python可視化圖
⑴ 怎樣用python進行數據可視化
用python進行數據可視化的方法：可以利用可視化的專屬庫matplotlib和seaborn來實現。基於python的繪圖庫為matplotlib提供了完整的2D和有限3D圖形支持。
我們只需藉助可視化的兩個專屬庫（libraries），俗稱matplotlib和seaborn即可。
（推薦教程：Python入門教程）
下面我們來詳細介紹下：
Matplotlib：基於Python的繪圖庫為matplotlib提供了完整的2D和有限3D圖形支持。這對在跨平台互動環境中發布高質量圖片很有用。它也可用於動畫。
Seaborn：Seaborn是一個Python中用於創建信息豐富和有吸引力的統計圖形庫。這個庫是基於matplotlib的。Seaborn提供多種功能，如內置主題、調色板、函數和工具，來實現單因素、雙因素、線性回歸、數據矩陣、統計時間序列等的可視化，以讓我們來進一步構建復雜的可視化。
⑵ 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！
⑶ 用python生成的可視化圖表和用office辦公軟體做的有什麼區別嗎
摘要 你好，根據有關資料查出，為你解答的如下：Python 在生成結果的細節調整上會更加便利，並且可以直接輸出 Gif 圖保存，但圖像文件較大；而 Excel 在對原數據進行調整時會更快捷，而且在演示時也可以單步查看，還含有炫技成分(人不裝 B枉少年)。
⑷ python plt可視化時，怎麼實現散點圖或者其他圖畫圖時，數據中相同點越多該點畫在圖上的顏色越深
你可以添加一個判斷語句，如果某個點數量比較多，就給這個點設置為深色，這里設置顏色你可以參考colorbar。
另外一種策略，你需要設置圖片中點的透明度，然後設置顏色為淺色調。如果不設置透明度，plt畫圖默認是沒有透明度的，多個點顏色並不會疊加而只會覆蓋，所以你需要設置恰當的透明度，讓多個點顏色可以疊加。具體的參數你可以去「CSDN」論壇搜索。
⑸ Python數據可視化 箱線圖
Python數據可視化：箱線圖
一、箱線圖概念
箱形圖（Box-plot）又稱為盒須圖、盒式圖或箱線圖，是一種用作顯示一組數據分散情況資料的統計圖。
計算過程：
（1）計算上四分位數（Q3），中位數，下四分位數（Q1）
（2）計算上四分位數和下四分位數之間的差值，即四分位數差（IQR，interquartile range）Q3-Q1
（3）繪制箱線圖的上下范圍，上限為上四分位數，下限為下四分位數。在箱子內部中位數的位置繪制橫線。
（4）大於上四分位數1.5倍四分位數差的值，或者小於下四分位數1.5倍四分位數差的值，劃為異常值（outliers）。
（5）異常值之外，最靠近上邊緣和下邊緣的兩個值處，畫橫線，作為箱線圖的觸須。
（6）極端異常值，即超出四分位數差3倍距離的異常值，用實心點表示；較為溫和的異常值，即處於1.5倍-3倍四分位數差之間的異常值，用空心點表示。
（7）為箱線圖添加名稱，數軸等
二、四分位數的計算
分位數根據其將數列等分的形式不同可以分為中位數，四分位數，十分位數、百分位數等等。四分位數作為分位數的一種形式，在統計中有著十分重要的意義和作用，而大多數的統計學原理教材只介紹其基本含義，對其具體計算，尤其是由組距數列計算都不作介紹，成為統計學原理教材中的空白。那麼，如何根據數列計算四分位數呢？一般來講，視資料是否分組而定。
1、根據未分組的資料計算四分位數
第一步：確定四分位數的位置
四分位數是將數列等分成四個部分的數，一個數列有三個四分位數，設下分位數、中分位數和上分位式中n表示資料的項數
第二步:根據第一步所確定的四分位數的位置，確定其相應的四分位數。
例1：某車間某月份的工人生產某產品的數量分別為13、13.5、13.8、13.9、14、14.6、14.8、15、15.2、15.4、15.7公斤，則三個四分位數的位置分別為：
即變數數列中的第三個、第六個、第九個工人的某種產品產量分別為下四分位數、中位 數和上四分位數。即：
Q1 =13.8公斤、Q2=14.6公斤、Q3=15.2公斤
上例中（n+1）恰好為4的倍數，所以確定四分數較簡單，如果（n+1）不為4的整數倍數，按上述分式計算出來的四分位數位置就帶有小數，這時，有關的四分位數就應該是與該小數相鄰的兩個整數位置上的標志值的平均數，權數的大小取決於兩個整數位置距離的遠近，距離越近，權數越大，距離越遠，權數越小,權數之和等於1。
例2：某車間某月份的工人生產某產品的數量分別為13、13.5、13.8、13.9、14、14.6、14.8、15、15.2、15.4公斤，則三個四分位數的位置分別為：
即變數數列中的第2.75項、第5.5項、第8.25項工人的某種產品產量分別為下四分位 數、中位數和上四分位數。即：
在實際資料中，由於標志值序列中的相鄰標志值往往是相同的，因而不一定要通過計算才能得到有關的四分位數。
2、由組距式數列確定四分位數
第一步，向上或向下累計次數.
第二步，根據累計次數確定四分位數的位置.
（1）、當採用向上累計次數的資料確定四分位數時，四分位數位置的公式是：
（2）、當採用向下累計次數的資料確定四分位數時，四分位數位置的公式是：
第三步，根據四分位數的位置算出各四分位數.
（1）、當累計次數是向上累計時，按下限公式計算各四分位數.
（2）、當累計次數是向下累計時，按上限公式計算各四分位數.
例3：某企業職工按月工資的分組資料如下：
根據上述資料確定某企業職工的月工資的三個四分位數如下：
（1）、採用向上累計職工人數的資料得月工資四分位數的位置為:
（2）、採用向下累計職工人數的資料得月工資四分位數的位置為:
3、異常值
異常值：限制線以外的數據全部為異常值
三、畫圖
# Python
import plotly.plotly
import plotly.graph_objs as go
data = [
go.Box(
y=[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21] # 9個數據
)
]
plotly.offline.plot(data) # 離線繪圖
⑹ 如何在python中根據資料庫中數據畫出可視化統計圖
如何在python中根據資料庫中數據畫出可視化統計圖
一：數據格式：
2015-04-02 DXX006 Type1 1
2015-04-02 DXXB11 Type2 1
2010-10-12 DXX001 Other 1
⑺ python怎麼可視化
利用 Python 可視化數據並不是很麻煩，因為 Python 中有兩個專用於可視化的庫 matplotlib 和 seaborn 能讓我們很容易的完成任務。
Matplotlib：基於Python的繪圖庫，提供完全的 2D 支持和部分 3D 圖像支持。在跨平台和互動式環境中生成高質量數據時，matplotlib 會很有幫助。也可以用作製作動畫。
Seaborn：該 Python 庫能夠創建富含信息量和美觀的統計圖形。Seaborn 基於 matplotlib，具有多種特性，比如內置主題、調色板、可以可視化單變數數據、雙變數數據，線性回歸數據和數據矩陣以及統計型時序數據等，能讓我們創建復雜的可視化圖形。
⑻ python 怎樣數據可視化 3d
准備工作
基本來講，我們仍然需要創建一個圖表並把想要的坐標軸添加到上面。但不同的是我們為圖表指定的是3D視圖，並且添加的坐標軸是Axes3D。
現在，我們可以使用幾乎相同的函數來繪圖了。當然，函數的參數是不同的，需要為3個坐標軸提供數據。
例如，我們要為函數mpl_toolkits.mplot3d.Axes3D.plot指定xs、ys、zs和zdir參數。其他的參數則直接傳給matplotlib.axes.Axes.plot。下面來解釋一下這些特定的參數。
1．xs和ys：x軸和y軸坐標。
2．zs：這是z軸的坐標值，可以是所有點對應一個值，或者是每個點對應一個值。
3．zdir：決定哪個坐標軸作為z軸的維度（通常是zs，但是也可以是xs或者ys）。
提示：模塊mpl_toolkits.mplot3d.art3d包含了3D artist代碼和將2D artists轉化為3D版本的函數。在該模塊中有一個rotate_axes方法，該方法可以被添加到Axes3D中來對坐標重新排序，這樣坐標軸就與zdir一起旋轉了。zdir默認值為z。在坐標軸前加一個'``-``'會進行反轉轉換，這樣一來，zdir的值就可以是x、-x、y、-y、z或者-z。
操作步驟
以下代碼演示了我們所解釋的概念。
import random
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
mpl.rcParams['font.size'] = 10
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
for z in [2011, 2012, 2013, 2014]:
xs = xrange(1,13)
ys = 1000 * np.random.rand(12)
color =plt.cm.Set2(random.choice(xrange(plt.cm.Set2.N)))
ax.bar(xs, ys, zs=z, zdir='y', color=color, alpha=0.8)
ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(xs))
ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(ys))
ax.set_xlabel('Month')
ax.set_ylabel('Year')
ax.set_zlabel('Sales Net [usd]')
plt.show()
⑼ python音樂可視化：好玩的matplotlib南丁格爾玫瑰圖版
效果圖：
操作演示：
技術要點：
1 matplotlib的南丁格爾玫瑰圖，用極坐標polar製作，並動畫顯示。
2 pygame新版的播放mp3，但本機的操作系統不能播放mp3，我用pyb做些格式轉換。
3 用librosa獲取音樂的相關數據和采樣。
4 參考代碼，並對源代碼進行修改，增加，刪減，排版和注釋，感謝原作者，如有侵權，請聯系，定刪除。
====下面分步，講解代碼====
第1步：模塊導入
第2步：窗口的初始化設置
第3步：參數設置
第4步：核心代碼：
第5步：filter類
第6步：函數定義
第7步：啟動主函數
自己整理，分享出來，希望大家喜歡。
⑽ 如何讓python可視化
簡介
在 Python 中，將數據可視化有多種選擇，正是因為這種多樣性，何時選用何種方案才變得極具挑戰性。本文包含了一些較為流行的工具以及如何使用它們來創建簡單的條形圖，我將使用下面幾種工具來完成繪圖示例：
Pandas
Seaborn
ggplot
Bokeh
pygal
Plotly
在示例中，我將使用 pandas 處理數據並將數據可視化。大多數案例中，使用上述工具時無需結合 pandas，但我認為 pandas 與可視化工具結合是非常普遍的現象，所以以這種方式開啟本文是很棒的。
什麼是 Matplotlib？
Matplotlib是眾多 Python 可視化包的鼻祖。其功能非常強大，同時也非常復雜。你可以使用 Matplotlib 去做任何你想做的事情，但是想要搞明白卻並非易事。我不打算展示原生的 Matplotlib 例子，因為很多工具（特別是 Pandas 和 Seaborn）是基於 Matplotlib 的輕量級封裝，如果你想了解更多關於 Matplotlib 的東西，在我的這篇文章—《simple graphing》中有幾個例子可供參考。
Matplotlib 令我最不滿的地方是它花費太多工作來獲得目視合理的圖表，但是在本文的某些示例中，我發現無需太多代碼就可以輕松獲得漂亮的可視化圖表。關於 Matplotlib 冗長特點的示例，可以參考這篇文章《ggplot》中的平面圖示例。
方法論
簡要說一下本文的方法論。我堅信只要讀者開始閱讀本文，他們將會指出使用這些工具的更好方法。我的目標並非在每個例子中創造出完全相同的圖表，而是花費大致相同的時間探索方法，從而在每個例子中以大體相同的方法將數據可視化。
在這個過程中，我所面臨的最大挑戰是格式化 x 軸和 y 軸以及基於某些大的標簽讓數據看起來合理，弄明白每種工具是如何格式化數據的也花費了我不少精力，我搞懂這些之後，剩餘的部分就相對簡單了。
另外還需要注意的一點是，條形圖可能是製作起來相對更簡單的圖表，使用這些工具可以製作出多種類型的圖表，但是我的示例更加側重的是簡易的格式化，而不是創新式的可視化。另外，由於標簽眾多，導致一些圖表占據了很多空間，所以我就擅自移除了它們，以保證文章長度可控。最後，我又調整了圖片尺寸，所以圖片的任何模糊現象都是縮放導致的問題，並不代表真實圖像的質量。
最後一點，我以一種嘗試使用 Excel 另外一款替代品的心態來實現示例。我認為我的示例在報告、展示、郵件或者靜態網頁中都更具說服力。如果你正在評估用於實時可視化數據的工具，亦或是通過其他途徑去分享，那麼其中的部分工具會提供很多我還未涉獵到的功能。
數據集
之前的文章描述了我們要處理的數據，我從每一類中抽取了更深一層的樣例，並選用了更詳細的元素。這份數據集包含了125行，但是為了保持簡潔，我只選用了前10行，完整的數據集可以在這里找到。