句 ② 中使用 hue='kind' 参数向图中提供了另外一个分类特征，但是，如果感觉图有点乱，还可以这样做：
   输出结果：
                                           dodge=True 的作用就在于将 hue='kind' 所引入的特征数据分开，相对 ② 的效果有很大差异。
   并且，在 ⑤ 中还使用了 paletter='Set2' 设置了色彩方案。
   sns.stripplot 函数中的其他有关参数，请读者使用帮助文档了解。
   此函数即 sns.catplot 的参数 kind='swarm'。
   输出结果：
                                           再绘制一张简单的图，一遍研究这种图示的本质。
   输出结果：
                                           此图只使用了一个特征的数据，简化表象，才能探究 sns.swarmplot 的本质。它同样是将该特征中的数据，依据其他特征的连续值在图中描点，并且所有点在默认情况下不彼此重叠——这方面与 sns.stripplot 一样。但是，与之不同的是，这些点不是随机分布的，它们经过调整之后，均匀对称分布在分类特征数值所在直线的两侧，这样能很好地表示数据的分布特点。但是，这种方式不适合“大数据”。
   sns.swarmplot 的参数似乎也没有什么太特殊的。下面使用几个，熟悉一番基本操作。
   在分类维度上还可以再引入一个维度，用不同颜色的点表示另外一种类别，即使用 hue 参数来实现。
   输出结果：
                                           这里用 hue = 'smoker' 参数又引入了一个分类特征，在图中用不同颜色来区分。
   如果觉得会 smoker 特征的值都混在一起有点乱，还可以使用下面方式把他们分开——老调重弹。
   输出结果：
                                           生成此效果的参数就是 dodge=True，它的作用就是当 hue 参数设置了特征之后，将 hue 的特征数据进行分类。
   sns.catplot 函数的参数 kind 可以有三个值，都是用于绘制分类的分布图：
   下面依次对这三个专有函数进行阐述。

5. 怎样用python进行数据可视化

用python进行数据可视化的方法：可以利用可视化的专属库matplotlib和seaborn来实现。基于python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持。
我们只需借助可视化的两个专属库（libraries），俗称matplotlib和seaborn即可。
（推荐教程：Python入门教程）
下面我们来详细介绍下：
Matplotlib：基于Python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持。这对在跨平台互动环境中发布高质量图片很有用。它也可用于动画。
Seaborn：Seaborn是一个Python中用于创建信息丰富和有吸引力的统计图形库。这个库是基于matplotlib的。Seaborn提供多种功能，如内置主题、调色板、函数和工具，来实现单因素、双因素、线性回归、数据矩阵、统计时间序列等的可视化，以让我们来进一步构建复杂的可视化。

6. 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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7. python：数据可视化 - 动态

 抖音、快手、B站等上常见的数据统计动态图，视频是如何制作的呢？我们可以通过python的pandas和matplotlib制作出来。
    步骤1： 安装pandas、matplotlib库
   pip install pandas
   pip install matplotlib
    步骤2： 从国家统计局等数据网站找到合适的数据。
    https://data.stats.gov.cn/ 
    步骤3： 案例中的数据indus.csv。将统计的数据进行处理存储到合适的文件
   百度云
   链接： https://pan.baidu.com/s/1xIDh7DgiOJ8xTCQW78H27w
 
   提取码：hkn2
    步骤4： 源码

8. 如何评价利用python制作数据采集，计算，可视化界面

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。