Python数据可视化分析

                                                数据可视化

                                                                                                                          ——通过Python实现

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

一、利用Matplotlib库实现数据可视化

1、Matplotlib库的安装 

 Windows+R，输入cmd启动CMD命令提示符控制器，输入指令
python pip -m install user_matplotlib
如果提示错误可考虑使用国内镜像
python pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ matplotlib
提示安装成功

2、利用matplotlib实现绘制简单的图表

简单代码及注释如下

效果图如下

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简单代码解释
1.用import引入matplotlib.pyplot库并简写为plt
2.设定X轴数据与Y轴数据
3.创建fig画布，ax子图区域
4.利用scatter()方法绘制散点图并着色，本例中设置为依照Y值大小渐变绿色
5.打开并设置网格
6.设置图表标题，设置X轴与Y轴标签
7.设置X轴与Y轴坐标数据范围
8.保存图片并展示图表
ps:plt.savefig('squares_plt.png')一定要写在plt.show()前面，否则只会保存空白图片
其原理是plt.show()执行完毕后会生成一张新的空白图表导致plt.savefig('squares_plt.png')保存的是这张新的空白图表

二、导入csv文件中的数据并且进行更加复杂的数据可视化

1、通过csv文件记录数据

在excel中记录如下数据

点击“文件”=>“另存为”=>“选择位置”=>“保存类型”=>“CSV UTF-8 (逗号分隔)(*.csv)”=>“保存”即可保存此文件

2.打开csv文件读取数据并进行可视化

本例中以11月23日10时通过《天气》app获取的栖霞区近期天气情况为数据绘制相关图表

具体代码如下

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效果图如下

三、使用Python进行数据可视化的优势分析

 1.简单易上手

 Python语法简单的多，代码十分容易被读写，适合刚入门的新手学习。我们在处理数据的时候，一般都希望数据能够转化成可运算的数字形式，这样，不管是没学过编程的人还是学过编程的人都能够看懂这个数据。

2.Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃

 python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。

3.编程能力强大

 python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python，能够大大的提高数据分析的效率。

4.人工智能

 人工智能需要的是即时性，而Python是一种非常简洁的语言，同时有着丰富的数据库以及活跃的社区，这样就能够轻松的提取数据，从而为人工智能做出优质的服务。

Python语言得益于它的简单方便使得在大数据、数据分析以及人工智能方面都有十分明显的存在感，对于数据分析从业者以及想要进入数据分析从业者的人来说，简单易学容易上手的优势也是一个优势，要做好数据分析，一定要学会Python语言。

六、结语

 在这篇博客中，我介绍了Python数据分析与可视化的基础知识。我们学习了如何使用pandas、numpy和matplotlib等库来处理和展示数据，以及如何绘制柱状图、散点图和折线图等常见的可视化图表。希望这些知识对你入门数据分析与可视化有所帮助，同时也鼓励你继续深入学习和探索更高级的数据处理和可视化技术。