Python数据分析与可视化概述_python数据可视化_python完成数据处理及可视化包含哪些

作者：小蓝xlanll | 2024-05-29 22:41:23

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python完成数据处理及可视化包含哪些

数据可视化方法：

面积&尺寸可视化
颜色可视化
图形可视化
概念可视化

注意：

做数据可视化时，几种方法经常是混合用的，尤其是做一些复杂图形和多维度数据的展示时。
做出的可视化图表一定要易于理解，在显性化的基础上越美观越好，切忌华而不实。
数据可视化要根据数据的特性，如时间和空间信息等，找到合适的可视化方式，将数据用直观地展现出来，以帮助人们理解数据，同时找出包含在海量数据中的规律或者信息。

三、数据分析与可视化常用工具

1．Microsoft Excel
2．R语言
3．Python语言
4．JavaScript
5．PHP

四、为何选用Python

Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言
Python语言是数据分析师的首选数据分析语言，也是智能硬件的首选语言
在这里插入图片描述
优点：

1.简单易学
Python是一种代表简单主义思想的语言，它有极简单的语法，极易上手。

2.集解释性与编译性于一体
Python语言写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序，但是需要解释器，它也具有编译执行的特性。

3.面向对象编程
Python 即支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。与其他主要的语言如C++ 、Java相比，Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。

4.可扩展性和可嵌入性
可以把部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们，也可以把Python嵌入到C/C++ 程序中，提供脚本功能。

5.程序的可移植性
绝大多数的的Python程序不做任何改变即可在主流计算机平台上运行。

6.免费、开源
可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。

在这里插入图片描述

缺点：
Python的唯一缺点是与C和C++相比执行的效率还不够快，因为Python没有将代码编译成底层的二进制代码；

应用举例：
使用turtle画一只乌龟：

#!python 
 
"""画一个小乌龟"""
 
import turtle as t;
 
t.pensize(2)
t.hideturtle()
t.colormode(255)
t.color((0,0,0),"Green")
t.setup(500,500)
t.speed(5)
 
t.penup()
t.goto(0,-100)
t.pendown()
t.circle(100)
 
t.penup()
t.goto(-20,35)
t.pendown()
t.begin_fill()
t.forward(40)
t.seth(-60)
t.forward(40)
t.seth(-120)
t.forward(40)
t.seth(-180)
t.forward(40)
t.seth(120)
t.forward(40)
t.seth(60)
t.forward(40)
t.end_fill()
 
t.seth(120)
t.color((0,0,0),(29,184,130))
 
for i in range(6):
    t.begin_fill()
    t.forward(60)
    t.right(90)
    t.circle(-100,60)
    t.right(90)
    t.forward(60)
    t.right(180)
    t.end_fill()
 
t.penup()
t.goto(-15,100)
t.seth(90)
t.pendown()
t.forward(15)
t.circle(-15,180)
t.forward(15)
 
for i in range(4):
    t.penup()
    t.goto(0,0)
    if i==0:
        t.seth(35);
    if i==1:
        t.seth(-25)
    if i==2:
        t.seth(-145)
    if i==3:
        t.seth(-205)
    t.forward(100)
    t.right(5)
    t.pendown()
    t.forward(10)
    t.circle(-10,180)
    t.forward(10)
 
t.penup()
t.goto(10,-100)
t.seth(-90)
t.pendown()
t.forward(10)
t.circle(-30,60)
t.right(150)
t.circle(30,60)
t.goto(-10,-100)



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五、Python常用类库

1. Numpy
NumPy软件包是Python生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。
除了能对数值数据进行切片（slice）和切块（dice）外，使用NumPy还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。
一般被很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如Lawrence Livermore、NASA用其处理一些本来使用C++、Fortran或Matlab等所做的任务。

2. SciPy
SciPy（http://scipy.org）是基于NumPy开发的高级模块，依赖于NumPy，提供了许多数学算法和函数的实现，可便捷快速地解决科学计算中的一些标准问题，例如数值积分和微分方程求解、最优化、甚至包括信号处理等。

作为标准科学计算程序库， SciPy它是Python科学计算程序的核心包，包含了科学计算中常见问题的各个功能模块，不同子模块适用于不同的应用。

3. Pandas
Pandas提供了大量快速便捷处理数据的函数和方法。它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
Pandas中主要的数据结构有Series、DataFrame和Panel。其中Series是一维数组，与NumPy中的一维array以及Python基本的数据结构List类似；DataFrame是二维的表格型数据结构，可以将DataFrame理解为Series的容器； Panel是三维的数组，可看作为DataFrame的容器。

4. Matplotlib
Matplotlib是Python 的绘图库，是用于生成出版质量级别图形的桌面绘图包，让用户很轻松地将数据图形化，同时还提供多样化的输出格式。

5. Seaborn
Seaborn在Matplotlib基础上提供了一个绘制统计图形的高级接口，为数据的可视化分析工作提供了极大的方便，使得绘图更加容易。
用Matplotlib最大的困难是其默认的各种参数，而Seaborn则完全避免了这一问题。一般来说，Seaborn能满足数据分析90%的绘图需求。

6. Scikit-learn
Scikit-learn是专门面向机器学习的Python开源框架，它实现了各种成熟的算法，容易安装和使用。
Scikit-learn的基本功能有分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据预处理六大部分。

六、数据科学计算平台—Anaconda

Anaconda是一个集成的Python数据科学环境，简单的说，Anaconda除了有Python外，还安装了180多个用于数据分析的第三方库，而且可以使用conda命令安装第三方库和创建多个环境。相对于只安装Python而言，避免了安装第三方库的麻烦。
网站：
https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

Jupyter Notebook的使用：
Jupyter Notebook（Julia+Python+R = Jupyter）基于Web技术的交互式计算文档格式，支持Markdown和Latex语法，支持代码运行、文本输入、数学公式编辑、内嵌式画图和其他如图片文件的插入，是一个对代码友好的交互式笔记本。
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