python軌跡

Ⅰ 用python畫圖

今天開始琢磨用Python畫圖，沒使用之前是一臉懵的，我使用的開發環境是Pycharm，這個輸出的是一行行命令，這個圖畫在哪裡呢？

搜索之後發現，它會彈出一個對話框，然後就開始畫了，比如下圖

第一個常用的庫是Turtle，它是Python語言中一個很流行的繪制圖像的函數庫，這個詞的意思就是烏龜，你可以想像下一個小烏龜在一個x和y軸的平面坐標系裡，從原點開始根據指令控制，爬行出來就是繪制的圖形了。

  它最常用的指令就是旋轉和移動，比如畫個圓，就是繞著圓心移動；再比如上圖這個怎麼畫呢，其實主要就兩個命令：

turtle.forward(200)

turtle.left(170)

第一個命令是移動200個單位並畫出來軌跡

第二個命令是畫筆順時針轉170度，注意此時並沒有移動，只是轉角度

然後呢？ 循環重復就畫出來這個圖了

好玩吧。

有需要仔細研究的可以看下這篇文章 https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/76588580 ，這個牛人最後用這個庫畫個移動的鍾表，太贊了。

Turtle雖好玩，但是我想要的是我給定數據，然後讓它畫圖，這里就找到另一個常用的畫圖的庫了。

Matplotlib是python最著名的繪圖庫，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分適合互動式地行制圖。其中，matplotlib的pyplot模塊一般是最常用的，可以方便用戶快速繪制二維圖表。

使用起來也挺簡單，

首先import matplotlib.pyplot as plt 導入畫圖的圖。

然後給定x和y，用這個命令plt.plot(x, y)就能畫圖了，接著用plt.show()就可以把圖形展示出來。

接著就是各種完善，比如加標題，設定x軸和y軸標簽，范圍，顏色，網格等等，在 https://blog.csdn.net/guoziqing506/article/details/78975150 這篇文章里介紹的很詳細。

現在互聯網的好處就是你需要什麼內容，基本上都能搜索出來，而且還是免費的。

我為什麼要研究這個呢？當然是為了用，比如我把比特幣的曲線自己畫出來可好？

假設現在有個數據csv文件，一列是日期，另一列是比特幣的價格，那用這個命令畫下：

這兩列數據讀到pandas中，日期為df['time']列，比特幣價格為df['ini']，那我只要使用如下命令

plt.plot(df['time'], df['ini'])

plt.show()

就能得到如下圖：

自己畫的是不是很香，哈哈！

然後呢，我在上篇文章 https://www.jianshu.com/p/d4013d8a73de 中介紹過求Ahr999指數，那可不可以也放到這張圖中呢？不就是加一條命令嘛

plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])

圖形如下：

但是，Ahr999指數怎麼就一條線不動啊， 原來兩個Y軸不一致，顯示出來太怪了，需要用多Y軸，問題來了。

繼續谷歌一下，把第二個Y軸放右邊就行了，不過呢得使用多圖，重新繪制

fig = plt.figure() # 多圖

ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price")  # 繪制第一個圖比特幣價格

ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上標簽

# 第二個直接對稱就行了

ax2 = ax1.twinx()# 在右邊增加一個Y軸

ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")  # 繪制第二個圖Ahr999指數，紅色

ax2.set_ylim([0, 50])# 設定第二個Y軸范圍

ax2.set_ylabel('ahr999')

plt.grid(color="k", linestyle=":")# 網格

fig.legend(loc="center")#圖例

plt.show()

跑起來看看效果，雖然丑了點，但終於跑通了。

這樣就可以把所有指數都繪制到一張圖中，等等，三個甚至多個Y軸怎麼加？這又是一個問題，留給愛思考愛學習的你。

有了自己的數據，建立自己的各個指數，然後再放到圖形界面中，同時針對異常情況再自動進行提醒，比如要抄底了，要賣出了，用程序做出自己的晴雨表。

Ⅱ python繪圖工具turtle庫的使用

#PythonDraw.py

import turtle                                  #導入turtle庫

turtle.setup(650, 350, 200, 200)   #設置畫布大小和位置

turtle.penup()                                #抬起畫筆

turtle.fd(-250)                                #畫筆在空中向前飛行-250個像素

turtle.pendown()                           #畫筆落下

turtle.pensize(25)                         #畫筆寬度25個像素

turtle.pencolor("purple")               #畫筆顏色為紫色

turtle.seth(-40)                             #海龜方向香油轉動45度，但是不行進

for i in range(4):                           #這里是一個循環

turtle.circle(40, 80)                      #繞著左邊40遠處的點向轉80度

turtle.circle(-40, 80)                     #繞著右邊40遠處的點向轉80度

turtle.circle(40, 80/2)                   #繞著左邊40遠處的點向轉80/2度

turtle.fd(40)                                  #向前40個像素

turtle.circle(16, 180)                     #繞著左邊16遠處的點向轉180度

turtle.fd(40 * 2/3)                          #向前40*2/3個像素

turtle.done()                                 #運行完不退出

1.turtle庫基本介紹

有一隻海龜，其在窗體正中心，在畫布上遊走，走過的軌跡形成了繪制的圖形， 海龜由程序控制，可以變換顏色、改變寬度等。

2.turtle庫繪圖窗體布局

不設置位置，默認在屏幕中心顯示

3.turtle庫空間坐標體系

絕對坐標，可以使用goto函數到達指定位置

例如：

4.turtle庫角度坐標體系

5.RGB色彩體系

Ⅲ 滑動滑鼠軌跡過不去python

系統bug。在python中，滑動滑鼠，軌跡過不去是因為系統bug導致的，可以退出重登刷新處理。滑鼠，是計算機的一種外接輸入設備，也是計算機顯示系統縱橫坐標定位的指示器。

Ⅳ 如何用Python對人員軌跡聚類

把你的 xy 變換成 onehot編碼 ，這樣的話 聚類演算法就都可以兼容了，
KMeans， DBScan， 層次聚類，等等都是可以的

Ⅳ 用戶行為分析及實戰項目python

用戶行為分析是對用戶在產品上產生的行為以及行為背後數據進行一系列分析，通過構建行為模型和用戶畫像，支持產品決策，精細化運營，實現增長。

對於產品而言，用戶行為分析可以驗證產品可行性，找到產品缺陷，以便需求迭代；
對於設計而言，用戶行為分析可以幫助提高產品體驗，發現交互不足，以便設計優化；
對於運營而言，用戶行為分析可以實現精準營銷，挖掘使用場景分析用戶數據，以便運營決策調整；

一般包括設備id，時間，行為類型，渠道等

（1）粘性指標-表現用戶-提高認知度A激活：關注周期內持續訪問，比如：留存率、流失率、新用戶佔比、用戶轉化率等；

（2）活躍指標-表現行為-誘導參與留存：用戶參與度，比如：活躍、新增、流失、平均訪問時長、使用頻率等；

（3）產出指標-分析出-培養忠誠度R變現：用戶價值輸出，比如：消費金額、頁面UV、消費頻次等；

（1）行為事件分析：根據關鍵指標對用戶行為進行分析，比如：注冊、登錄、搜索流量商品、加入購物車、提交訂單、付款、評價一系列屬於電商完整事件。在根據用戶細分維度，用戶渠道、注冊時間、訂單頻率、新老客等維度找到規律，制定方案。

（2）用戶留存分析：分析用戶產品參與度的指標，一般遵循40-20-10法則，即日留存大於40%周留存大於20%月留存大於10%。

（3）漏斗分析：描述用戶使用產品時關鍵環節轉化率情況，能夠驗證設計是否合理。分析用戶在哪個環節流失，為什麼流失，如何降低流失提高轉化率。

（4）用戶路徑分析：用戶在使用產品過程中的訪問路徑。首先要梳理用戶行為軌跡，認知-熟悉-試用-使用-忠誠。軌跡背後反應的是用戶特徵，這些特徵對產品運營有重要參考價值。當發現偏差時，可能就是產品的缺陷。

（5）福格模型：用來研究用戶行為原因的模型。B行動=M動機A能力T觸發器。以分享為例，動機-該分享對分享者和被分享者有什麼好處，能力-分享路徑實現是否有難度，觸發器-分享按鈕是否醒目，用戶是否意識到這個分享帶來的好處。

已知數據集中包括用戶ID、商品ID、商品類目ID、行為類型和時間戳，其中行為包括點擊、購買、加購、喜歡。
（1）用戶活躍指標
（2）用戶粘性指標
（3）用戶行為分析

能明顯看出12月2日周六的PV突增，但是11月25日和26日同為周末，PV量級卻沒有那麼大，需要繼續查看數據，有可能是異常情況。

與PV情況相似，但是UV增加不一定就是PV增加的原因，還有可能是某些用戶訪問次數增加導致PV增加或統計問題，因此需要看一下人均訪問次數確定。

人均訪問次數接近，由此可知PV的增加就是新訪客帶來的。由於雙12屬於年底大促，因此12月2日訪問量突增的原因可能與商家開始進行促銷和宣傳有關系。

人均消費頻次2.8次

可以看出主要活躍集中在10-23點，從晚上7時開始至10時用戶訪問處於最佳活躍狀態，21時是一天中活躍最高點。

收藏、加入購物車、購買與pv的趨勢相似。

10時附近付費率最高，因此應該保持10時的運營活動加大21時的活動力度。

由圖可知，前7個商品類目屬於高銷量，與第8個類目銷量差異較大。

商品類目為『4159072』付費率最高

進一步探索與它同銷量的』1320293『付費率卻極低，發現1320293的訪問量很高但是購買平淡無奇，而4159072雖然訪問量低但是每十個人訪問就有一人付費。可以 深入研究一下它是否有什麼特殊性或者高效運營手段，詳情頁如何展示介紹商品，文案如何設計等，找出規律應用到其他商品上面，提高付費率 或者 從渠道的角度分析是否前者渠道目標用戶不如後者精準 。

有過銷量的類目共3666個，以銷量由大到小排序占總銷量的80%為止，有628個商品類目。因此可以說著628個商品類目占總銷量的80%，奇妙的28定律！

前面平均消費頻次為2.8，銷量top20中，『2885642』『4756105』『4159072』這三個類目消費頻次與銷量差距懸殊，可以根據商品性質分析如何提高用戶消費頻次，同時可以參考其他消費頻次較高商品如『982926』的運營手段等。

普遍說明每發生1.4次收藏就有1次購買行為。

可以分析出幾個商品每收藏4-5次才會購買一次，考慮是否對這類商品進行個性化召回，比如定向推送詢問用戶收藏的該商品最近有優惠券是否前來購買等。

與區分商品類目的分析相似，這里指針對有異常商品類目下的商品名稱進行分析

從商品ID維度分析以商品類目ID=』1320293『和』4159072『兩者銷量相似但是付費率相差懸殊為例。

說明商品類目下有與其大量商品不如小而精，精準定位用戶需求。

能輔助證明上面的觀點，如果在某類目下有幾個商品吸引用購買，那麼該類目的銷量就會大增。

使用sql較容易實現

可以看出整體次日留存率較高，越接近12月份留存率逐步上升，與臨近雙十二商家宣傳促銷有關。

用戶復購率也在逐漸提高。

從瀏覽到加入購物車的轉換率僅6.2%，有空間提升。

10.留存率能夠達到70%以上，復購率達到20%以上，在臨近雙12明顯提升。
11.通過觀察漏斗可以看出，加入購物車的轉化率僅6.2%還有很大的空間提升。

由於此次數據集沒有提高銷售金額，因此無法進行ARPU方面數據分析。這里補充下關於消費金額的知識點：

LTV是平均每個用戶帶來的價值，可以決策為每個用戶付出多少成本。一般來說LTV>CAC認為公司發展空間大，LTV<CAC認為公司變現能力弱，LTV/CAC=3認為公司健康，大於3說明市場拓展較為保守；小於3說明轉化效率底下。

LTV=LT*ARPU
LT指用戶平均生命周期，留存率之和。

舉例：如果知道用戶一個月內的留存率，可以使用excel做出對數趨勢線，看下r方。根據對數公式計算出留存率之和，也就是LT。
注意：ARPU與LT要有單位之間的換算。

CAC計算要考慮進去成本，包括營銷費用、推廣費用、以及人力成本。CAC是一個平均值，可能在各渠道下成本不一，可以區分渠道分別計算。

即花費的用戶獲取成本能在多長時間內回本。PBP越短資金周轉越快。

參考：
https://blog.csdn.net/u012164509/article/details/103049740 arpu和aprru
https://jiahao..com/s?id=1662108604585143388&wfr=spider&for=pc LTV