Python 从入门到实战40(数据分析概述)

我们的目标是:通过这一套资料学习下来,可以熟练掌握python基础,然后结合经典实例、实践相结合,使我们完全掌握python,并做到独立完成项目开发的能力。

上篇文章我们讨论了通过线程的相关知识。今天学习一下数据分析相关的基础知识。

1、数据可视化

什么是数据可视化呢?数据可视化主要旨在借助图形化手段,清晰有效地传达和沟通信息。当今世界是大数据人工智能时代。数据可视化是指通过绘图工具和方法将数据集中的数据以图形图像的形式表现出来,并利用数据分析发现其中未知信息的处理过程。

2、数据可视化作用

数据可视化的作用:不仅能够直观地展示数据,更能体现数据之间隐藏的关系。数据可视化更加直观、生动和具体,比数据表更有表现力。它将复杂的统计数据变得简单化、通俗化、形象化,使人一目了然,便于理解和分析。

数据可视化将数据以图形、图标的形式展示出来,使我们能够快速、直观了解数据变化趋势、数据比较结果、数据所占比例等。因此,数据可视化对数据分析、数据挖掘起到了关键性的作用。

3、数据可视化常用工具介绍

数据可视化工具非常多,常见的有Matplotlib、Pandas内置绘图大全、Seaborn 图表、第三方图表Pyecharts、Plotly 图标等,工具各有特点。

1)Matplotlib:

Matplotlib是Python中一个非常流行的可视化库,它提供了一种称为PyPlot的接口,它模仿MATLAB的绘图接口。它是数据可视化的一个强大工具,可以用于创建和展示各种图形,从简单的散点图到复杂的3D图形等。

以下是Matplotlib的一些主要特点:

  1. 高度可定制:Matplotlib提供了丰富的API来自定义图表,包括线条样式、颜色、标签、标题等。
  2. 广泛的支持:Matplotlib支持多种操作系统,并且可以在多种设备上显示图形,包括Web应用程序、桌面应用程序、科学图形应用程序等。
  3. 强大的文档和社区支持:Matplotlib拥有非常详细的文档和活跃的社区,用户可以从文档中找到很多示例和教程。
  4. 兼容性好:Matplotlib可以与NumPy和Pandas等库无缝集成,使得数据的导入、处理和可视化变得更加简便。
  5. 可以与其他Python库无缝集成:如IPython、Jupyter等,使得可视化变得更加便捷。
2)Pandas内置绘图大全

Pandas 是一个强大的数据处理和分析库,它提供了一个简单的接口来进行数据可视化,通过内部的 .plot() 方法。以下是一些使用 Pandas 绘图的特点和示例代码:

特点:

  1. 使用方便:Pandas 的内置绘图方法可以自动适应 DataFrame 和 Series 的数据结构。
  2. 常见图表:支持创建直方图、散点图、线图、箱型图等常见图表。
  3. 交互式环境:与 Jupyter Notebook 或 Jupyter Lab 集成,可以轻松展示交互式图表。
  4. 主题支持:可以方便地更换图表的主题,如使用 plotly_express 库可以使用更多主题。
  5. 自定义:可以通过传递各种参数来自定义图表的外观和感觉。
3)Seaborn 图表

Seaborn 是一个基于Matplotlib的高级可视化效果库,偏向于统计图表。其它特点如下:

  1. 美观简洁

Seaborn的默认主题和颜色组合让你的图表看起来更专业、更吸引人,无需花费额外功夫调整。

  1. 统计绘图

Seaborn内置了许多高级统计图表类型,例如箱线图、散点图、等高线图等,帮助你更直观地展示生物数据的分布和关系。

  1. 轻松处理DataFrame

Seaborn天生支持Pandas DataFrame,让你更便捷地导入和处理生信数据,无需大费周章。

  1. 简单易用

通过一行代码就能生成漂亮的图表,Seaborn让数据可视化变得轻松愉快,让你更专注与数据的解读与分析。

4)第三方图表Pyecharts

Pyecharts 是一个用于创建 Echarts 图表的Python库,Echarts 是一个由百度开发的,使用 JavaScript 实现的开源可视化库。Pyecharts 可以生成静态的图表,也可以结合 Flask、Django 等 web 框架,生成动态的可视化网页。

Pyecharts 的主要特点包括:

  1. 提供了丰富的图表类型:Pyecharts 支持包括柱状图、折线图、饼图、地图等在内的多种图表类型。
  2. 易于使用:Pyecharts 的 API 设计得非常直观和简单,用户可以很快上手并创建图表。
  3. 生成静态图表:Pyecharts 可以将图表导出为静态图片,如 PNG、JPG、SVG 等格式。
  4. 与 Web 框架集成:Pyecharts 可以与 Flask、Django 等 Web 框架无缝集成,方便在 Web 环境中使用。
  5. 支持主题定制:Pyecharts 允许用户自定义图表的主题,以适应不同的场景和品牌要求。
  6. 支持动态数据更新:通过结合 Web 框架,Pyecharts 可以实现动态数据更新的图表

今天先写学习一下了解型知识,就先到这里了,每天进步一点点。明天也要加油啊!

相关推荐
xw337340956415 分钟前
彩色转灰度的核心逻辑:三种经典方法及原理对比
人工智能·python·深度学习·opencv·计算机视觉
倔强青铜三19 分钟前
为什么 self 与 super() 成了 Python 的永恒痛点?
人工智能·python·面试
墨尘游子22 分钟前
目标导向的强化学习:问题定义与 HER 算法详解—强化学习(19)
人工智能·python·算法
小白学大数据1 小时前
基于Python的新闻爬虫:实时追踪行业动态
开发语言·爬虫·python
freed_Day1 小时前
python面向对象编程详解
开发语言·python
普郎特2 小时前
张三:从泥水匠到包工头的故事 *—— 深入浅出讲解 `run_in_executor()` 的工作原理*
python
我要学习别拦我~2 小时前
kaggle分析项目:steam付费游戏数据分析
python·游戏·数据分析
大模型真好玩2 小时前
深入浅出LangChain AI Agent智能体开发教程(四)—LangChain记忆存储与多轮对话机器人搭建
前端·人工智能·python
love530love2 小时前
命令行创建 UV 环境及本地化实战演示—— 基于《Python 多版本与开发环境治理架构设计》的最佳实践
开发语言·人工智能·windows·python·conda·uv
都叫我大帅哥3 小时前
深度学习的"Hello World":多层感知机全解指南
python·深度学习