数据可视化之如何用Matplotlib画好看的图
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【导语】有时候有些事情,我们无法用言语清晰的表达,我们可以通过图表。文不如表,表不如图。所以,可视化是数据分析中最重要的任务之一。python中有很多可视化的工具包,这篇文章主要围绕Matplotlib,需要的小伙伴可以做个参考。
Matplotlib 官方定义:Matplotlib是一个综合库,用于在Python中创建静态,动画和交互式可视化。
导入相关包, 测试数据是阿里的双十二用户行为 ,绘制按天的pv和uv用户浏览量的折线图。
图表说明:双十二期间,pv和uv访问量达到峰值,并且可以发现,uv和pv两个访问量数值差距比较大,同时,因为数据集总人数大约是10000人左右,因此,通过uv值可以分析出双十二期间淘宝用户的日活跃大概是45%浮动。
测试数据是饭店的综合评分,综合评分,口味评分,环境评分,服务评分,人均价格,绘制散点图,观察人均价格和分别对口味评分、环境评分、服务评分的关系。
图表说明:通过观察散点的离散程度,人均价格和服务、环境的相关性更大一些。
图表说明:通过热力图颜色的渐变程度,在影响综合评分的因素中,环境评分和口味评分呈现高度相关,人均价格呈现中度相关,人均价格则呈现极低的相关性。
实现方法:plt.pie(x,lables,autopct,shadow,startangle,colors,explode)
本篇文章主要归纳了Matplotlib的绘图方法,具体的使用还是要结合我们的业务数据。那么在企业中,可视化不仅仅能展现数据规律,挖掘有价值的信息;还可以监测数据异常指标;为建模提供一些想法,做一些预测等。
希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,每天进步一点点,加油。
Matplotlib 官方定义:Matplotlib是一个综合库,用于在Python中创建静态,动画和交互式可视化。
导入相关包, 测试数据是阿里的双十二用户行为 ,绘制按天的pv和uv用户浏览量的折线图。
图表说明:双十二期间,pv和uv访问量达到峰值,并且可以发现,uv和pv两个访问量数值差距比较大,同时,因为数据集总人数大约是10000人左右,因此,通过uv值可以分析出双十二期间淘宝用户的日活跃大概是45%浮动。
测试数据是饭店的综合评分,综合评分,口味评分,环境评分,服务评分,人均价格,绘制散点图,观察人均价格和分别对口味评分、环境评分、服务评分的关系。
图表说明:通过观察散点的离散程度,人均价格和服务、环境的相关性更大一些。
图表说明:通过热力图颜色的渐变程度,在影响综合评分的因素中,环境评分和口味评分呈现高度相关,人均价格呈现中度相关,人均价格则呈现极低的相关性。
实现方法:plt.pie(x,lables,autopct,shadow,startangle,colors,explode)
本篇文章主要归纳了Matplotlib的绘图方法,具体的使用还是要结合我们的业务数据。那么在企业中,可视化不仅仅能展现数据规律,挖掘有价值的信息;还可以监测数据异常指标;为建模提供一些想法,做一些预测等。
希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,每天进步一点点,加油。
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