python 3d大数据可视化_用Python进行数据可视化的10种方法

引言

艺术之美根植于其所传达的信息。有时候，现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇（Da Vinci）和毕加索（Picasso）等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品，试图让人们更加接近现实。

数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画，试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是，一旦接触到任何可视化的内容、数据时，人类会有更强烈的知觉、认知和交流。

在数据科学中，有多种工具可以进行可视化。在本文中，我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。

怎样才能在Python中实现可视化？

涉及到的东西并不多！Python已经让你很容易就能实现可视化——只需借助可视化的两个专属库（libraries），俗称matplotlib和seaborn。听说过吗？

Matplotlib：基于Python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持。这对在跨平台互动环境中发布高质量图片很有用。它也可用于动画。

Seaborn：Seaborn是一个Python中用于创建信息丰富和有吸引力的统计图形库。这个库是基于matplotlib的。 Seaborn提供多种功能，如内置主题、调色板、函数和工具，来实现单因素、双因素、线性回归、数据矩阵、统计时间序列等的可视化，以让我们来进一步构 建复杂的可视化。

我能做哪些不同的可视化？

刚出版不久的《A comprehensive guide on Data Visualization》中，介绍了最常用的可视化技术。在进一步深入学习前，如果你尚未阅读此书，我们建议你参考此书。

以下是Python代码与其输出结果。我就是用下面的数据集来创建这些可视化的。

导入数据集import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

df=pd.read_excel("E:/First.xlsx",sheet1")

1.直方图fig=plt.figure()#Plots in matplotlib reside within a figure object,use plt.figure to create new figure

#Create one or more subplots using add_subplot,because you can't create blank figure ax=fig.add_subplot(1,1,1)

#Variable

ax.hist(df['Age'],bins=7)# Here you can play with number of bins

Labels and Tit

plt.title('Age distribution')

plt.xlabel('Age')

plt.ylabel('#Employee')

plt.show()

2.箱线图import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

fig=plt.figure()

ax=fig.add_subplot(1,1,1)

#Vaeiable

ax.boxplot(df['Age'])

plt.show()

3.小提琴图import seaborn as sns

sns.violinplot(df['Age'],df)#Variable Plot

sns.despine()

4.条形图var=df.grouby('Gender').Sales.sum()#grouped sum of sales at Gender level

fig=plt.figure()

ax1=fig.add_subplot(1,1,1)

ax1.set_xlabel('Gender')

ax1.set_ylabel('Sum of Sales')

ax1.set_title("Gender wise Sum of Sales")

var.plot(kind='bar')

5.折线图var=df.groupby('BMI').Sales.sum()

fig=plt.figure()

ax1=fig.add_subplot(1,1,1)

ax1.set_xlabel('BMI')

ax1.set_ylabel('Sum of Sales')

ax1.set_title("BMI wise Sum of Sales")

var.plot(king='line')

6.堆积柱形图var=df.groupby(['BMI','Gender']).Sales.sum()

var.unstack().plot(kind='bar',stacked=True,color=['red','blue'],stockid=False)

7.散点图fig=plt.figure()

ax=fig.add_subplot(1,1,1)

ax.scatter(df['Age'],df['Sales'])#You can also add more variables here to represent color and size.

plt.show()

8.气泡图fig=plt.figure()

ax=fig.add_subplot(1,1,1)

ax.scatter(df['Age'],df['Sales'],s=df['Income'])#Added third variable income as size of the bubble

plt.show()

9.饼图var=df.groupby(['Gender']).sum().stack()

temp=var.unstack()

type(temp)

x_list=temp['Sales']

label_list=temp.index

pyplot.axis("equal")#The pie chart is oval by default.To make it a circle use pyplot.axis("equal")

#To show the percentage of each pie slice,pass an output format to the autopctparameter

plt.pie(x_list,labels=list,autopct="%1.1f%%")

plt.title("Pastafatianism expenses")

plt.show()

10.热图import numpy as np

#Generate a random munber,you can refer your data values alse

data=np.random.tand(4,2)

rows=list('1234')#rows categories

fig.ax=plt.subplots()

#Adbance color controls

ax.pcolor()data.cmap=plt.cm.Reds,edgecolors='k')

ax.set_xticks(np.arange(0,2)+0.5)

ax.set_yticks(np.arange(0,4)+0.5)

# Here we position the tick labels for x and y axis

ax.xaxis.tick_bottom()

ax.yaxis.tick_left()

#Values ahainst each labels

ax.set_xticklabels(columns,minor=False,fontsize=20)

ax.set_yticklabels(rows,minor=False,fontsize=20)

plt.show()

结语

现在，你肯定已经意识到了数据可视化的美妙，为什么不自己动手试试呢？在以后的文章中，我们还将探讨用Python实现地图可视化和词云。

最后

以上就是眼睛大帆布鞋为你收集整理的python 3d大数据可视化_用Python进行数据可视化的10种方法的全部内容，希望文章能够帮你解决python 3d大数据可视化_用Python进行数据可视化的10种方法所遇到的程序开发问题。

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