python資料視覺化入門
一、繪製一個簡單的折線圖
import matplotlib.pyplot as plt
# 提供一些輸入值 也可以隨意輸入一些數字
intput_values = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [1, 4, 9, 16, 25] #輸入值的平方值
plt.plot(input_value, squares, linewidth=5) #把值傳入plot,從而繪製成折線圖 linewidth表示線條的粗細
plt.title("Squares Numbers", fontsize=24) #設定圖表標題
#給座標軸添上標籤
plt.xlabel("Value" , fontsize=14)
plt.ylabel("Value of squares", fontsize=14)
#設定刻度標記的大小
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)#axis='both'影響xy軸上的刻度
# 最後用show方法把圖表可視化出來
plt.show()
如圖
相關推薦
python資料視覺化入門2
使用scatter()方法繪製散點圖 import matplotlib.pyplot as plt # 繪製一系列點 x_value = [1, 2, 3, 4, 5] y_value = [1, 4, 9, 16, 25] plt.scatter(x_value. y_value,
python資料視覺化入門
一、繪製一個簡單的折線圖 import matplotlib.pyplot as plt # 提供一些輸入值 也可以隨意輸入一些數字 intput_values = [1, 2, 3, 4, 5] squares = [1, 4, 9, 16, 25] #輸入值的平方值 plt.plo
Python資料視覺化-Matplotlib學習筆記(1)--折線圖為例畫圖入門
在使用Python做資料處理的時,大量的資料我們看起來並不是很直觀,有時候把它圖形化顯示反而更能容易的觀察資料的變化特徵等等。 Matplotlib是一個Python的2D繪相簿,它以各種硬拷貝格式和跨平臺的互動式環境生成出版質量級別的圖形。它提供了一整套
Python資料視覺化之密度圖的繪製
密度圖表現與資料值對應的邊界或域物件的一種理論圖形表示方法。一般用於呈現連續變數。 *摘自百度百科* 在電腦科學當中,資料的視覺化常常被提起。近日,在影象處理當中,需要統計圖片中的人流密度並繪製相應密度圖,於是小小研究一番。效果如下: 所有程式碼儲存在Github上。 首
python --資料視覺化
python --資料視覺化 一、python -- pyecharts庫的使用 pyecharts--> 生成Echarts圖示的類庫 1、安裝: pip install pyecharts pip install pyecharts_snapshot &nbs
python --資料視覺化(二)
一、NumPy 1、簡介: 官網連結:http://www.numpy.org/ NumPy是Python語言的一個擴充程式庫。支援高階大量的維度陣列與矩陣運算,此外也針對陣列運算提供大量的數學函式庫 2、基本功能: 快速高效的多維陣列物件ndarray 用於對陣列執行元素級計算以及直
Python資料視覺化的四種簡易方法
摘要: 本文講述了熱圖、二維密度圖、蜘蛛圖、樹形圖這四種Python資料視覺化方法。 資料視覺化是任何資料科學或機器學習專案的一個重要組成部分。人們常常會從探索資料分析(EDA)開始,來深入瞭解資料,並且建立視覺化確實有助於讓問題更清晰和更容易理解,尤其是對於那些較大的高維度資料集。在專
Python資料視覺化:2018年電影分析
本文轉載自:http://gkhelp.cn/1217.html 雙11已經過去,雙12即將來臨,離2018年的結束也就2個月不到,還記得年初立下的flag嗎? 完成了多少?相信很多人和我一樣,抱頭痛哭... 本次利用貓眼電影,實現對2018年的電影大資料進行分析。 網頁分
吳裕雄 資料探勘與分析案例實戰(5)——python資料視覺化
# 餅圖的繪製# 匯入第三方模組import matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falseziti =
4種更快更簡單實現Python資料視覺化的方法
選自towardsdatascience,作者:George Seif,機器之心編譯,參與:Geek AI、劉曉坤。 熱力圖、二維密度圖、蜘蛛網圖和樹狀圖,這些視覺化方法你都用過嗎? 資料視覺化是資料科學或機器學習專案中十分重要的一環。通常,你需要在專案初期進行探索性的資料分析(EDA),從而對資
python資料視覺化利器--pyecharts
學視覺化就跟學彈吉他一樣,剛開始你會覺得自己彈出來的是噪音,也就有了在使用python視覺化的時候,總說,我擦,為啥別人畫的圖那麼溜: 【python視覺化系列】python資料視覺化利器--pyecharts echarts官網 一、前言 echarts是什麼?下面是來自官方的介紹
python資料視覺化
使用scatter()繪製一系列點 import matplotlib.pyplot as plt x_values = [1, 2, 3, 4, 5] y_values = [1, 4, 9, 16, 25] plt.scatter(x_values, y_values
python資料視覺化學習-直方圖
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mu = 1000 sigma = 10 x = mu + sigma*np.random.rand
吳裕雄 python 資料視覺化
import pandas as pd df = pd.read_csv("F:\\python3_pachongAndDatareduce\\data\\pandas data\\taobao_data.csv")print(df.head())data = df.drop(["寶貝","賣家"],axi
【資料科學】Python資料視覺化概述
注:很早之前就打算專門寫一篇與Python資料視覺化相關的部落格,對一些基本概念和常用技巧做一個小結。今天終於有時間來完成這個計劃了! 0. Python中常用的視覺化工具 Python在資料科學中的地位,不僅僅是因為numpy, scipy, pandas, scikit-learn這些高效易用
Python資料視覺化—seaborn
Seaborn其實是在matplotlib的基礎上進行了更高階的API封裝,從而使得作圖更加容易,在大多數情況下使用seaborn就能做出很具有吸引力的圖。這裡例項採用的資料集都是seaborn提供的幾個經典資料集,dataset檔案可見於Github。 1 set_st
4種更快更簡單實現Python資料視覺化的方法!
熱力圖、二維密度圖、蜘蛛網圖和樹狀圖,這些視覺化方法你都用過嗎? 資料視覺化是 資料科學 或 機器學習 專案中十分重要的一環。通常,你需要在專案初期進行探索性的 資料分析 (EDA),從而對資料有一定的瞭解,而且建立視覺化確實可以使分析的任務更清晰、更容易理解,特別是對於大規模的高維資料集。在專
Python資料視覺化之matplotlib實踐chapter-01
""" Example 1.3.1: 函式plot() """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0.05,10,1000) # x = 0.05到10的等間距1000個點 y = np
Python資料視覺化之matplotlib實踐chapter-02
""" Example 2.1: 函式bar() """ import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt # 解決matplotlib無法顯示中文問題 mpl.rcParams['font.sans-serif']=['Sim
python資料視覺化seaborn(一)—— 整體樣式與調色盤
很久之前對seaborn有過一些涉及但是沒有深入探究,這次有趁著有資料視覺化的需求,就好好學一學 Seaborn其實是在matplotlib的基礎上進行了更高階的API封裝,從而使得作圖更加容易,在大多數情況下使用seaborn就能做出很具有吸引力的圖,為資料分析提供了很大的便利性。但是