一次性掌握数据可视化图表

  • 1、引言
  • 2、代码示例
    • 2.1 等高线密度图
      • 2.1.1 安装
      • 2.1.2 示例
    • 2.2 旭日图
    • 2.3 分簇散点图
    • 2.4 点图
    • 2.5 小提琴图
    • 2.6 词云
  • 3、总结

1、引言

小屌丝：鱼哥， 老板让我把数据整理成视图。
小鱼：那你就整啊。
小屌丝：我整的不好看。
小鱼：看 内(shen)容(cai)的时候，要什么颜值。
小屌丝：那不行，老板说了，如果我这次把图表整好看了，给我涨薪2K。
小鱼：我去~ 你老板这是考验你啊。
小屌丝：所以…鱼哥 … 嘿嘿…
小鱼：你别嘿嘿了， 你有啥就直说吧。
小屌丝：这次，能不能涨薪，就靠你了。
小鱼：跟我有什么关系， 涨薪也不分给我。
小屌丝：鱼哥，老地方… 听说… 新加项目了…
小鱼：额… 我加班，可没时间去…
小屌丝：确定哈， 票我可有哦
小鱼：… 好吧，那我就帮你一次，就这一次哦。

2、代码示例

2.1 等高线密度图

2.1.1 安装

pip install plotly

然后就是等待着安装。

其它安装方式，直接看这两篇:

  • 《Python3，选择Python自动安装第三方库，从此跟pip说拜拜！！》
  • 《Python3：我低调的只用一行代码，就导入Python所有库！》

注

  • 如果在pycharm 安装失败plotly，需要先安装 Pandas。

2.1.2 示例

代码示例

# -*- coding:utf-8 -*-# @Time : 2023-03-30# @Author : Carl_DJ'''实现功能：等高线密度图'''import plotly.express as ptfig = pt.density_contour(demofile, x="sepal_width", y="sepal_length")fig.update_traces(contours_coloring="fill", contours_showlabels = True)fig.show()

运行结果

2.2 旭日图

代码示例

# -*- coding:utf-8 -*-# @Time : 2023-03-30# @Author : Carl_DJ'''实现功能：旭日图表''' import plotly.express as ptdemofile = pt.data.tips()

2.3 分簇散点图

代码示例

# -*- coding:utf-8 -*-# @Time : 2023-03-30# @Author : Carl_DJ'''实现功能：分簇散点图'''import seaborn as sns#data是数据源文件sns.swarmplot(data=demofile, x="species", y="sepal_width")

2.4 点图

代码示例

# -*- coding:utf-8 -*-# @Time : 2023-03-30# @Author : Carl_DJ'''实现功能：点图''' import seaborn as snssns.pointplot(data=demofile,x="species", y="sepal_width")

2.5 小提琴图

代码示例

# -*- coding:utf-8 -*-# @Time : 2023-03-30# @Author : Carl_DJ'''实现功能：小提琴图'''import seaborn as sns sns.violinplot(data=demofile, y="sepal_width")

运行结果

2.6 词云

关于词云，我想不用过多介绍， 小鱼也有专篇介绍。

  • 《Python3，我只用一段代码，就写了个词云生成器，功能强大到怀疑人生。》
# -*- coding:utf-8 -*-# @Time : 2023-03-30# @Author : Carl_DJ'''实现功能：词云生成器'''import jsonimport stylecloudimport codecsimport jiebafrom collections import Counter#过滤掉高频出现的词汇passwords = set()#读取词汇文档content = [line.strip() for line in open('./data/passwords.txt', 'r',encoding='utf8').readlines()]passwords.update(content)#获取文档词汇， 并截取长度为3个def make_words(txt):make_list = jieba.cut(txt)c = Counter()words_list = []#获取词汇文本for x in make_list:#长度为3，超过截取if len(x) ==3 and x !='\r\n':c[x]+= 1words_list.append(x)for k,v in c.most_common(50):if k not in passwords:# print(f'{k,v}')#组合词云内容return " ".join(words_list)#读取中大型suv测评.txt内容with codecs.open('./data/中大型suv测评.txt','r','utf8') as f: #格式需要utf8 否则会报错txt = f.read()#words_txt = make_words(txt)#设置词云展示的样式，字体，生成文件名称等，stylecloud.gen_stylecloud(text=words_txt,custom_stopwords=content,background_color='#1A1A1A',colors=['#dd4444', '#fec42c', '#fac858'],max_font_size=100,output_name='xt6测评.jpg',font_path="C:/Windows/Fonts/FZSTK.TTF")

3、总结

看到这里， 今天的分享差不多就该结束了。
在当前数据分析为主的时代， 学会一两种可视化图表，只有好处没有坏处。
并且，在年终总结或者季度总结中，也都会用到数据可视化分析图表。
所以， 你要不要掌握几种呢？

我是小鱼：

  • CSDN 博客专家；
  • 阿里云 专家博主；
  • 51CTO 博客专家；
  • 51认证讲师；
  • 金牌面试官；
  • 职业规划师；

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