前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:刘早起 开始使用 基本套路就是先创建一个你需要的空图层,然后使用.set_global_opts修改全局项再用.set_series_opts修改具体的相关配置就可以.当然最好的学习地址一定是官方文档,但是里面介绍的太过复杂了,这里仅以快速上手使用为目标进行几个例子来说明套路. 地图 pyecharts比较好的就是绘制地图,这里以2019-nCov项目中安徽省地图绘…

目录 图1 每年的月票房走势图 图2 年票房总值.上映影片总数及观影人次 图3 单片总票房及日均票房 图4 单片票房及上映月份关系图 在上一部分<[python数据分析实战]电影票房数据分析(一)数据采集> 已经获取到了2011年至今的票房数据,并保存在了mysql中. 本文将在实操中讲解如何将mysql中的数据抽取出来并做成动态可视化. 图1 每年的月票房走势图 第一张图,我们要看一下每月的票房走势,毫无疑问要做成折线图,将近10年的票房数据放在一张图上展示. 数据抽取: 采集到的票房数据是…

目录 1.获取url 2.开始采集 3.存入mysql 本文是爬虫及可视化的练习项目,目标是爬取猫眼票房的全部数据并做可视化分析. 1.获取url 我们先打开猫眼票房http://piaofang.maoyan.com/dashboard?date=2019-10-22 ,查看当日票房信息, 但是在通过xpath对该url进行解析时发现获取不到数据. 于是按F12打开Chrome DevTool,按照如下步骤抓包 再打开获取到的url:http://pf.maoyan.com/second-bo…

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/14275.html 详细说明: Tushare是一个免费.开源的python财经数据接口包.主要实现对股票等金融数据从数据采集.清洗加工 到 数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速.整洁.和多样的便于分析的数据. 完成本项目后,可以进一步通过类似的方法实现股票数据的可视化操作. (代码在python2.7或python3.6下均能正常运行,已在以下环境中进行过测试: python2.7 + tushare0.9.8…

豆瓣电影top250数据分析 数据来源(豆瓣电影top250) 爬虫代码比较简单 数据较为真实,可以进行初步的数据分析 可以将前面的几篇文章中的介绍的数据预处理的方法进行实践 最后用matplotlib与pyecharts两种可视化包进行部分数据展示 数据仍需深挖,有待加强 #首先按照惯例导入python 数据分析的两个包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pyecharts i…

二.通过DataFrame实战电影点评系统 DataFrameAPI是从Spark 1.3开始就有的,它是一种以RDD为基础的分布式无类型数据集,它的出现大幅度降低了普通Spark用户的学习门槛. DataFrame类似于传统数据库中的二维表格.DataFrame与RDD的主要区别在于,前者带有schema元信息,即DataFrame表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型.这使得Spark SQL得以解析到具体数据的结构信息,从而对DataFrame中的数据源以及对DataFrame的操作进…

今天详解一个 Python 库 Streamlit,它可以为机器学习和数据分析构建 web app.它的优势是入门容易.纯 Python 编码.开发效率高.UI精美. 上图是用 Streamlit 构建自动驾驶模型效果的 demo,左侧是模型的参数,右侧是模型的效果.通过调整左侧参数,右边的模型会实时地响应. 由此可以看出,对于交互式的数据可视化需求,完全可以考虑用 Streamlit 实现.特别是在学习.工作汇报的时候,用它的效果远好于 PPT. 因为 Streamlit 提供了很多前端交互的…

转载博客 https://segmentfault.com/a/1190000005920679 根据自己的环境修改并配置mysql数据库 系统:Mac OS X 10.11 python 2.7 mysql安装 使用brew安装mysql,启动mysql服务 ☁ ~ brew install mysql Warning: mysql-5.7.18 already installed ☁ ~ which mysql /usr/local/bin/mysql ☁ ~ ls /usr/local/b…

ipython3 --pyplot pyplot: matplotlib 画图的交互使用环境…

本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第4期文章. 前3期内容分别讲述数据思维,分析方法和分析思路.本文讲述如何快速使用SPSSAU进行高质量作图,以及如何选择使用正确的图形. 本文分别从五个角度进行阐述,首先是SPSSAU自动出图角度,SPSSAU作图思路角度(X和Y的角度),可视化图如何正确使用,以及一部分特殊统计图如何处理和SPSSAU图形样式调整等.   第一部分 SPSSAU分析自动出图 在进行数据分析时,比如频数分析,想了解男女的分布比例,此时直接进行分析SPSSAU默认会生成对应的…