當前位置:首頁 » 編程語言 » python數據分析與數據可視化

python數據分析與數據可視化

發布時間: 2024-06-21 20:46:48

『壹』 python中數據可視化經典庫有哪些

Python有很多經典的數據可視化庫,比較經典的數據可視化庫有下面幾個。

matplotlib

是Python編程語言及其數值數學擴展包 NumPy 的可視化操作界面。它利用通用的圖形用戶界面工具包,如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+,向應用程序嵌入式繪圖提供了應用程序介面。

pyplot 是 matplotlib 的一個模塊,它提供了一個類似 MATLAB 的介面。 matplotlib 被設計得用起來像 MATLAB,具有使用 Python 的能力。

優點:繪圖質量高,可繪制出版物質量級別的圖形。代碼夠簡單,易於理解和擴展,使繪圖變得輕松,通過Matplotlib可以很輕松地畫一些或簡單或復雜的圖形,幾行代碼即可生成直方圖、條形圖、散點圖、密度圖等等,最重要的是免費和開源。

優點:用於創建、操縱和研究復雜網路的結構、以及學習復雜網路的結構、功能及其動力學。

上面是我的回答,希望對您有所幫助!

『貳』 Python數據分析:可視化

本文是《數據蛙三個月強化課》的第二篇總結教程,如果想要了解 數據蛙社群 ,可以閱讀 給DataFrog社群同學的學習建議 。溫馨提示:如果您已經熟悉python可視化內容,大可不必再看這篇文章,或是之挑選部分文章

對於我們數據裂搭羨分析師來說,不僅要自己明白數據背後的含義,而且還要給老闆更直觀的展示數據的意義。所以,對於這項不可缺少的技能,讓我們來一起學習下吧。

畫圖之前,我們先導入包和生成數據集

我們先看下所用的數據集

折線圖是我們觀察枝歷趨勢常用的圖形,可以看出數據隨著某個變數的變化趨勢,默認情況下參數 kind="line" 表示圖的類型為折線圖。

對於分類數據這種離散數據,需要查看數據是如何在各個類別之間分布的,這時候就可以使用柱狀圖。我們為每個類別畫出一個柱子。此時,可以將參數 kind 設置為 bar 。

條形圖就是將豎直的柱狀圖翻轉90度得到的圖形。與柱狀圖一樣,條形圖也可以有一組或多種多組數據。

水平條形圖在類別名稱很長的時候非常方便,因為文字是從左到右書寫的,與大多數用戶的閱讀順序一致,這使得我們的圖形容易閱讀。而柱狀圖在類別名稱很長的時候是沒有辦法很好的展示的。

直方圖是柱形圖的特殊形式,當我們想要看數據集的分布情況時,選擇直方圖。直方圖的變數劃分至不同的范圍,然後在不同的范圍中統計計數。在直方圖中,柱子之間的連續的,連續的柱子暗示數值上的連續。

箱線圖用來展示數據集的描述統計信息,也就是[四分位數],線的上下兩端表示某組數據的最大值和最小值。箱子的上下兩端表示這組數據中排在前25%位置和75%位置的數值。箱中間的橫線表示中位數。此時可以將參數 kind 設置為 box。

如果想要畫出散點圖,可以將參數 kind 設置為 scatter,同時需要指定 x 和 y。通過散點圖可以探索變數之間的關系。

餅圖是用面積表示一組數據的佔比,此時可以將參數 kind 設置為 pie。

我們剛開始學習的同學,肆拍最基本應該明白什麼數據應該用什麼圖形來展示,同學們來一起總結吧。

『叄』 數據分析員用python做數據分析是怎麼回事,需要用到python中的那些內容,具體是怎麼操作的

最近,Analysis with Programming加入了Planet Python。我這里來分享一下如何通過Python來開始數據分析。具體內容如下:


數據導入

導入本地的或者web端的CSV文件;

數據變換;

數據統計描述;

假設檢驗

單樣本t檢驗;

可視化;

創建自定義函數。

數據導入

  • 1

    這是很關鍵的一步,為了後續的分析我們首先需要導入數據。通常來說,數據是CSV格式,就算不是,至少也可以轉換成CSV格式。在Python中,我們的操作如下:

    import pandas as pd

    # Reading data locally

    df = pd.read_csv('/Users/al-ahmadgaidasaad/Documents/d.csv')

    # Reading data from web

    data_url = "https://raw.githubusercontent.com/alstat/Analysis-with-Programming/master/2014/Python/Numerical-Descriptions-of-the-Data/data.csv"

    df = pd.read_csv(data_url)

    為了讀取本地CSV文件,我們需要pandas這個數據分析庫中的相應模塊。其中的read_csv函數能夠讀取本地和web數據。

  • 數據變換

  • 1

    既然在工作空間有了數據,接下來就是數據變換。統計學家和科學家們通常會在這一步移除分析中的非必要數據。我們先看看數據(下圖)

    對R語言程序員來說,上述操作等價於通過print(head(df))來列印數據的前6行,以及通過print(tail(df))來列印數據的後6行。當然Python中,默認列印是5行,而R則是6行。因此R的代碼head(df, n = 10),在Python中就是df.head(n = 10),列印數據尾部也是同樣道理

  • 9

    plt.show(sns.lmplot("Benguet", "Ifugao", df))

  • 創建自定義函數

  • 在Python中,我們使用def函數來實現一個自定義函數。例如,如果我們要定義一個兩數相加的函數,如下即可:

    def add_2int(x, y):

    return x + y

    print add_2int(2, 2)

    # OUTPUT

    4

  • 順便說一下,Python中的縮進是很重要的。通過縮進來定義函數作用域,就像在R語言中使用大括弧{…}一樣。這有一個我們之前博文的例子:

    產生10個正態分布樣本,其中和

    基於95%的置信度,計算和;

    重復100次; 然後

    計算出置信區間包含真實均值的百分比

    Python中,程序如下:

    import numpy as np

    import scipy.stats as ss

    def case(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):

    m = np.zeros((rep, 4))

    for i in range(rep):

    norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = n)

    xbar = np.mean(norm)

    low = xbar - ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

    up = xbar + ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

    if (mu > low) & (mu < up):

    rem = 1

    else:

    rem = 0

    m[i, :] = [xbar, low, up, rem]

    inside = np.sum(m[:, 3])

    per = inside / rep

    desc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain "

    "the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"

    return {"Matrix": m, "Decision": desc}

  • 上述代碼讀起來很簡單,但是循環的時候就很慢了。下面針對上述代碼進行了改進,這多虧了Python專家

    import numpy as np

    import scipy.stats as ss

    def case2(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):

    scaled_crit = ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

    norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = (rep, n))

    xbar = norm.mean(1)

    low = xbar - scaled_crit

    up = xbar + scaled_crit

    rem = (mu > low) & (mu < up)

    m = np.c_[xbar, low, up, rem]

    inside = np.sum(m[:, 3])

    per = inside / rep

    desc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain "

    "the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"

    return {"Matrix": m, "Decision": desc}

『肆』 python數據分析的一般步驟是什麼

下面是用python進行數據分析的一般步驟:
一:數據抽取
從外部源數據中獲取數據
保存為各種格式的文件、資料庫
使用Scrapy爬蟲等技術
二:數據載入
從資料庫、文件中提取數據,變成DataFrame對象
pandas庫的文件讀取方法
三:數據處理
數據准備:
對DataFrame對象(多個)進行組裝、合並等操作
pandas庫的操作
數據轉化:
類型轉化、分類(面元等)、異常值檢測、過濾等
pandas庫的操作
數據聚合:
分組(分類)、函數處理、合並成新的對象
pandas庫的操作
四:數據可視化
將pandas的數據結構轉化為圖表的形式
matplotlib庫
五:預測模型的創建和評估
數據挖掘的各種演算法
關聯規則挖掘、回歸分析、聚類、分類、時序挖掘、序列模式挖掘等
六:部署(得出結果)
從模型和評估中獲得知識
知識的表示形式:規則、決策樹、知識基、網路權值
更多技術請關注python視頻教程。

『伍』 如何評價利用python製作數據採集,計算,可視化界面呢

先來設置兩個url地址,第一個用於第一次訪問,這樣可以獲得網站伺服器發來的cookie,第二個網址是用於登陸的地址
引入兩個模塊,cookielib和urllib2
接著,我們安裝一個cookie處理器,代碼如下,這個代碼很多人不太能讀懂,其實你會用就可以了,他們就是這個固定的形式,頂多改改變數的名字。你復制下來以後自己用就可以了,用多了,你再去看代碼的意義,你就都懂了。
然後我們先訪問一下網站,獲得一個cookie,你不用管這個cookie該怎麼弄,前面設置的cookie處理器會自動處理。
接著,我們寫一下postdata,也就是你要post的數據,因為我們打算登陸網站,所以postdata里肯定有用戶名和密碼,那麼怎麼知道該怎麼寫postdata呢?看你抓包得到的post數據。下面第一幅圖是httpwatch抓包截圖,點擊postdata,看到post的數據,然後我們看第二幅圖,就是python的寫法。你自己感受一下。
寫完postdata以後,我們 要將postdata轉碼一下,讓伺服器可以解讀postdata數據
接著設置headers信息,headers也是抓包得到的。同樣的方式,你去寫header內的信息
然後我們通過request方法來登陸網站,並返回數據,返回的數據存儲在request中
通過rulopen方法和read方法來讀取數據,並列印出來。
我們看到輸出的結果,這說明我們雖然正確的模擬了登陸網站需要的post信息,但是沒有考慮到登陸網站是需要驗證碼的,後期我們會看到如何處理驗證碼,如果你拿這個教程去處理沒有驗證碼的登陸問題,那麼你現在已經成功了。

熱點內容
java圖片路徑 發布:2024-07-25 15:28:52 瀏覽:439
編譯的作用是 發布:2024-07-25 15:28:51 瀏覽:158
c語言課程總結 發布:2024-07-25 15:06:39 瀏覽:897
安卓廣告怎麼賺錢 發布:2024-07-25 15:02:24 瀏覽:895
怎麼看電腦基本配置 發布:2024-07-25 14:57:54 瀏覽:954
nettyandroid 發布:2024-07-25 14:57:52 瀏覽:505
php圖片二進制字元串 發布:2024-07-25 14:55:58 瀏覽:486
安卓手機怎麼找到刪掉的圖片 發布:2024-07-25 14:27:44 瀏覽:477
路由密碼是什麼意思 發布:2024-07-25 14:24:19 瀏覽:301
安卓手機後台鍵是哪個鍵 發布:2024-07-25 14:23:35 瀏覽:166