Bagaimana untuk menggunakan Python untuk visualisasi data?

Bagaimana untuk menggunakan Python untuk visualisasi data?

Dengan aplikasi sains data yang meluas dalam pelbagai bidang, visualisasi data telah menjadi bahagian yang sangat penting. Bahasa Python menyokong kedua-dua pemprosesan data dan visualisasi data, menjadikannya salah satu alat yang tidak boleh digantikan untuk saintis data. Jadi bagaimana untuk menggunakan Python untuk visualisasi data? Artikel ini akan memperkenalkan beberapa perpustakaan visualisasi data arus perdana Python dan kaedah aplikasi.

Langkah 1: Pasang perpustakaan yang diperlukan

Untuk visualisasi data, anda perlu memasang beberapa perpustakaan Python. Perpustakaan ini termasuk: matplotlib, seaborn, bokeh, plotly, dsb. Antaranya, matplotlib ialah perpustakaan visualisasi paling asas dalam Python, menyokong pelbagai carta yang biasa digunakan, termasuk carta garisan, carta bar, plot taburan, dan lain-lain. ; bokeh dan plotly ialah perpustakaan visualisasi data yang lebih baharu, terutamanya untuk visualisasi interaktif, yang boleh mencapai interaksi responsif, dan banyak carta juga menyokong kemas kini dinamik.

Langkah 2: Import data

Sebelum melakukan visualisasi data, kami perlu menyediakan data terlebih dahulu. Data boleh diperoleh daripada fail tempatan atau rangkaian dan diimport dan diproses menggunakan perpustakaan panda Python. Pandas ialah alat pemprosesan data yang sangat popular dalam Python Ia boleh membaca data dalam fail csv, fail excel dan format lain dengan mudah, dan melakukan pembersihan, pemprosesan, penapisan, analisis kumpulan dan operasi lain.

Langkah 3: Lukis carta

Dalam visualisasi data, carta yang paling biasa digunakan ialah:

1. Plot serakan: digunakan untuk memaparkan dua hubungan antara pembolehubah.
2. Plot baris: Digunakan untuk menunjukkan arah aliran nilai yang berubah mengikut masa, kategori atau pembolehubah lain.
3. Plot bar: digunakan untuk menggambarkan kiraan atau purata pembolehubah kategori.
4. Histogram: digunakan untuk memaparkan taburan pembolehubah selanjar berangka.
5. Plot kotak: digunakan untuk memaparkan nilai ringkasan lima nombor data.

Apabila menggunakan perpustakaan matplotlib untuk melukis plot serakan, anda boleh menggunakan kod berikut:

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

Apabila menggunakan perpustakaan seaborn untuk melukis carta garis, anda boleh menggunakan yang berikut kod:

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

Apabila menggunakan perpustakaan bokeh untuk melukis carta interaktif, anda boleh menggunakan kod berikut:

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)

Langkah 4: Cantikkan carta lagi

Selain memaparkan data itu sendiri, reka bentuk carta juga harus mempertimbangkan Faktor seperti padanan warna, label, fon, dsb. Dalam matplotlib, anda boleh menggunakan pakej fon untuk melaraskan fon, saiz fon, warna, dan lain-lain carta dalam seaborn, anda boleh menggunakan pakej tema untuk melaraskan warna dan gaya reka bentuk carta, anda boleh; juga menggunakan pakej alat untuk menyediakan elemen Interaktif seperti zum, pan, tuding, dsb.

Langkah 5: Simpan dan kongsi carta

Langkah terakhir ialah menyimpan carta yang terhasil dalam fail setempat dan memuat naik carta ke laporan data atau PPT apabila anda perlu berkongsinya. Pada masa ini, faktor seperti peleraian, saiz dan format imej juga harus dipertimbangkan untuk memastikan kualiti carta tidak terjejas.

Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Python untuk visualisasi data, termasuk memasang pustaka yang diperlukan, mengimport data, melukis carta, mencantikkan dan berkongsi carta. Menguasai visualisasi data boleh membantu kami memahami data dengan lebih baik, menemui undang-undang dan ciri-ciri sedia ada data dan membantu kami membuat keputusan yang lebih tepat.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan Python untuk visualisasi data?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!