Bagaimana untuk menulis fungsi visualisasi data sistem CMS dalam Python

Cara menulis fungsi visualisasi data sistem CMS dalam Python

Dengan pembangunan Internet, sistem pengurusan kandungan (CMS) memainkan peranan yang sangat penting dalam pembangunan laman web. Dengan pertumbuhan data yang pesat, cara memaparkan dan menganalisis data ini secara visual telah menjadi salah satu fokus pembangun. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk menulis fungsi visualisasi data sistem CMS dan menyediakan beberapa contoh kod.

1. Pasang perpustakaan yang diperlukan

Perpustakaan utama yang biasanya diperlukan untuk visualisasi data ialah matplotlib, seaborn dan panda. Melalui arahan pip, kita hanya boleh memasang perpustakaan ini.

pip install matplotlib
pip install seaborn
pip install pandas

2. Sediakan data

Sebelum kita mula, kita perlu menyediakan beberapa data untuk visualisasi. Di sini kami mengambil tapak web e-dagang ringkas sebagai contoh, dengan mengandaikan bahawa kami sudah mempunyai data pesanan pengguna. Data ini boleh disimpan dalam fail CSV dan dibaca melalui perpustakaan panda.

import pandas as pd

data = pd.read_csv("orders.csv")

3. Lukis carta bar

Carta bar ialah kaedah visualisasi data yang biasa digunakan yang boleh membandingkan secara visual kategori data yang berbeza. Di bawah ialah kod sampel yang memplot carta bar bagi jumlah pesanan.

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_order_amount(data):
    order_amount = data["amount"]
    plt.bar(data["order_id"], order_amount)
    plt.xlabel("Order ID")
    plt.ylabel("Amount")
    plt.title("Order Amount")
    plt.show()

plot_order_amount(data)

4. Lukis carta garis

Carta garisan boleh menunjukkan arah aliran perubahan data dari semasa ke semasa dan sering digunakan untuk menganalisis data siri masa. Di bawah ialah kod sampel yang memplot carta garis kuantiti pesanan harian.

import seaborn as sns

def plot_order_count(data):
    order_count = data.groupby("date").size()
    sns.lineplot(data=order_count)
    plt.xlabel("Date")
    plt.ylabel("Order Count")
    plt.title("Daily Order Count")
    plt.show()

plot_order_count(data)

5. Lukis carta pai

Carta pai boleh memaparkan secara visual perkadaran kategori data yang berbeza dan sering digunakan untuk menganalisis data kategori. Di bawah ialah contoh kod yang memplotkan carta pai kaedah pembayaran untuk pesanan.

def plot_payment_method(data):
    payment_method_count = data["payment_method"].value_counts()
    plt.pie(payment_method_count, labels=payment_method_count.index, autopct="%1.1f%%")
    plt.axis("equal")
    plt.title("Payment Method")
    plt.show()

plot_payment_method(data)

Dengan contoh kod di atas, kami boleh melaksanakan fungsi visualisasi data mudah. Sudah tentu, ini hanyalah hujung gunung es visualisasi data Python juga mempunyai perpustakaan yang lebih berkuasa, seperti Plotly, Bokeh, dll., yang boleh memaparkan data dengan cara yang lebih kaya dan diperibadikan.

Saya harap artikel ini dapat memberikan sedikit panduan dan inspirasi untuk menggunakan Python untuk menulis fungsi visualisasi data sistem CMS. Sama ada tapak web e-dagang atau pelbagai sistem lain, visualisasi data ialah alat penting untuk menyediakan pengalaman pengguna dan analisis data yang lebih baik. Penggunaan keupayaan visualisasi data Python yang betul akan membantu meningkatkan daya saing tapak web dan kepuasan pengguna.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menulis fungsi visualisasi data sistem CMS dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!