python中用作数据可视化的工具有多种,其中matplotlib最为基础.故在工具选择上,图形美观之外,操作方便即上乘. 本文着重说明常见图表用基础版matplotlib和改良版pyecharts作图间的差异 一.maplotlib 基本用法如下: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import matplotlib.pyplot as plt import matplotli…

为什么要绘图? 一个图表数据的直观分析,下面先看一组北京和上海上午十一点到十二点的气温变化数据: 数据: 这里我用一段代码生成北京和上海的一个小时内每分钟的温度如下: import random count = range(60) beijing = [random.uniform(1, 5) for i in count] shanghai = [random.uniform(15, 18) for j in count] print(beijing, shanghai, sep="\n&qu…

本节的内容来源:https://www.dataquest.io/mission/10/plotting-basics 本节的数据来源:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Forest+Fires 原始数据展示(这张表记录了某个公园的火灾情况,X和Y代表的是坐标位置,area代表的是烧毁面积) import pandas forest_fires = pandas.read_csv('forest_fires.csv') print(forest_fi…

偏差 (Deviation) https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter11/chapter11 发散型文本 (Diverging Texts) 如果您想根据单个指标查看项目的变化情况,并可视化此差异的顺序和数量,那么散型条形图 (Diverging Bars) 是一个很好的工具. 它有助于快速区分数据中组的性能,并且非常直观,并且可以立即传达这一点. 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import…

图形渲染中,idw反距离权重插值算法是一个应用非常广泛的方法,但是js实现的比较少,目前实现一个: //idw算法 //输入[[x:0,y:0,v:0],[x:0,y:0,v:0],[x:0,y:0,v:0]] function idwcomputer(datas,result){ if(datas.lenght<3) return result; var m0=datas.length; var m1=result.length; //console.info(datas); //距离列表 v…

今天给大家分享一个动态显示数据层级的技巧,效果如下: 无论想按什么维度.什么顺序查看分析数据,只需要选择不同的切片器组合就行了. 方法如下:01 | 把数据聚合为分析需要的最细粒度 本文假设最细分析粒度为月度,可以通过分组功能聚合,这样可以显著的降低数据的行数. 02 | 添加索引列 03 | 对分析维度逆透视 选中各个分析的各个维度,逆透视, 04 | 复制2个逆透视后的表,上载到数据模型并建立关系 这三个表是完全相同的表,通过索引列建立关系, 05 | 用三个表的属性生成三个切片器 按顺序分…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/121773967 ​数据分析就是筛选.分组.聚合的过程,关于筛选,可以按一个维度来筛选,也可以按多个维度筛选,还有种常见的方式是,利用几个特定的维度值构成的表,作为条件表来筛选原始表. 也就是说,根据一个表,来筛选另外一个表,在PowerBI中怎么做,更具体一点,如何用DAX来完成呢? 假设原始数据记录为一张模拟的订单表: 还有一张表,命名为筛选条件表, 根据这个筛选表,来找出订单表中的记录,即找出1月2日产品A和B.以及1月3日产品B…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/65119988 每个企业的经营活动都是围绕着客户而开展的,在服务好老客户的同时,不断开拓新客户是每个企业的经营目标之一. 开拓新客户必然要付出一定的费用支出,费用支出除以新客户数,就是新客成本,新客成本的高低也决定了企业的盈利水平. 客户拓展费用支出相对容易衡量,而新客户的数量如何计算呢? 表面上感觉计算起来并不难,但如何从数万笔的订单数据中,快速计算任意一个时间段有多少新客户?使用传统的Excel函数并不是那么容易计算的. 本文就来尝…

目录 目录 前言 (一)简单的饼状图 (二)添加阴影和突出部分 (三)显示图例和数据标签: 目录 前言 饼状图需要导入的是: plt.pie(x, labels= ) (一)简单的饼状图 (1)说明: pyplot.``pie(x, explode=None, labels=None--) 参考文档:官方说明文档 属性 说明 类型 x 数据 list labels 标签 list autopct 数据标签 %0.1%% 保留一位小数 explode 突出的部分 list shadow 是否显示阴…

1. 公司职员关系图表 节点和边界数据 节点是指每个节点本身的数据,代表公司职工的名称:属性(Country).分类(Category)和地区(Region,给每个节点定义的属性数据).文件必须是.csv的格式. 连接线数据,不同的两个点之间的关系,权重(可以用各种方式做一个度量).节点的数据结构可以是以点的形式,一个行数据是一个节点它有它的属性:边线的数据它每一行是两个点之间的关系. 节点数据名第一个字段必须是Id(第一个必须大写,第二个字母d小写),后边的字段Country.Category…