Wie verwende ich Python zur Datenvisualisierung?

Wie verwende ich Python zur Datenvisualisierung?

Mit der weit verbreiteten Anwendung der Datenwissenschaft in verschiedenen Bereichen ist die Datenvisualisierung zu einem sehr wichtigen Bestandteil geworden. Die Python-Sprache unterstützt sowohl die Datenverarbeitung als auch die Datenvisualisierung und ist damit eines der unersetzlichen Werkzeuge für Datenwissenschaftler. Wie nutzt man Python zur Datenvisualisierung? In diesem Artikel werden einige der gängigen Datenvisualisierungsbibliotheken und Anwendungsmethoden von Python vorgestellt.

Schritt 1: Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken

Für die Datenvisualisierung müssen Sie einige Python-Bibliotheken installieren. Zu diesen Bibliotheken gehören: Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Plotly usw. Unter diesen ist Matplotlib die grundlegendste Visualisierungsbibliothek in Python und unterstützt eine Vielzahl häufig verwendeter Diagramme, einschließlich Liniendiagramme, Balkendiagramme, Streudiagramme usw.; Seaborn kapselt Matplotlib weiter und bietet elegante Diagrammdesignstile und mehrere statistische Zeichenfunktionen Bokeh und Plotly sind neuere Datenvisualisierungsbibliotheken, die hauptsächlich zur interaktiven Visualisierung dienen und eine reaktionsfähige Interaktion ermöglichen. Viele Diagramme unterstützen auch dynamische Aktualisierungen.

Schritt 2: Daten importieren

Bevor wir die Datenvisualisierung durchführen, müssen wir zunächst die Daten vorbereiten. Daten können aus lokalen Dateien oder dem Netzwerk abgerufen und mithilfe der Pandas-Bibliothek von Python importiert und verarbeitet werden. Pandas ist ein sehr beliebtes Datenverarbeitungstool in Python. Es kann problemlos Daten in CSV-Dateien, Excel-Dateien und anderen Formaten lesen und Bereinigungs-, Verarbeitungs-, Filter-, Gruppierungsanalysen und andere Vorgänge durchführen.

Schritt 3: Zeichnen Sie ein Diagramm

Bei der Datenvisualisierung sind die am häufigsten verwendeten Diagramme:

1. Streudiagramm: Wird verwendet, um die Beziehung zwischen zwei Variablen anzuzeigen.
2. Liniendiagramm: Wird verwendet, um den Trend sich ändernder Werte über Zeit, Kategorien oder andere Variablen anzuzeigen.
3. Balkendiagramm: Wird zur Visualisierung von Zählungen oder Durchschnittswerten kategorialer Variablen verwendet.
4. Histogramm: Wird zur Anzeige der Verteilung numerischer kontinuierlicher Variablen verwendet.
5. Boxplot: Wird zur Anzeige des fünfstelligen Gesamtwerts der Daten verwendet.

Wenn Sie die Matplotlib-Bibliothek zum Zeichnen eines Streudiagramms verwenden, können Sie den folgenden Code verwenden:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x_data, y_data)
plt.show()

Wenn Sie die Seaborn-Bibliothek zum Zeichnen eines Liniendiagramms verwenden, können Sie den folgenden Code verwenden:

import seaborn as sns
sns.lineplot(x_data, y_data)

Wenn Sie die Bokeh-Bibliothek verwenden Um ein interaktives Diagramm zu zeichnen, können Sie den folgenden Code verwenden:

from bokeh.plotting import figure, show
p = figure(title="My Chart", x_axis_label='x', y_axis_label='y')
p.line(x_data, y_data)
show(p)

Schritt 4: Das Diagramm weiter verschönern

Neben der Anzeige der Daten selbst müssen beim Design von Diagrammen auch Faktoren wie Farbanpassung, Beschriftungen, Schriftarten usw. berücksichtigt werden. usw. In Matplotlib können Sie die Schriftart, Schriftgröße, Farbe usw. des Diagramms anpassen. In Seaborn können Sie das Themenpaket verwenden, um die Farbe und den Designstil des Diagramms anzupassen Verwenden Sie das Toolpaket auch, um interaktive Elemente wie Zoom, Schwenken, Schweben usw. bereitzustellen.

Schritt 5: Speichern und teilen Sie das Diagramm

Der letzte Schritt besteht darin, das resultierende Diagramm in einer lokalen Datei zu speichern und das Diagramm in einen Datenbericht oder eine PPT hochzuladen, wenn Sie es teilen müssen. Zu diesem Zeitpunkt sollten auch Faktoren wie Auflösung, Größe und Format des Bildes berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass die Qualität des Diagramms nicht beeinträchtigt wird.

Zusammenfassung

In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie Python für die Datenvisualisierung verwenden, einschließlich der Installation der erforderlichen Bibliotheken, des Imports von Daten, des Zeichnens von Diagrammen, des Verschönerns und des Teilens von Diagrammen. Die Beherrschung der Datenvisualisierung kann es uns erleichtern, die Daten besser zu verstehen, die inhärenten Gesetze und Eigenschaften der Daten zu entdecken und dabei zu helfen, genauere Entscheidungen zu treffen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verwende ich Python zur Datenvisualisierung?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!