Panduan untuk visualisasi data Python: dari pemula hingga mahir

1 Langkah pertama dalam mengambil perjalanan

visualisasi data

ialah memasang perpustakaan yang diperlukan. Untuk python, perpustakaan yang paling biasa digunakan ialah Matplotlib dan Seaborn.

2. Cipta carta asas menggunakan Matplotlib

Matplotlib ialah perpustakaan perancangan komprehensif yang boleh digunakan untuk mencipta pelbagai jenis carta. Berikut ialah contoh yang menunjukkan cara membuat carta garis menggunakan Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 创建折线图
plt.plot(x, y)
plt.xlabel("x-axis")
plt.ylabel("y-axis")
plt.title("折线图")
plt.show()

3 Gunakan Seaborn untuk meningkatkan visualisasi

Seaborn ialah perpustakaan peringkat tinggi berdasarkan Matplotlib yang menyediakan antara muka peringkat lebih tinggi untuk mencipta carta yang cantik. Contohnya, kod berikut menggunakan Seaborn untuk membuat plot berselerak:

import seaborn as sns

# 数据
data = {"x": [1, 2, 3, 4, 5], "y": [2, 4, 6, 8, 10]}

# 创建散点图
sns.scatterplot(data["x"], data["y"])
plt.xlabel("x-axis")
plt.ylabel("y-axis")
plt.title("散点图")
plt.show()

4. Cipta visualisasi interaktif

Plotly ialah perpustakaan popular untuk mencipta

visualisasi

interaktif dan dinamik. Kod berikut menunjukkan cara membuat carta garis interaktif menggunakan Plotly:

import plotly.graph_objs as Go

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 创建折线图
trace = go.Scatter(x=x, y=y)
data = [trace]
layout = go.Layout()
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)

# 将可视化嵌入笔记本
fig.show()

5. Teknik lanjutan

Gunakan subplot:
• Buat visualisasi kompleks dengan meletakkan berbilang carta bersebelahan atau di atas satu sama lain.
Warna dan Gaya Tersuai:
• Buat carta yang menarik secara visual menggunakan peta warna, bentuk penanda dan gaya garisan.
Tambah anotasi dan label:
• Tambahkan elemen teks seperti tajuk, label dan anotasi pada rajah anda.
Simpan dan Eksport:
• Simpan visualisasi sebagai fail (seperti imej atau pdf) untuk perkongsian dan analisis lanjut.

6. Contoh

Python

Visualisasi data mempunyai pelbagai aplikasi dalam sains, perniagaan dan banyak lagi bidang lain. Beberapa contoh popular termasuk:

Buat carta sejarah harga saham

• Papan pemuka visual untuk menganalisis tingkah laku pelanggan
• Interaktif
3D
• grafik yang menunjukkan data saintifik

Kesimpulan

Dengan menguasai teknik visualisasi data Python, anda boleh menyampaikan maklumat dengan berkesan dan memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang data anda. Daripada

Bermula

hingga Penguasaan, panduan ini memberi anda peta jalan yang komprehensif untuk memperkasakan anda untuk mencipta visualisasi yang menarik dan bermakna.

Atas ialah kandungan terperinci Panduan untuk visualisasi data Python: dari pemula hingga mahir. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!