第7讲：Python金融大数据分析 第五章数据可视化
Python大数据处理与分析实战指南
Python大数据处理与分析实战指南第一章：引言随着大数据时代来临，数据处理与分析成为了各行业中的热门话题。
Python作为一种简洁而强大的编程语言，被广泛应用于大数据领域。
本指南将带领读者从零开始，掌握Python在大数据处理与分析中的实战技巧。
第二章：Python基础知识回顾在开始实战之前，我们先回顾一些Python的基础知识。
本章将介绍Python的数据类型、函数、条件语句以及循环结构等基本概念，为读者打下坚实的基础。
第三章：Python与数据获取数据获取是大数据处理与分析的第一步。
本章将介绍Python在数据获取方面的常用库和技巧，如网络爬虫、API调用等。
同时，我们还会介绍一些常见的数据获取场景，并给出相应的解决方案。
第四章：数据预处理与清洗在进行数据分析之前，数据预处理与清洗是必不可少的环节。
本章将介绍Python在数据预处理与清洗方面的一些常见技术，如数据去重、缺失值处理、异常值检测等。
此外，我们还会介绍一些常用的数据预处理工具和库。
第五章：数据可视化数据可视化是数据分析中非常重要的一环。
本章将介绍Python 在数据可视化方面的一些常用工具和库，如Matplotlib、Seaborn 等。
我们将学习如何使用这些工具来展示数据、发现数据中的规律，并给出相应的案例分析。
第六章：统计分析与机器学习统计分析与机器学习是数据分析的核心内容之一。
本章将介绍Python在统计分析与机器学习方面的一些常用库和算法，如NumPy、scikit-learn等。
我们将学习如何使用这些工具来进行数据分析、建立模型，并给出相应的实例分析。
第七章：大数据处理工具与技术对于大规模的数据处理与分析，Python需要借助一些大数据处理工具与技术来提高效率。
本章将介绍Python在大数据处理方面的一些常用工具和技术，如Hadoop、Spark等。
我们将学习如何使用这些工具来处理大规模的数据，并给出相应的实战案例。
第八章：实战项目：航班数据分析本章将以航班数据分析为例，展示Python在大数据处理与分析中的实战技巧。
使用Python进行数据可视化的基本技术
使用Python进行数据可视化的基本技术数据可视化是数据分析和数据处理的重要环节。
通过将数据转化为易于理解的图形和图表，数据可视化可以帮助人们更好地理解数据，从而做出更明智的决策。
Python是一种非常流行的编程语言，不仅广泛用于数据科学和机器学习，而且也被广泛用于数据可视化。
本文将介绍如何使用Python进行数据可视化的基本技术。
1. MatplotlibMatplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一。
该库提供了丰富的绘图工具，使用户可以创建各种图表。
Matplotlib中的最基本的图表是线图和散点图。
我们可以通过Matplotlib的plot（）函数来创建这些图形，如下所示：```import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5, 6]y = [2, 4, 6, 8, 10, 12]plt.plot(x, y)```这个简单的代码段将创建一个带有线条的图形，其中x轴和y 轴分别是x和y值。
Matplotlib还提供了许多其他绘图类型，包括柱状图、饼图和热图等。
2. SeabornSeaborn是一个基于Matplotlib的Python可视化库，用于创建漂亮的、复杂的统计图形。
Seaborn的优势是它提供了很多预定义的数据可视化模板，使用户不用自己编写代码也能创建漂亮的图形。
我们可以使用Seaborn创建散点图、折线图、箱线图等图表。
下面是一个使用Seaborn创建散点图的示例：```import seaborn as snsimport pandas as pdiris = sns.load_dataset("iris")sns.scatterplot(x="sepal_length", y="petal_length", data=iris)```这段代码将从Seaborn的数据集加载鸢尾花数据，并创建一个散点图，其中x轴是萼片长度，y轴是花瓣长度。
《Python数据可视化》课程教学大纲
《Python数据可视化》课程教学大纲
课程编号：202000101001
学分：5学分
学时：47学时（其中：讲课学时31 上机学时：16）
先修课程：《Python数据预处理》
后续课程：Python数据挖掘
适用专业：计算机专业
开课部门：计算机系
一、课程的性质与目标
本教材是数据可视化的基础教程，主要介绍了数据可视化的理论知识与可视化库matplotlib的核心用法，并在每章穿插了相关知识点的实例，将理论与实践完美结合，帮助读者更快地进入数据可视化领域。
二、课程的主要内容及基本要求
第1章数据可视化与matplotlib
第2章使用matplotlib绘制简单图表
第3章图表辅助元素的定制
第4章图表样式的美化
第5章子图的绘制及坐标轴共享
第6章坐标轴的定制
第7章绘制3D图表和统计地图
第8章使用matplotlib绘制高级图表
第9章可视化后起之秀——pyecharts
四、学时分配
五、考核模式与成绩评定办法
本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。
学生的考试成绩由平时成绩（30%）和期末考试（70%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（5%）、上机成绩（20%）。
六、选用教材和主要参考书
本大纲是根据教材《Python数据可视化》所设计的。
七、大纲说明
本课程的授课模式为：课堂授课+上机，其中，课堂主要采用多媒体的方式进行授课，并且会通过测试题阶段测试学生的掌握程度；上机主要是项目测试实践，要求学生动手完成指定的项目测试。
撰写人：审定人：
批准人：执行时间：。
Python数据分析与可视化
Python数据分析与可视化随着数据的大量积累和应用，数据分析和可视化也成为了热门的技能。
Python作为一个强大的编程语言，具有丰富的数据科学库，成为了数据分析和可视化的主流工具。
本文将介绍Python数据分析和可视化的基本知识，包括数据处理、数据可视化和数据分析常用的库和技术。
数据处理数据处理是数据分析过程中的重要环节，常用的Python数据科学库有pandas和numpy。
pandas主要提供了一种高性能、易用的数据结构DataFrame和Series，支持数据的读取、写入、清洗和转换等功能。
numpy 则提供了数组和矩阵运算的高效实现，可用于数据运算和数学计算。
读取数据pandas提供了多种读取数据的方式，包括读取csv、excel、数据库等多种数据源。
以读取csv文件为例：```import pandas as pddata = pd.read_csv('data.csv')```可通过指定参数delimiter和header，读取指定分隔符和列名的数据。
数据清洗数据清洗是保证数据质量的重要环节，常用的pandas数据清洗方法包括缺失值填充、重复值处理、异常值处理等。
缺失值填充缺失值填充常用的方法包括平均值填充、中位数填充和众数填充。
以平均值填充为例：```data['column_name'].fillna(data['column_name'].mean())```重复值处理重复值处理可通过drop_duplicates方法删除重复值：```data.drop_duplicates()```异常值处理异常值处理可通过标准差或四分位数等方法识别异常值，再通过平均值填充或删除异常值。
数据可视化数据可视化是数据分析中的重要环节，可通过可视化工具更直观地展现数据的特征和规律。
Python数据可视化主要依赖于matplotlib、seaborn和plotly等库。
Python数据分析与可视化实战
Python数据分析与可视化实战Python是当前最热门的编程语言之一，其出色的可读性和易学性让它成为很多程序员的首选。
越来越多的企业和组织也开始采用Python，应用于数据科学的多个领域。
本文将介绍Python数据分析的基本理论和实用技能，并借助实战案例来展示如何运用Python进行数据分析和可视化。
一、Python数据分析的基本理论1. 数据分析的基本流程数据分析的基本流程由数据收集、数据清洗、数据转换、数据建模和数据可视化五个环节组成。
首先，数据分析人员需要收集大量的数据，这些数据可以来自于公共数据库、自身采集和第三方数据提供商等渠道。
然后，对收集到的数据进行清洗，删除错误数据和过期数据，确保数据的准确性和完整性。
接着，需要对数据进行转换和处理，将数据整理成可用的结构形式，以便下一步的建模。
在数据建模中，可以利用Python中的数据分析库对数据进行建模和预测。
最后，通过数据可视化的方式，将分析结果以直观的形式展示出来，以便更好地理解和应用分析结果。
2. Python数据分析的基本环境Python数据分析涉及多个工具和库，如Python编程语言、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn和Jupyter Notebook等。
其中，Python编程语言是数据分析的核心，NumPy和Pandas库用于数据处理和转换，Matplotlib库用于数据可视化和统计分析结果的图表制作，Scikit-Learn库则提供了多个常用的数据建模算法。
Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，可以创建和共享可交互的文档、代码和数据分析结果。
二、Python数据分析实用技能1. 数据清洗和转换数据清洗和转换是数据分析的第一步，也是最重要的步骤之一。
在数据清洗时，需要识别和删除数据中存在的错误、重复、未定义的值和空白行等问题。
在数据转换时，需要将数据整理成可用的结构形式，以便下一步的数据建模。
使用Python进行数据可视化和自然语言处理
使用Python进行数据可视化和自然语言处理1. 引言数据可视化和自然语言处理是当今信息技术领域中非常重要的两个方向，Python作为一门功能强大且易于学习的编程语言，被广泛应用于数据分析、可视化和自然语言处理等领域。
本文将介绍如何使用Python进行数据可视化和自然语言处理，并提供一些实用的工具和技术。
2. 数据可视化数据可视化是将数据转化为图表、图形或可交互的可视化形式，以便帮助人们更好地理解和分析数据。
Python提供了一系列强大的数据可视化工具，如Matplotlib、Seaborn和Plotly等。
2.1 MatplotlibMatplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一，它提供了丰富的绘图功能和灵活的可配置选项。
使用Matplotlib，可以轻松绘制折线图、散点图、柱状图等各种图表，以及添加标题、标签和图例等元素，实现高质量的数据可视化效果。
2.2 SeabornSeaborn是基于Matplotlib的高级数据可视化库，它提供了更简洁、美观的API，并支持诸如热力图、分类散点图、密度图等更复杂的图表类型。
通过使用Seaborn，可以快速创建专业水平的数据可视化图表，以展示和探索数据之间的关系。
2.3 PlotlyPlotly是一个交互式的数据可视化库，它支持创建各种图表类型，并提供了丰富的配置选项和工具，用于在Web应用程序或笔记本中进行交互式数据可视化。
Plotly的一个重要特点是可以生成可交互的HTML图表，这使得用户可以自由缩放、悬停和选择图表数据，实现更直观的数据分析和探索。
3. 自然语言处理自然语言处理是对人类语言进行计算机处理和分析的一门学科。
Python在自然语言处理方面也有许多强大的库和工具，如NLTK、Spacy和TextBlob等。
3.1 NLTK（Natural Language Toolkit）NLTK是Python中最常用的自然语言处理库之一，它提供了丰富的功能和API，用于文本标记、词性标注、命名实体识别、语义分析等任务。
python数据可视化第五章实训
python数据可视化第五章实训Python数据可视化第五章实训介绍本文将介绍Python数据可视化第五章实训，主要包括以下内容：1. 实验目的和背景2. 实验环境和工具3. 实验步骤和操作4. 实验结果分析和总结实验目的和背景本次实验的主要目的是了解如何使用Python进行数据可视化，掌握Matplotlib库的基本使用方法。
通过对实验数据进行处理和分析，学习如何绘制各种类型的图表，并能够根据需要对图表进行自定义设置。
实验环境和工具本次实验需要使用到以下工具和环境：1. Python 3.x版本2. Jupyter Notebook或其他Python IDE3. Matplotlib库Matplotlib是Python中用于绘制各种类型图表的一个常用库，它提供了简单易用的API接口，支持多种图表类型，并且可以进行自定义设置。
实验步骤和操作1. 安装Matplotlib库在Jupyter Notebook或其他Python IDE中打开命令行窗口，输入以下命令安装Matplotlib库：```pip install matplotlib```2. 导入Matplotlib库并加载数据集在代码文件中导入Matplotlib库并加载需要处理的数据集。
例如：```pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd# 加载数据集data = pd.read_csv("data.csv")```3. 绘制折线图使用Matplotlib库绘制折线图，可以使用plot()函数实现。
例如：```python# 绘制折线图plt.plot(data['x'], data['y'])# 显示图表plt.show()```4. 绘制散点图使用Matplotlib库绘制散点图，可以使用scatter()函数实现。
第五章数据处理和可视化表达教学设计高中信息技术粤教版必修1
第五章数据处理和可视化表达散点图。
知识点：函数描述Plt.title()设置图像的标题plt.xlable()设置x轴的名称Plt.ylable()设置y轴的名称plt.show()显示图像Plt.plot(x,y)绘制线性图Plt.scatter(x,y)绘制散点图Plt.pie(x,y)绘制饼图Plt.bar(x,y)绘制柱形图5.pandas库：Pandas库主要用于快速简单的数据操作，聚合和可视化呈现。
库中有两个主要的数据结构，一维数组（Series）和二维数组（DataFrame）结构。
（1）Series：一维数组（2）DataFrame：二维的表格型数据结构series求和sum()，求平均值mean() DataFrame的行列求和，求平均值知识点：Pandas.DataFrame.sum()返回所有列的和(axis=1)返回所有行的和扩展：Random生成随机数的函数库知识点：random.random（）返回随机生成的一个实数Random.randint(a,b)生成一个[a,b]之间的整数Random.Shuffle()打乱排序任务五：观看视频了解数据的分析数据的分析一般包括特征探索，关联分析，聚类分类，建立模型和模型评价。
1、数据的特征探索：对数据进行预处理，发现和处理缺失值、异常数据、绘制直方图、求最大值、最小值、极差2、关联分析：发现大量数据集中的关联性或相关性，从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。
3、聚类分析：依据研究对象（样品或指标）的特征，对其进行分类的方法，减少研究对象的数目。
任务六：阅读课本了解数据的可视化表达的方式，观看视频了解什么是词云图词云图是目前常用的关键词可视化数据的表达方式，词云图通常使用文字的大小和颜色来表示关键词出现的频次。
用python编程进行词云图的制作的顺序为：导入文本，分词，特征提取，数据分析，保存词云图3.我们在用python进行数据分析的时候，经常会用到pandas库中的DataFrame,这是类似于（）的数据结构。
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• 由于大部分 ndarray 方法返回的仍然是一个 ndarray 对象，也可以附加一 个方法(有些时候甚至可以附加多个方法)传递对象。 我们用样板数据调 用 ndarray 对象上的 cumsum 方法，可以获得这些数据的总和，并且和 预想的一样得到不同的输出(见图 5-3 ):
二维绘图
二维绘图
• 二维数据集
• 观察图 5-9 可以看出，第一个数据集仍然是"在视觉上易于辨认的"，而 第二个数据集在新的 Y 轴刻度上看起来像一条直线。 在某种程度上，第 二个数据集的有关信息现在 "在视觉上已经丢失"。
二维绘图
• 二维数据集
• 解决这个问题有两种基本方法:
• 使用 2 个 y 轴(左/右); • 使用两个子图(上/下，左/右)。
• 一维数据集
二维绘图
二维绘图
• 二维数据集
• 按照一维数据绘图可以看做一种特例。一般来说.数据集包含多个单独的子集。 这种数据的处理遵循 matplotlib 处理一维数据时的原则。但是，这种情况会 出现其他一些问题，例如，两个数据集可能有不同的刻度，无法用相同的 y 或 x 轴刻度绘制。另一 个问题是，你可能希望以不同的方式可视化两组不同 数据，例如，一组数据使用线图， 另一组使用柱状图 。
• 一维数据集
二维绘图
二维绘图
• 一维数据集
• 默认情况下， plt.plot 支持表 5-2 中的颜色缩写 • 对于线和点的样式， plt.plot 支持表5-3 中列出的字符。
二维绘图
• 一维数据集
• 默认情况下， plt.plot 支持表 5-2 中的颜色缩写。 • 对于线和点的样式， plt.plot 支持去 5-3 中列出的字符。
二维绘图
• 二维数据集
二维绘图
• 二维数据集
• 在这种情况下.进一步的注释有助下更好地理解图表，可以为每个数据集 添加单独的标签并在图例中列出。plt.legend 接受不同的位置参数。 0 表 示“最佳位置” ， 也就是图例尽可能少地遮盖数据。图 5-8 展示了包含两 个数据集的图表，这一次带有图例。在生成代码中，我们没有传递整个 ndarray 对象，而是分别访问两个数据子集( y[:, 0]和 y[:, 1]) 可以为它们附 加单独的标签:
二维绘图
• 二维数据集
• plt.legend 的其他位置选项在表 5-4 中列出 ，
二维绘图
• 二维数据集
• 多个具有类似刻度的数据集(如同一金融风险因素的模拟路径)可以用单一 的 y 轴绘制。但是，数据集常常有不同的刻度，用单一y轴刻度绘制这种 数据的图表通常会导致可视化信息的显著丢失。为了说明这种效果，我 们将两个数据手集中的第一个扩大100倍，再次绘制该图(参见图 5-9 );
二维绘图
• 二维数据集
• 首先.我们生成一个二维样本数据集。下面的代码生成包含标准正 态分布(伪)随机数的 20 x 2 NumPy ndarray 在这个数组上调用 cumsum 计算样本数据在0轴(即第一维)上的总和 ,将这样的二维 数组传递给 plt.plot 它将自动把包含的数据解释为单独的数据集 (沿着1轴，即第二维) 对应的图表如图 5-7 所示:
• 一维数据集
• matplotlib 提供了大量函数以自定义绘图样式-有些函数容易理解，其他 的则需要更深入一步研究 。 例如，操纵坐标轴和增加网格及标签的的函 数很容易理解(参见图 5-4 ):
二维绘图
• 一维数据集
• 表 5-1 列出了 plt.axis 的其他选项，大部分部以字符串对象的形式金融时间序列的收益和另一个时间序列收 益的对比。 在下面的例子中，我们将使用二维数据集和其他一些数据:
Python金融大数据分析
第五章 数据可视化
本章按照如下主题组织:
• 2D 绘图
• 从最简单的图形到具有两种刻度或不同子图的较高级图形;还 介绍典型的金融图表.例如,烛柱图。
• 金融学图表
• Matplotlib库中精选多金融学图表
• 3D 绘图
• 介绍一些对金融应用有用的 3D 图形
二维绘图
• 一维数据集
二维绘图
二维绘图
• 一维数据集
• plot 会注意到何时传递了 ndarray 对象。 在这种情况下，没有必要提供 x 值的"额外" 信息 ， 如果你只提供 y 的， plot 以索引值作为对应的 x 值、 因此，下面一行代码会生成 完全一样的输出 。 (参见图 5-2 ):
二维绘图
二维绘图
• 一维数据集
• 可以使用 plt.xlim 和 plt.ylim 设置每个坐标轴的最小值相应大 值。下面的代码提供了一个示例，输出如图 5-5 所示:
二维绘图
• 一维数据集
• 为了得到更好的易理解性，图表通常包含一些标签一一例如描述 x 和 y 值 性 质 的 标 题 和 标 签 。 这 些 标 签 分 别 通 过 plt.title ， plt.xlabel 和 plt.ylabel 添加。默认情况下，即使提供的数据点是离散的, plot 也绘制连 续线条。离散点的绘制通过选择不同的样式选项实现。图 5-6 覆盖(红色) 点和线宽为1.5 个点的(蓝色)线条:
• 一维数据集
• 首先，我们必须导人对应的库内主要的绘图函数在子库 matplotlib.pyplot 中
• pyplot 子序中的 plot 函数是最基础的绘图函数，但是也相当 强大。原则上，它需要两组数值
• x 值:包含 x 坐标(横坐标)的列表或者数组、 • y 值: 包含 y 坐标(纵坐标)的列表或者数组。 • 当然， x 和 y 值的数量必须相等
二维绘图
• 二维数据集
• 我们首先在图表中引人第二个 y 轴。图 5-10 中有两个不同的 y 轴，左 侧的 y 轴用于第一个数据集，右侧的 y 轴用于第二个数据集，因此，有 两个图例:
二维绘图
• 二维数据集
• 接下来，考虑两个单独子图的情况。
二维绘图
• 二维数据集
• 有时候，选择两个不同的图表类型来可视化数据可能是必要的或者是理 想的。 利用子图方法，就可以自由地组合 matplotlib 提供的任意图表类 型。 图 5-12 组合了线图/点图 和柱状图: