1. 画出一个基本的饼图,通过plt.pie() m = 51212 f = 40742 m_perc = m / (m+f) f_perc = f / (m+f) colors = ['navy', 'lightcoral'] labels = ['Male', 'Famale'] plt.figure(figsize=(8, 8)) # autopct 表示的是使用百分号表示, explode=[0, 0.05]表示两个饼的间隔 paches, text, autotext = plt.pi

具体代码: # encoding: utf-8 # coding = utf-8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') from matplotlib.font_manager import FontProperties import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import matplotlib print ( ma

前言 前面两篇文章介绍了 python 中两大模块 pandas 和 numpy 的一些基本使用方法,然而,仅仅会处理数据还是不够的,我们需要学会怎么分析,毫无疑问,利用图表对数据进行分析是最容易的,通过图表可以很好地理解数据之间的关联性以及某些数据的变化趋势.因此,将在这篇博客中介绍 python 中可视化工具 matplotlib 的使用. Figure 和 Subplot matplotlib 的图像都位于 Figure 对象中,可以用 plt.figure 创建一个新的 Figure f

除了从文件加载数据,另一个数据源是互联网,互联网每天产生各种不同的数据,可以用各种各样的方式从互联网加载数据. 一.了解 Web API Web 应用编程接口(API)自动请求网站的特定信息,再对这些信息进行可视化.每次运行,都会获取最新的数据来生成可视化,因此即便网络上的数据瞬息万变,它呈现的信息也都是最新的. Web API是网站的一部分,用于与使用非常具体的URL请求特定信息的程序交互.这种请求称为API调用.请求的数据将以易于处理的格式(如JSON或CSV)返回. GitHub(http

写在前面的一些P话:(https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=RFkfeU8j) 天气预报我们每天都会关注,我们可以根据未来的天气增减衣物.安排出行,每天的气温.风速风向.相对湿度.空气质量等成为关注的焦点.本次使用python中requests和BeautifulSoup库对中国天气网当天和未来14天的数据进行爬取,保存为csv文件,之后用matplotlib.numpy.pandas对数据进行可视化处理和分析,得到温湿度度变化曲线.空气质量图.风向雷达图等结果,为获得未来

Python数据可视化——使用Matplotlib创建散点图 2017-12-27 作者:淡水化合物 Matplotlib简述: Matplotlib是一个用于创建出高质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面).该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口.如果结合Python IDE使用比如PyCharm,matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能.它不仅支持各种操作系统上许多不同的GUI后端,而且还能将图片导出为各种常见的矢量

matpotlib 官网 :https://matplotlib.org/index.html matplotlib 可视化示例:https://matplotlib.org/gallery/index.html matplotlib 教程:https://matplotlib.org/tutorials/index.html matplotlib 的官网教程分为初级(Introductory).中级(Intermediate).高级(Advanced)三部分,此外还有专门的章节,如 Color

一.数据源 之前,我分享过一期爬虫,用python爬取Top100排行榜: 最终数据结果,是这样的: 在此数据基础上,做python可视化分析. 二.数据读取 首先,读取数据源: # 读取csv数据 df = pd.read_csv(csv) 三.数据概览 用shape查看数据形状: # 查看数据形状 df.shape 用head查看前n行: # 查看前5行 df.head(5) 用info查看列信息: # 查看列信息 df.info() 用describe查看统计性分析: # 描述性统计分析

Python的可视化包 – Matplotlib Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型地2D图表和一些基本的3D图表.Matplotlib最早是为了可视化癫痫病人的脑皮层电图相关的信号而研发,因为在函数的设计上参考了MATLAB,所以叫做Matplotlib. 1. 2D图表Matplotlib中最基础的模块是pyplot.先从最简单的点图和线图开始,比如我们有一组数据,还有一个拟合模型,通过下面的代码图来可视化. a.点图和线图 x=[0,1,

在许多实际问题中,经常要对给出的数据进行可视化,便于观察. 今天专门针对Python中的数据可视化模块--matplotlib这块内容系统的整理,方便查找使用. 本文来自于对<利用python进行数据分析>以及网上一些博客的总结. 1  matplotlib简介 matplotlib是Pythom可视化程序库的泰斗,经过几十年它仍然是Python使用者最常用的画图库.有许多别的程序库都是建立在它的基础上或直接调用它,比如pandas和seaborn就是matplotlib的外包, 它们让你使用

项目全部代码 & 数据集都可以访问我的KLab --[Pyecharts]奥运会数据集可视化分析-获取,点击Fork即可- 受疫情影响,2020东京奥运会将延期至2021年举行: 虽然延期,但此次奥运会依旧会沿用「2020东京奥运会」这个名称: 这也将是奥运会历史上首次延期(1916年.1940年.1944年曾因一战,二战停办): 既然奥运会延期了,那我们就来回顾下整个奥运会的历史吧

今天我来给你讲讲Python的可视化技术. 如果你想要用Python进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解.其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读.同样在数据分析得到结果之后,我们还需要用到可视化技术,把最终的结果呈现出来. 可视化视图都有哪些? 按照数据之间的关系,我们可以把可视化视图划分为4类,它们分别是比较.联系.构成和分布.我来简单介绍下这四种关系的特点: 比较:比较数据间各类别的关系,或者是它们随着时间

首先依托于一个场景来进行可视化分析 直接选了天池大数据竞赛的新人赛的一个活跃题目 用的方式也是最常用的数据预处理方式 [新人赛]快来一起挖掘幸福感!https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231702/introduction 既然是data cleaning的总结 就稍微写详细点 (其实感觉在写废话 我一共就想总结一下matplotlib的pyplot和seaborn的画图) 用pandas读进来之后是dataframe格式的,所以可以用

最近看了厦门大学数据库实验室林子雨老师的<大数据课程实验案例:网站用户行为分析>,可视化这块是用的R语言,我决定用Python来实现一下. 参考文献 http://dblab.xmu.edu.cn/post/7499/ 数据来源 http://pan.baidu.com/s/1nuOSo7B # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Apr 19 17:26:53 2017 @author: touristlee TO:

作业要求来自于https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3075 爬虫综合大作业 选择一个热点或者你感兴趣的主题. 选择爬取的对象与范围. 了解爬取对象的限制与约束. 爬取相应内容. 做数据分析与文本分析. 形成一篇文章,有说明.技术要点.有数据.有数据分析图形化展示与说明.文本分析图形化展示与说明. 文章公开发布. 1. 数据爬取 爬虫部分主要是调用官方API,本次用到的API主要有两个: ①获取评论:http://musi

注:很早之前就打算专门写一篇与Python数据可视化相关的博客,对一些基本概念和常用技巧做一个小结.今天终于有时间来完成这个计划了! 0. Python中常用的可视化工具 Python在数据科学中的地位,不仅仅是因为numpy, scipy, pandas, scikit-learn这些高效易用.接口统一的科学计算包,其强大的数据可视化工具也是重要组成部分.在Python中,使用的最多的数据可视化工具是matplotlib,除此之外还有很多其他可选的可视化工具包,主要包括以下几大类: matpl

目录 目录 前言 (一)总框架分析 (二)函数式的绘图 1.说明: 2.函数绘图的缺优点 3.绘图类的函数 4.操作类的函数 5.例子: (三)面向对象式的绘图 1.基本概念 2.基本对象 3.面向对象式绘图的缺优 4.例子: 目录 前言 学习matplotlib有一段时间了,总感觉学不到本质的东西,抓不到主要的重点,还是感觉有些吃力,画的图千变万化,总不能一一学会吧,今天我们就来总结一下,matplotlib本质的东西,让我们更能在全局上掌握matplotlib库. (一)总框架分析 在mat

Edited by Markdown Refered from: John Ladd, Jessica Otis, Christopher N. Warren, and Scott Weingart, "Exploring and Analyzing Network Data with Python," The Programming Historian 6 (2017), https://programminghistorian.org/en/lessons/exploring-an

python --数据可视化 一.python -- pyecharts库的使用 pyecharts--> 生成Echarts图标的类库 1.安装: pip install pyecharts pip install pyecharts_snapshot 2.入门test 首先,测试绘制个图表 from pyecharts import Bar bar = Bar("我的第一个图表", "这里是副标题") bar.add("服装", [&q

通过Python对网易云音乐华语歌单数据的获取,对华语歌单数据进行可视化分析. 可视化库不采用pyecharts,来点新东西. 使用matplotlib可视化库,利用这个底层库来进行可视化展示. 推荐下我自己创建的Python学习交流群960410445,这是Python学习交流的地方,不管你是小白还是大牛,小编都欢迎,不定期分享干货,包括我整理的一份适合零基础学习Python的资料和入门教程. 一.网页分析 01 歌单索引页 选取华语热门歌单页面. 获取歌单播放量,名称,及作者,还有歌单详情页

python -- 数据可视化 一.Matplotlib 绘图 1.图形对象(图形窗口) mp.figure(窗口名称, figsize=窗口大小, dpi=分辨率, facecolor=颜色) 如果"窗口名称"是第一次出现,那么就创建一个新窗口,其标题栏显示该名称,如果"窗口名称"已经出现过,那么不再创建新窗口,而只是将与该名称相对应的窗口设置为当前窗口.所谓当前窗口,就是接受后续绘图操作的窗口. mp.title(标题文本, fontsize=字体大小) mp.