python数据可视化怎么学习,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数据可视化怎么学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python数据可视化怎么学习的解答，让我们一起看看吧。

1. 如何在python中根据数据库中数据画出可视化统计图？
2. python爬虫可视化界面怎么与数据连接？
3. Python中，除了matplotlib外，还有哪些数据可视化的库？
4. 如何使用python爬取数据并进行可视化显示？

如何在python中根据数据库中数据画出可视化统计图？

这里以mysql数据库为例，简单介绍一下如何利用Python实现数据库数据可视化，主要分为2步，首先，从数据库中提取数据，然后，再利用matplotlib等模块可视化数据就行，下面我简单介绍一下操作过程，感兴趣的朋友可以尝试一下：

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提取数据

首先，从数据库中提取数据，这也是数据可视化的前提，以Mysql数据库为例，需要安装第三方模块—pymysql（其他数据库类似），从数据库中查询数据并返回，测试样本数据如下，非常简单，主要是id，fruit，number这3个字段，后面就是对这些数据进行可视化：

对应读取代码如下，也非常简单，基本思想先连接MySQL数据库，然后获取cursor游标，最后再执行SQL语句查询数据即可：

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数据可视化

这里主要是对提取到的数据进行可视化，Python提供了非常多的可视化模块，像matplotlib，seaborn，pyecharts等，可以轻松实现数据可视化，这里以matplotlib模块为例，将提取到的数据以柱状图、饼状图的形式进行可视化，如果数据需要复杂的处理，可以使用一下numpy，pandas等模块，测试代码如下：

python爬虫可视化界面怎么与数据连接？

python爬虫可视化界面与数据连接那么首先是需要将数据从网站上爬取下来，需要使用到的是request模块进行数据的抓取，然后利用lxml模块对爬取的数据进行解析得到我们想要的数据，然后将这些数据按照自己的需求功能写入到excel里面或者是数据库里面实现数据的持久化，就达到了跟数据方面的连接。

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，广泛的应用于各个领域，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：

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提供的一些功能是

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[_a***_]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；

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

如何使用python爬取数据并进行可视化显示？

这里介绍一个简单地例子，如何从一步一步爬取数据到可视化显示，主要用到requests+BeautifulSoup（爬取数据）+pyecharts（可视化）这3个包，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要步骤如下:

1.为了方便演示，我们这里以***贷上面的债权数据为例，如下，主要爬取借款标题和金额这2个字段，后面也是以这2个字段数据作为统计和可视化的基础：

2.分析这个页面可知，数据是异步加载的，在一个json文件中，如下，对应到json中，也就是title和amount这2个字段的内容：

3.针对这个json文件，主要解析代码如下，主要用到json这个包，代码很简单，也就十几行而已，主要基于dict字典按借款类型统计数据：

运行代码，程序截图如下，已经成功爬取到了我们要打印的内容：

4.可视化显示，这里主要用到pyecharts这个包，使用起来很简单，主要基于web浏览器进行显示，图片很美观，我这里可视化显示，主要用到柱状图、饼状图和漏斗图3种类型的图，如下：

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

标签： 可视化 数据 python