python学习数据可视化,python数据可视化教程

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python学习数据可视化的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python学习数据可视化的解答，让我们一起看看吧。

1. Python如何快速创建强大的探索性数据分析可视化？
2. 1本值得阅读的书，Python如何实现数据可视化？
3. 如何用Python制作优美且功能强大的数据可视化图像？
4. Python中，除了matplotlib外，还有哪些数据可视化的库？

Python如何快速创建强大的探索性数据分析可视化？

快速创建，当然是用库啰。

主流的库：pandas、seaborn、matplotlib。

另外plotlib和bokeh也可以了解下。

pandas是基础，数据分析可视化，首先要分析，然后才谈得上可视化。

（图片来源：pandas***）

pandas的主要概念是DataFrame和Serie。其中用的最多的是DataFrame。DataFrame你可以简单理解为一张表格，每行是一个观测（observation）/实例（instance），每列是一个特征（feature）/属性（property）。理解了DataFrame，Serie也就不难理解，DataFrame的每行你都可以把它看成是一个Serie.

然后pandas提供了各种数据分析的方法，处理DataFrame和Serie.

然后，seaborn、matplotlib、plotly、bokeh都是绘图库，用来绘制各种可视化的图形。（当然，其实pandas也可以用来绘图，但是pandas的绘图能力比较孱弱，一般不用。）

seaborn是基于matplotlib的，后出转精，API用起来比matplotlib简洁舒服。不过seaborn并不能完全替代matplotlib，有的时候还是需要使用matplotlib。

1本值得阅读的书，Python如何实现数据可视化？

完成一本数的数据可视化，由浅入深可以分为三个层次：

词汇级，比较简单就是统计一本书中实词的频次，然后使用词云图等可视化图表完成可视化。例如下图：

语法级，需要完成具体每一行语句的含义解析，可以使用关系图（或者树形图）梳理文章内容。

语义级，则是完成真本书的主题抽取，最为复杂，可以使用主题河流图显示文章主题走势。

如何用Python制作优美且功能强大的数据可视化图像？

这里推荐两个可视化包—pyecharts和seaborn，相对matplotlib来说，代码量更少，绘制出来的图更美观，使用起来更简单也更快捷，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要介绍如下：

pyecharts：这个是基于Echart图表的一个类库，主要基于web浏览器进行显示，绘制的图形比较多，包括折线图、柱状图、饼图、漏斗图、地图、极坐标图等，代码量很少，而且很灵活，绘制出来的图形很美观，如下：

1.柱状图

测试代码如下：

运行截图：

2.漏斗图

测试代码如下：

Python中，除了matplotlib外，还有哪些数据可视化的库？

这里主要介绍python的另一个可视化库pandas。

Pandas是一个功能非常非常强大的数据分析工具，广泛的应用于各个，包括金融，经济，统计，分析等学术和商业领域。在本文中，我们只是简单的介绍如何使用pandas做数据的可视化。

通过pip命令我们可以非常容易的把pansdas环境安装好。因为pandas是在matplotlib的基础上开发并提供更易用的绘图接口，所以我们在准备环境的时候也需要安装matplotlib。

pip install matplotlib

pip install pandas

环境准备好了，我们接下来看看如何使用pandas做数据的可视化。Pandas的一个基本概念是数据帧(DataFrame)，它是二维的表格型数据结构，我们可以简单的理解为数据的行和列的表格。下面我们看看如何在DataFrame绘制各种类型的图表。

DataFrame上的线条图其实只是对matplotlib库的plot()方法的简单包装。下面代码中我们随机生成4组包含30个值的数据来绘制线条图。每一组数据在线条图上由不同的颜色表示。

执行上面示例代码， 我们得到如下图表：

推荐: plotnine和seaborn(seaborn有人回答过了，这里不再重复叙述)

说起plotnine，可能感觉小众，但说到ggplot2, 在R的世界里可是大名鼎鼎。两年前，一直找python版本的ggplot版本，当时有人移植过，但是用起来bug比较多，各种坑。直到去年后半年，找到了plotnine这个包，细节上虽然没有ggplot的完美，但基本可用，并且一直在维护。当时激动不已～

最特色也是吸引我的地方有两点:

数据是数据，绘图是绘图。同一份数据，可根据不同的绘图命令，按需展示成各种不同的图片，而不是按不同的绘图需求，调整各种数据。

按图层叠加，一个图层一个图层的绘制

谢邀，我来介绍几个我日常在使用的python数据可视化工具——seaborn和pyecharts。

Seaborn是一个在Python中制作有吸引力和信息丰富的统计图形的库。 它建立在matplotlib之上，并与PyData集成，包括对来自scipy和stat***odels的numpy和pandas数据结构和统计例子的支持。

seaborn提供的[_a***_]功能是

为matplotlib图形设计几种内置主题；

用于选择调色板的工具，用于制作能够显示数据模式的美丽情节；

用于可视化单变量和双变量分布或用于在数据子集之间进行比较的函数；

针对不同种类的独立和因变量拟合和可视化线性回归模型的工具；

可视化数据矩阵并使用聚类算法来发现这些矩阵中的结构的功能；

绘制统计时间序列数据的功能，灵活估计和表示估计的不确定性；

到此，以上就是小编对于python学习数据可视化的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习数据可视化的4点解答对大家有用。

标签： 可视化 数据 matplotlib