python數據可視化
Ⅰ python數據可視化Bokeh
Ⅱ 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。
Ⅲ python數據可視化的效果如何在web頁面中展示
importmatplotlib.pyplotasplt
#繪制折線圖
squares=[1,4,9,16,25]
#plt.plot(squares,linewidth=5)#指定折線粗細，
##plt.show();
#
##修改標簽文字和線條粗細
#plt.title("squrenumber",fontsize=24)
#plt.xlabel("Value",fontsize=14)
#plt.ylabel("squareofvalue",fontsize=14)
#plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
#plt.show()
#校正圖形
input_values=[1,2,3,4,5]
plt.plot(input_values,squares,linewidth=5)
plt.show()
Ⅳ Python中數據可視化的兩個庫！
1、Matplotlib
Matplotlib是最全面的Python數據可視化庫。
有人認為Matplotlib的界面很難看，但筆者認為，作為最基礎的Python數據可視化庫，Matplotlib能為使用者的可視化目標提供最大的可能性。
使用JavaScript的開發者們也有各自偏好的可視化庫，但當所處理的任務中涉及大量不被高級庫所支持的定製功能時，開發者們就必須用到D3.js。Matplotlib也是如此。
2、Plotly
雖然堅信要進行數據可視化，就必須得掌握Matplotlib，但大多數情況下讀者更願意使用Plotly，因為使用Plotly只需要寫最少的代碼就能得出最多彩繽紛的圖像。
無論是想構造一張3D表面圖，或是一張基於地圖的散點圖，又或是一張交互性動畫圖，Plotly都能在最短的時間內滿足要求。
Plotly還提供一個表格工作室，使用者可以將自己的可視化上傳到一個在線存儲庫中以便未來進行編輯。
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Ⅳ 如何python數據可視化代碼
matplotlib的圖像都位於Figure對象中，你可以用plt.figure創建一個新的Figure，不能通過空Figure繪圖，必須用add_subplot創建一個或多個sub_plot才行
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> fig=plt.figure()
>>> ax1=fig.add_subplot(2,2,1)
>>> ax2=fig.add_subplot(2,2,2)
你可以在matplotlib的文檔中找到各種圖表類型，由於根據特定布局創建Figure和subplot是一件常見的任務，於是便出現一個更為方便的方法：plt.subplots,它可以創建一個新的Figure，且返回一個含有已創建的subplot對象的numpy數組。
Ⅵ 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()
Ⅶ python數據可視化有什麼用
准確的來說是做統計數據的可視化，一般的數據可視化都是js生成的，這點跟後端語言沒啥關系。R的最大優點就是有一些優秀的可視化包，比如ggplot2