简体中文(ZH-CN) English(EN) 繁体中文(ZH-TW) 日本語(JA) 한국어(KO) Melayu(MS) Français(FR) Deutsch(DE)
Heim > Backend-Entwicklung > Python-Tutorial > Hauptteil

利用Python绘制MySQL数据图实现数据可视化

WBOY
Freigeben： 2016-06-10 15:16:42
Original
2535 Leute haben es durchsucht

本教程的所有Python代码可以在网上的IPython notebook中获取。

考虑在公司里使用Plotly？可以看一下Plotly的on-premises企业版。（注：On-premises是指软件运行在工作场所或公司内部，详见维基百科）

注意操作系统：尽管Windows或Mac用户也可以跟随本文操作，但本文假定你使用的是Ubuntu系统（Ubuntu桌面版或Ubuntu服务器版）。如果你没有Ubuntu Server，你可以通过Amazon的Web服务建立一个云平台（阅读这份教程的前半部分）。如果你用的是Mac，我们推荐你购买并下载VMware Fusion，在上面安装Ubuntu桌面版。你也可以通过Zareason购买一台便宜的预装Ubuntu桌面版/服务器版的笔记本或服务器。

使用Python读取MySQL的数据并绘图很简单，所有你需要的工具都可以免费下载。本文会展示怎么做。如果你遇到问题或者卡住了，可以给feedback@plot.ly发送邮件，也可以在本文下面评论，或者在tweeter上@plotlygraphs。
第1步：确保MySQL已安装且在运行

首先，你需要有一台安装了MySQL的计算机或服务器。你可以通过以下方法检查MySQL是否安装：打开控制台，输入“mysql”，如果你收到MySQL无法连接的错误，这意味着MySQL安装了，但是没有运行。在命令行或“Terminal”中，尝试输入sudo /etc/init.d/mysql start并按回车来启动MySQL。

如果MySQL没有安装，不要失望。在Ubuntu中下载并安装只需一行命令：

shell> sudo apt-get install mysql-server --fix-missing
Nach dem Login kopieren

安装过程中会让你输入一个密码。安装结束后，你可以在终端中键入以下命令进入MySQL控制台：

shell> sudo mysql -uroot -p
Nach dem Login kopieren
Nach dem Login kopieren

输入“exit”就可以退出MySQL控制台，。

本教程使用MySQL经典的“world”样例数据库。如果你想跟随我们的步骤，可以在MySQL文档中心下载world数据库。你也可以在命令行中使用wget下载：

shell> wget http://downloads.mysql.com/docs/world.sql.zip
Nach dem Login kopieren

然后解压文件：

shell> unzip world.sql.zip
Nach dem Login kopieren

（如果unzip没有安装，输入sudo apt-get install unzip安装）

现在需要把world数据库导入到MySQL，启动MySQL控制台：

shell> sudo mysql -uroot -p
Nach dem Login kopieren
Nach dem Login kopieren

进入控制台后，通过以下MySQL命令使用world.sql文件创建world数据库：

mysql> CREATE DATABASE world;
mysql> USE world;
mysql> SOURCE /home/ubuntu/world.sql;
Nach dem Login kopieren

（在上面的SOURCE命令中，确保将路径改为你自己world.sql所在目录）。
上述操作说明摘自MySQL文档中心。
第2步：使用Python连接MySQL

使用Python连接MySQL很简单。关键得安装python的MySQLdb包。首先需要安装两项依赖：

shell> sudo apt-get install python-dev
shell> sudo apt-get install libmysqlclient-dev
Nach dem Login kopieren

然后安装Python的MySQLdb包：

shell> sudo pip install MySQL-python
Nach dem Login kopieren

现在，启动Python并导入MySQLdb。你可以在命令行或者IPython notebook中执行：

shell> python
>>> import MySQLdb
Nach dem Login kopieren

创建MySQL中world数据库的连接：

>>> conn = MySQLdb.connect(host="localhost", user="root", passwd="XXXX", db="world")
Nach dem Login kopieren

cursor是用来创建MySQL请求的对象。

>>> cursor = conn.cursor()
Nach dem Login kopieren

我们将在Country表中执行查询。
第3步：Python中执行MySQL查询

cursor对象使用MySQL查询字符串执行查询，返回一个包含多个元组的元组——每行对应一个元组。如果你刚接触MySQL语法和命令，在线的MySQL参考手册是一个很不错的学习资源。

>>> cursor.execute('select Name, Continent, Population, LifeExpectancy, GNP from Country');
>>> rows = cursor.fetchall()
Nach dem Login kopieren

rows，也就是查询的结果，是一个包含多个元组的元组，像下面这样：

2015330144147252.jpg (619×247)

使用Pandas的DataFrame来处理每一行要比使用一个包含元组的元组方便。下面的Python代码片段将所有行转化为DataFrame实例：

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame( [[ij for ij in i] for i in rows] )
>>> df.rename(columns={0: 'Name', 1: 'Continent', 2: 'Population', 3: 'LifeExpectancy', 4:'GNP'}, inplace=True);
>>> df = df.sort(['LifeExpectancy'], ascending=[1]);
Nach dem Login kopieren

完整的代码可以参见IPython notebook
第4步：使用Plotly绘制MySQL数据

现在，MySQL的数据存放在Pandas的DataFrame中，可以轻松地绘图。下面的代码用来绘制国家GNP（国民生产总值）VS平均寿命的图，鼠标悬停的点会显示国家名称。确保你已经下载了Plotly的Python库。如果没有，你可以参考一下它的入门指南。

import plotly.plotly as py
from plotly.graph_objs import *
 
trace1 = Scatter(
   x=df['LifeExpectancy'],
   y=df['GNP'],
   text=country_names,
   mode='markers'
)
layout = Layout(
   xaxis=XAxis( title='Life Expectancy' ),
   yaxis=YAxis( type='log', title='GNP' )
)
data = Data([trace1])
fig = Figure(data=data, layout=layout)
py.iplot(fig, filename='world GNP vs life expectancy')
Nach dem Login kopieren

完整的代码在这份IPython notebook中。下面是作为一个iframe嵌入的结果图：

2015330144839609.jpg (690×521)

利用Plotly的Python用户指南中的气泡图教程，我们可以用相同的MySQL数据绘制一幅气泡图，气泡大小表示人口的多少，气泡的颜色代表不同的大洲，鼠标悬停会显示国家名称。下面显示的是作为一个iframe嵌入的气泡图。

2015330144914465.jpg (690×497)

创建这个图表以及这个博客中的所有python代码都可以从这个IPython notebook中拷贝。

Verwandte Etiketten：
mysql python 可视化
Quelle：php.cn
Vorheriger Artikel：python使用多线程不断刷新网页的方法 Nächster Artikel：Python中分数的相关使用教程
Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Neueste Artikel des Autors
Aktuelle Ausgaben
Python/MySQL kann Ganzzahldaten nicht korrekt beibehalten Hier ist kein Code erforderlich. Ich möchte eine sehr lange Zahl speichern, weil ich ein S...
Aus 2024-04-04 19:09:44
0
1
367
Mit Selenium möchten Sie im Unterricht auf die URL klicken und sie definieren Ich brauche heute noch einen Tipp. Ich versuche, Python/Selenium-Code zu erstellen und die...
Aus 2024-04-04 14:14:44
0
1
3492
Selenium + Python – Bild überexecute_script prüfen Ich muss mit Selenium in Python überprüfen, ob ein Bild auf der Seite angezeigt wird. Scha...
Aus 2024-04-03 09:32:15
0
1
375
So behalten Sie die ersten X Zeilen bei und löschen Tabellenzeilen Ich habe eine große Tabelle mit Millionen von Datensätzen in MySQLincident_archive. Ich mö...
Aus 2024-04-01 18:32:54
0
1
347
Wie kratze ich mit BeautifulSoup bestimmten Google Weather-Text? Wie finde ich mit BeautifulSoup den Kurstext „New York City, USA“ in Python? Ich habe vers...
Aus 2024-04-01 14:06:14
0
1
308
verwandte Themen
Mehr>
Beliebte Empfehlungen
Beliebte Tutorials
Mehr>
Verwandte Tutorials
Beliebte Empfehlungen
Aktuelle Kurse
Neueste Downloads
Mehr>
Web-Effekte
Quellcode der Website
Website-Materialien
Frontend-Vorlage
Über uns Haftungsausschluss Sitemap
Chinesische PHP-Website：Online-PHP-Schulung für das Gemeinwohl，Helfen Sie PHP-Lernenden, sich schnell weiterzuentwickeln！