数据可视化

Python爬虫太火了，没写过爬虫，都不敢说自己学过Python？！ 可是刚一开始学我就遇到了难题----数据分析！听起来很高大上，有没有？ 想要做爬虫，就得先学会使用数据分析工具，制作图表这是最基本的。网上发现一个讲Python做柱状图和折线图的小视频，我觉得讲的超基础，很适合小白，特来分享给大家~ 如果你也想学习数据分析，跟我一起看看下方视频，听知名技术专家李刚老师对Python可视化模块详细解析， Python 数据分析 李刚老师出版的《疯狂Java》系列图书曾得到市场的广泛认可，经过多次再版，已被多家高校选作教材。 上方视频来自于李刚老师的在线视频课程《21天通关Python》第九章 数据分析 鉴于大家都有学习Python的困惑，今天就给大家推荐一本巨有影响力的Python实战书，上线时间仅2个月，就超越了众多实力派，成京东和当当网上的长期畅销图书，并且收获了3.4W的五星好评。 这本书可谓是笔者独家私藏图书之一了，对我学习Python有着莫大的帮助，在京东上也常常"断货"，这次拿出来给大家分享一下,希望能帮到大家。 《21天通关Python》视频课程以畅销图书为教材，由图书作者李刚亲自操刀讲解；上手门槛低，可作为0基础掌握Python教材；书籍+线上复合型学习场景特别适合Python小白学习！ 点击查看课程： https://edu.csdn.net/bundled

作者: Dominik Moritz, Bill Howe, Jeffrey Heer 发表于CHI 2019, 三位作者都来自于University of Washington Interactive Data Lab 项目代码： https://github.com/uwdata/falcon 简介 Linked Visualization(链接可视化系统)是通过刷选、放缩等操作，在不同可视化视图上进行交互，链接(link)不同视图的操作，并更新视图的一种可视化方式。为了支持有效的探索，Linked Visualization必须提供快速响应来消除延迟敏感。在百万级以上的数据量时，传统可视化方法无法实现 实时 的探索，引出一系列问题。 本文提出falcon，一个大数据Linked Visualizations的低延迟方案，实现对十亿数据集的冷启动探索。falcon平衡交互延迟和视图精度，从查询和界面系统两方面对Linked Visualizations进行优化，降低刷选和链接(brushing and linking)的延迟。结合数据索引，数据预取和渐进式交互等方法，falcon系统使用加载数据子索引来优化刷选延迟，通过逐步加载交互式分辨率，以减少视图切换时间。实验表明，falcon实现了50fps的刷选交互延迟，无需昂贵的预计算和存储代价。 相关工作 Linked

Excel经典图表 普通柱形图 堆叠图 文件下载地址 普通柱形图 数据来源： http://data.stats.gov.cn/ 步骤： (1) 打开Excel数据，菜单栏选择【插入】 (2) 点击选中的【二维柱形图之后】，Excel界面会出现一个【白板】 (3) 选中【白板】，菜单栏就切换到了【图标样式】下，点击【选择数据】 (4) 点击左侧的【添加】 (5) 点击右侧的【编辑】 (6) 点击【确定】之后，可以在图表设计中选择自己喜欢的图表样式 (7) 选中图表，右侧会出现三个图标，点击【+】号，选择图表格式 (8) 最后的效果 堆叠图： 步骤： (1) 打开Excel数据，菜单栏选择【插入】 (2) 点击选中的【二维柱形图之后】，Excel界面会出现一个【白板】 (3) 选中【白板】，菜单栏就切换到了【图标样式】下，点击【选择数据】,按照上面的方法 (4) 点击确定之后，选中图表，点击【+】号选择需要的图标元素，还可以选择上方的图表设计选择合适的样式 (5) 最终成图 来源： https://blog.csdn.net/Stripeybaby/article/details/98883648

纽约州交通事故数据可视化 一、项目需求 数据： https://data.cityofnewyork.us/api/views/h9gi-nx95/rows.csv?accessType=DOWNLOAD 功能： 在地图上显示出事故发生的地点 显示当前展示数据的统计图表 可以按时间、区域过滤 可以在地图指定任意点按地理半径过滤数据。例如：10公里内、50公里内 展示出导致事故发生因素 展示出事故发生因素之间的关系，给出出行建议 二、项目分析 题目要求将交通事故数据在地图上展示出来。首先，交通事故的数据格式是csv文件，需要在后端把csv格式的数据读取出来放在数据库中，然后根据前端发送的请求进行过滤处理后响应给前端，前端再调用地图接口将接收到的数据显示在地图上。所以，该项目涉及前后端全栈开发。 三、技术选型 首先，地图我想到的是选用百度地图，因为百度地图是国内的，申请开发者密钥比较方便，而google地图则需要翻墙；前端框架我选用的是react，使用其他框架也可以，看个人喜好；后端框架我选用的是express，因为不会其他的，哈哈；数据库选用mongodb，因为mongodb入门非常简单，很容易上手使用。 四、项目搭建 1、前端部分 ​ 前端用的是react框架，直接使用react脚手架create-react-app快速构建前端文件目录，也就是在终端执行create-react

代码及注释 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy as sp from scipy import stats # 创建figure fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(2,3,1) ax2 = fig.add_subplot(2,3,2) ax3 = fig.add_subplot(2,3,3) ax4 = fig.add_subplot(2,3,4) random_arr = np.random.randn(100) plt.plot(random_arr) # x = np.linspace(-5, 15, 50) ax2.plot(x, sp.stats.norm.pdf(x=x, loc=5, scale=2)) ax2.hist(sp.stats.norm.rvs(loc=5, scale=2, size=200), bins=50, normed=True, color='red', alpha=0.5) # 绘制直方图 ax1.hist(np.random.randn(100), bins=10, color='b', alpha=0.3) # 绘制散点图 x = np.arange

前沿 通过上一篇 谈谈Python实战数据可视化之matplotlib模块(基础篇) 的学习，我们初步了解了matplotlib模块的pyplot基础，本节实战将利用CSV模块获取某地的天气数据，并且使用matplotlib模块将天气数据可视化。 配套资源 鉴于Python编程从入门到实战这本书的配套资源网上难找的悲伤，我深有体会。所以，在此提供链接供下载（有帮助点个赞支持下我哦(●'◡'●)）： 百度云链接： https://pan.baidu.com/s/1-XE0pBS8IaDLoUBdO8hDOw 密码：n39g CSV文件格式 CSV - 逗号分隔值文件格式，逗号分隔值(Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号)，其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔;每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。通常，所有记录都有完全相同的字段序列。通常都是纯文本文件。 例如： Country,Indicator,Year,Value AFG,NGDP_R,2002,183.26 AFG,NGDP_R,2003,198.736 AFG,NGDP_R,2004

前沿 Python提供了很多模块用于数据可视化，其中matplotlib、pygal等模块。我参考网上热门书籍《Python编程从入门到实战》，在测试与学习过程中遇到的些许问题加以解决，才写下这一项目实战的心得，对于Python基础部分就不细讲，主要是项目核心要点和解决方案的描述。本小节先讲述pyplot模块的基本使用。 新手的建议 针对新手，真心觉得不要直接使用Python下载来的IDLE来开发，因为功能太少了，也不好使用。我的建议是对于Python初学者，先安装Anaconda，这是一个基于Python的数据处理和科学计算平台，它已经内置了许多非常有用的第三方库，我们装上Anaconda，就相当于把数十个第三方模块自动安装好了，非常简单易用，在安装界面添加Anaconda到PATH环境变量中勾上，这样就会自动添加环境变量了。Anaconda 自带了一个编辑器-Spyder，可以使用Spyder编写代码，知道有这个编辑器就好。然后再安装一个PyCharm，它是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具。 Anaconda和PyCharm安装过程和方法文档链接，我是摘抄网上有用的资料再总结出来的：链接： https://pan.baidu.com/s/10KcfLLvI9omIRSJ6JMK9Uw 密码：cgf8

参考了高楠同学的帖子，纯粹用来学习的哈。链接如下： https://www.zhihu.com/question/33783546/answer/775946401 在这里，主要通过folium，实现数据的可视化。这是一个小众库，不过应用起来有些函数，还是得读懂。不得不佩服Python的优势。可视化还有一个很重要的库，即pyecharts,今后将学会运用，其Github上的链接如下： https://github.com/pyecharts/pyecharts/ 这里对这个流程做一下梳理，也是一个复习的过程。 导入库，看下版本，导入是否正常： import pandas as pd import numpy as np import folium folium.__version__ #创建世界地图 world_map=folium.Map() world_map 显示如下图： 通过经纬度实现地图的载入，此处显示一下深圳地图： #确定地理位置，以经纬度进行定位。本站所位于旧金山，故以旧金山为准。 latitude=37.77 longitude=-122.42 #显示该位置,zoom_start参数用于缩放大小的控制，tiles用于控制风格,有OpenStreetMap,Stamen Terrain,Stamen Toner等 San_map=folium.Map(location