Python3,一次掌握这些数据可视化图表技能,老板不给涨薪都不好意思。

一次性掌握数据可视化图表

  • 1、引言
  • 2、代码示例
    • 2.1 等高线密度图
      • 2.1.1 安装
      • 2.1.2 示例
    • 2.2 旭日图
    • 2.3 分簇散点图
    • 2.4 点图
    • 2.5 小提琴图
    • 2.6 词云
  • 3、总结

1、引言

小屌丝:鱼哥, 老板让我把数据整理成视图。
小鱼:那你就整啊。
小屌丝:我整的不好看。
小鱼:看 内(shen)容(cai)的时候,要什么颜值。
小屌丝:那不行,老板说了,如果我这次把图表整好看了,给我涨薪2K。
小鱼:我去~ 你老板这是考验你啊。
小屌丝:所以…鱼哥 … 嘿嘿…
小鱼:你别嘿嘿了, 你有啥就直说吧。
小屌丝:这次,能不能涨薪,就靠你了。
小鱼:跟我有什么关系, 涨薪也不分给我。
小屌丝:鱼哥,老地方… 听说… 新加项目了…
小鱼:额… 我加班,可没时间去…
小屌丝:确定哈, 票我可有哦
小鱼:… 好吧,那我就帮你一次,就这一次哦。

2、代码示例

2.1 等高线密度图

2.1.1 安装

pip install plotly

然后就是等待着安装。

其它安装方式,直接看这两篇:

  • Python3,选择Python自动安装第三方库,从此跟pip说拜拜!!
  • Python3:我低调的只用一行代码,就导入Python所有库!

  • 如果在pycharm 安装失败plotly,需要先安装 Pandas

2.1.2 示例

代码示例

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2023-03-30
# @Author : Carl_DJ

'''
实现功能:
    等高线密度图
'''

import plotly.express as pt

fig = pt.density_contour(demofile, x="sepal_width", y="sepal_length")
fig.update_traces(contours_coloring="fill", contours_showlabels = True)
fig.show()

运行结果

2.2 旭日图

代码示例

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2023-03-30
# @Author : Carl_DJ

'''
实现功能:
    旭日图表
'''
 import plotly.express as pt
 
 demofile = pt.data.tips()

2.3 分簇散点图

代码示例

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2023-03-30
# @Author : Carl_DJ

'''
实现功能:
    分簇散点图
'''
import seaborn as sns

#data是数据源文件
sns.swarmplot(data=demofile, x="species", y="sepal_width")

2.4 点图

代码示例

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2023-03-30
# @Author : Carl_DJ

'''
实现功能:
    点图
'''
 import seaborn as sns
 
 sns.pointplot(data=demofile,x="species", y="sepal_width")

2.5 小提琴图

代码示例

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2023-03-30
# @Author : Carl_DJ

'''
实现功能:
    小提琴图
'''
import seaborn as sns
 sns.violinplot(data=demofile, y="sepal_width")

运行结果

2.6 词云

关于词云,我想不用过多介绍, 小鱼也有专篇介绍。

  • Python3,我只用一段代码,就写了个词云生成器,功能强大到怀疑人生。
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2023-03-30
# @Author : Carl_DJ

'''
实现功能:
    词云生成器
'''

import json
import stylecloud
import codecs
import jieba
from collections import Counter

#过滤掉高频出现的词汇
passwords = set()
#读取词汇文档
content = [line.strip() for line in open('./data/passwords.txt', 'r',encoding='utf8').readlines()]
passwords.update(content)

#获取文档词汇, 并截取长度为3个
def make_words(txt):
    make_list = jieba.cut(txt)
    c = Counter()
    words_list = []
	#获取词汇文本
    for x in make_list:
    	#长度为3,超过截取
        if len(x) ==  3 and x !='\r\n':
            c[x]  += 1
            words_list.append(x)

    for k,v in c.most_common(50):
        if k not in passwords:
            # print(f'{k,v}')
    #组合词云内容
    return " ".join(words_list)

#读取中大型suv测评.txt内容
with codecs.open('./data/中大型suv测评.txt','r','utf8') as f: #格式需要utf8 否则会报错
    txt = f.read()
#
words_txt = make_words(txt)
#设置词云展示的样式,字体,生成文件名称等,
stylecloud.gen_stylecloud(text=words_txt,custom_stopwords=content,
                          background_color='#1A1A1A',
                          colors=['#dd4444', '#fec42c', '#fac858'],
                          max_font_size=100,
                          output_name='xt6测评.jpg',
                          font_path="C:/Windows/Fonts/FZSTK.TTF"
                          )


3、总结

看到这里, 今天的分享差不多就该结束了。
在当前数据分析为主的时代, 学会一两种可视化图表,只有好处没有坏处。
并且,在年终总结或者季度总结中,也都会用到数据可视化分析图表。
所以, 你要不要掌握几种呢?

我是小鱼

  • CSDN 博客专家
  • 阿里云 专家博主
  • 51CTO 博客专家
  • 51认证讲师
  • 金牌面试官
  • 职业规划师

关注我,带你学习更多更有趣的Python知识。

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心中带点小风骚的头像心中带点小风骚普通用户
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