Python数据可视化实战第一章
Python数据可视化实战PPT课件(共8章)第1章 Python数据可视化概述
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比较常用数据可视化工具
1. Excel
➢ Excel是办公室自动化中非常重要的一款软件，大量的国际企业都依靠Excel进行数据管理。它不仅能够 方便的处理表格和进行图形分析，而且拥有强大的功能，如对数据进行自动处理和计算。Excel是微软 公司的办公软件Microsoft office的组件之一，是由Microsoft为Windows和Apple Macintosh操作系 统的电脑编写和运行的一款试算表软件。
Python数据可视化概述
目录
1
了解数据与数据可视化
2
熟悉常用的数据可视化图形
3
了解与比较Python与其他可视化工具
4
熟悉Python集成开发环境Jupyter
2
了解数据与数据可视化
➢ 数据是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别 的、抽象的符号。数据不仅指狭义上的数字，还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图 形、图像、视频、音频等，也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。如“0、1、 2......”“阴、雨、下降、气温”“学生的档案记录、货物的运输情况”等都是数据。
大数据挖掘专家
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了解数据可视化
2. 流程
➢ 数据可视化尽管涉及到的数据量大，业务复杂，分析繁琐，但是总遵循着一定的流程进行。如图所示。
需求分析
数据获取
数据处理
分析与可视化
分析报告
大数据挖掘专家
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了解数据可视化
数据可视化流程说明如表所示。
步骤 需求分析 数据获取 数据处理
分析与可视化
分析报告
说明
需求分析的主要内容是基于对商业的理解，明确目标，整理分析框架和分析思路，确 定数据分析的目的和方法
Python数据分析与可视化实战
Python数据分析与可视化实战第一章：介绍Python数据分析与可视化Python在数据分析和可视化领域占据重要地位。
它的简洁和灵活性使它成为广大数据分析师和科学家的首选工具。
本章将介绍Python数据分析与可视化的基本概念和应用领域。
1.1 数据分析和可视化的重要性数据分析和可视化是从海量数据中提取有价值的信息的重要手段。
它们能够帮助我们更好地理解数据，发现规律并做出科学决策。
而Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，具备了处理和分析大数据的能力。
1.2 Python数据分析常用工具Python有许多经典的数据分析工具，如NumPy、Pandas和SciPy等，它们提供了强大的数据结构和函数库，便于我们进行数据处理和分析。
同时，Python还有一些优秀的可视化工具，如Matplotlib和Seaborn，可以对数据进行可视化展示。
第二章：Python数据处理与清洗数据处理与清洗是数据分析的第一步，保证数据的质量和准确性对后续的分析和可视化工作至关重要。
本章将介绍Python中常用的数据处理与清洗方法。
2.1 数据读取与写入Python提供了丰富的数据读取和写入工具，如Pandas的read_csv和to_csv函数，可以实现不同格式的数据读写操作。
通过合理选择参数和设置，可以实现灵活的数据导入和导出。
2.2 数据清洗与处理在数据处理过程中，常常会遇到缺失值、重复值、异常值等问题。
通过使用Python的Pandas库，我们可以方便地处理这些问题。
例如，fillna函数可以用指定值填充缺失值，drop_duplicates函数可以删除重复值，使用条件过滤可以剔除异常值。
第三章：Python数据分析与建模数据分析的核心是对数据进行建模，并根据模型结果做出相应的预测和决策。
本章将介绍Python中常用的数据分析与建模方法。
3.1 统计分析与描述性统计Python中有丰富的统计分析工具，可以计算基本统计量、描述性统计、频率统计等。
Python数据分析与数据可视化实战教程
Python数据分析与数据可视化实战教程第一章：Python数据分析入门Python是一种强大的编程语言，广泛应用于数据分析领域。
本章将介绍Python数据分析的基本概念和工具。
1.1 数据分析的基本概念数据分析是指对收集到的数据进行整理、清洗、处理和分析的过程。
它可以帮助我们揭示数据中的模式和趋势，从而做出有用的预测和决策。
1.2 Python数据分析工具简介Python有许多用于数据分析的强大库，如NumPy、Pandas和Matplotlib。
NumPy提供了高性能的数组和矩阵运算功能，Pandas 是一个数据处理和分析库，Matplotlib用于绘制各种类型的图表和图形。
1.3 安装Python数据分析库要开始使用Python进行数据分析，首先需要安装相应的库。
可以通过PIP、Anaconda或者直接从官方网站下载安装包来安装这些库。
第二章：数据清洗和处理在数据分析过程中，数据通常需要进行清洗和处理，以确保数据的质量和完整性。
本章将介绍一些常用的数据清洗和处理技术。
2.1 缺失数据处理在实际的数据中，常常会存在缺失数据。
可以使用Pandas库来处理缺失数据，如删除包含缺失值的行或列，或者使用插值方法来填充缺失值。
2.2 数据去重重复数据可能对分析结果造成误导。
使用Pandas库的去重函数可以轻松删除重复数据。
2.3 数据转换和格式化有时候需要对数据进行一些转换和格式化操作，如日期格式转换、字符串拆分等。
Pandas库提供了一系列函数用于实现这些功能。
第三章：数据分析和统计数据分析的核心是利用统计方法从数据中提取有用的信息。
本章将介绍一些常用的数据分析和统计技术。
3.1 数据聚合和分组使用Pandas库的聚合和分组函数可以对数据进行分组和聚合操作，如计算平均值、求和、计数等。
3.2 数据排序和排名数据排序是一种常见的数据分析技术。
可以使用Pandas库的排序和排名函数对数据进行排序和排名操作。
Python数据分析与可视化的实战指南
Python数据分析与可视化的实战指南第一章：Python数据分析入门数据分析是一种通过收集、处理、分析和解释数据，以提取有用信息的过程。
Python语言提供了许多强大的库和工具，用于数据分析任务。
1.1 Python数据分析库介绍Python有许多优秀的数据分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等。
NumPy提供了高性能的数学和统计运算功能，Pandas则用于数据处理和分析，Matplotlib则是用于数据可视化的工具。
1.2 安装Python数据分析库通过使用pip工具，我们可以很方便地安装Python数据分析库。
例如，可以使用以下命令安装NumPy库：```pip install numpy```1.3 数据处理与数据清洗在进行数据分析之前，首先需要对数据进行处理和清洗。
数据处理包括数据加载、数据预处理、数据转换等操作。
对于常见的数据清洗任务，Pandas提供了一套简洁高效的API，帮助我们快速处理数据。
第二章：Python数据可视化实践数据可视化是数据分析过程中一个重要的环节，它能够以图表等形式直观地展示数据的分布、趋势和相关性。
以下是Python中常用的数据可视化工具。
2.1 Matplotlib库Matplotlib是一个强大的绘图工具，支持各种图表类型，包括散点图、折线图、柱状图等。
它可以帮助我们快速绘制出直观美观的图表。
2.2 Seaborn库Seaborn是一个基于Matplotlib的高级数据可视化库，通过简单的函数调用，可以绘制出更加复杂、美观的图表。
它提供了丰富的图表类型和设置选项，方便我们进行数据探索和分析。
2.3 Plotly库Plotly是一个交互式的数据可视化库，支持将图表嵌入到网页上，并提供交互式的控制功能。
它提供了丰富的图表类型和定制选项，可以帮助我们创建交互式的数据分析报告。
第三章：Python数据分析实战案例在实际应用中，我们经常需要通过数据分析来解决问题和支持决策。
matplotlib数据可视化实战读书笔记
《matplotlib数据可视化实战》读书笔记一、第一章：matplotlib基础入门本章首先介绍了数据可视化的重要性，数据可视化能够帮助我们更直观、更快速地理解数据及其分布。
引入了Python的可视化库matplotlib，它是Python中非常流行的数据可视化工具之一。
通过对matplotlib的学习，我们可以轻松地将数据转化为直观、美观的图表。
matplotlib的安装与配置：详细描述了matplotlib的安装步骤和常见问题的解决方案，为后续的实战操作打下基础。
绘图基础：介绍了matplotlib中的基本绘图流程，包括导入库、创建图形对象、创建子图对象以及添加标题、轴标签等元素。
基本绘图命令：讲解了绘制折线图、散点图、柱状图等常见图表的方法，以及一些基本的图表属性设置，如线条颜色、粗细等。
这部分内容为我们后续进行复杂的数据可视化操作提供了基础。
本章介绍了使用matplotlib进行数据可视化的基本流程，包括数据的准备、选择合适的图表类型、使用合适的颜色与样式进行图表美化等步骤。
通过这一章节的学习，我们可以了解到如何根据数据的特性选择合适的可视化方式。
通过简单的案例，展示了如何使用matplotlib进行实际的数据可视化操作。
这些案例涵盖了各种常见的图表类型，如折线图、柱状图、散点图等，并展示了如何在图表中添加标题、轴标签等元素，使得图表更加美观。
本章总结了matplotlib基础入门的知识点，强调了掌握基本绘图命令和图表类型的重要性。
通过这一章的学习，我们为后续的复杂数据可视化操作打下了坚实的基础。
也引导我们期待后续章节中更高级的数据可视化技巧和方法。
在这一章中，我们初步了解了matplotlib的基本用法和绘图流程，为后续章节的学习打下了坚实的基础。
我们将深入学习matplotlib的高级功能，如交互式绘图、动态图表等，以满足更复杂的数据可视化需求。
1. matplotlib简介及安装配置matplotlib是一个强大的Python数据可视化库，能够生成各种静态、动态、交互式的图表。
Python数据可视化实战
使用Bokeh库创建高级动态图表
自定义动画更新函数，实现动态更新
使用Plotly库创建Web交互式动态图表
数据可视化图表组合使用
柱状图与折线图的组合：可以清晰地展示数据的变化趋势和分布情 况
饼图与条形图的组合：可以直观地展示各类别的占比和比较情况
散点图与箱线图的组合：可以揭示数据的分布规律和异常值情况
标题 标题
优化图表细节：对图表的边框、背景、标题、图例等进行优化，使其更加美观、专业。
结合实际场景：根据实际应用场景和需求，对图表进行优化和调整，使其更加符合实际需 求。
数据可视化图表动态效果制作
使用Matplotlib库创建动态图表
使用Pygal库创建交互式动态图表
使用FuncAnimation函数实现动态效果
Python数据可视化 实战
作者：
目录 /目录
01 点击此处添加目录 标题
04 Python数据可视化 进阶
02 Python数据可视化 基础
05 Python数据可视化 应用场景
03 Python数据可视化 实战
06 Python数据可视化 实战案例解析
01 添加章节标题
02
Python数据可视化基 础
数据可视化流程
数据采集：从各 种来源获取数据 ，如数据库、网 络、文件等
数据清洗：处理 缺失值、异常值 、数据格式等问 题，保证数据质 量
数据分析：对数 据进行统计分析 、挖掘、预测等 ，提取有价值的 信息
数据可视化：选 择合适的图表类 型，如柱状图、 折线图、饼图等 ，将分析结果以 图形方式展示出 来
单击此处输入你的项正文，文字是您思想的提炼，请言 简意赅的阐述观点。
实战案例二：用户行为数据分析可视化
用Python进行数据分析和可视化入门指南
用Python进行数据分析和可视化入门指南使用Python进行数据分析和可视化入门指南第一章: Python简介及其在数据分析中的应用Python是一种高级编程语言，具有简洁、易学、功能强大的特点。
由于其丰富的数据分析库和工具，Python成为了数据科学和数据分析的首选工具。
本章将介绍Python的基本特性，并探讨其在数据分析中的应用。
1.1 Python的特点Python具有简洁的语法和良好的可读性，使得它成为了学习编程的首选语言。
此外，Python还支持多种编程范式，如面向对象编程和函数式编程。
这使得Python适用于各种数据分析任务，从简单的数据处理到复杂的机器学习算法。
1.2 Python的数据分析生态系统Python拥有众多优秀的数据分析库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。
NumPy提供了高性能的数值计算功能，Pandas提供了灵活、高效的数据结构和数据分析工具，Matplotlib则可以用于数据可视化。
这些库的出现使得Python成为了进行数据分析的理想选择。
第二章: 数据准备与清洗在进行数据分析之前，我们需要对数据进行准备和清洗。
本章将介绍如何使用Python进行数据预处理，包括数据读取、数据清理和数据转换等操作。
2.1 数据读取与导入使用Python的Pandas库可以轻松地读取和导入各种格式的数据，如CSV、Excel、SQL数据库等。
Pandas提供了read_csv、read_excel和read_sql等函数，可以方便地将数据加载到Dataframe对象中进行后续分析。
2.2 数据清洗与处理在实际数据分析中，数据往往存在缺失值、异常值或重复值等问题。
Pandas提供了一系列的函数和方法，如dropna、fillna、drop_duplicates等，可以帮助我们处理和清洗数据，使数据更加准确和可靠。
第三章: 数据分析与建模在数据准备和清洗完成后，我们可以开始进行数据分析和建模工作。
用Python进行数据可视化的实战教程
用Python进行数据可视化的实战教程第一章：介绍数据可视化的重要性数据可视化是将数据以图形或者图表的形式展示出来的过程，它能够帮助人们更好地理解数据背后的意义和模式。
数据可视化不仅可以使数据更加易于理解和分析，还可以帮助我们发现其中隐藏的关联性和规律。
在今天大数据时代，数据可视化已经成为了很多领域中不可或缺的工具。
第二章：Python中的数据可视化库Python是一种简单易学的编程语言，拥有丰富的数据分析和可视化库。
在Python中，最常用的数据可视化库包括matplotlib、seaborn和Plotly。
matplotlib是Python中最基础的数据可视化库，它提供了多种绘图方法和样式选项。
seaborn是在matplotlib的基础上进行了封装和扩展的库，它的绘图样式更加美观且易于使用。
Plotly则是一个交互式数据可视化库，它可以生成互动式的图表和仪表板。
第三章：使用matplotlib进行数据可视化matplotlib提供了多种绘图函数和工具，可以满足各种数据可视化需求。
首先，我们需要导入matplotlib库，并选择合适的绘图风格。
然后，我们可以使用plt.plot()函数绘制折线图和曲线图，使用plt.scatter()函数绘制散点图，使用plt.bar()函数绘制柱状图等。
此外，matplotlib还支持自定义图表的标题、坐标轴标签和图例等。
第四章：使用seaborn进行数据可视化seaborn是在matplotlib的基础上进行了封装和扩展的库，它可以让我们更方便地生成美观且有吸引力的图表。
首先，我们需要导入seaborn库，并设置合适的绘图风格。
然后，我们可以使用sns.lineplot()函数绘制线图，使用sns.scatterplot()函数绘制散点图，使用sns.barplot()函数绘制柱状图等。
seaborn还支持使用色板、调色板和网格等功能，以增加图表的视觉效果。
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Python数据可视化实战第1期
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Python数据可视化实战—课程概要
1. Python基本绘图
2. Python简单图形绘制
3. 常见图形绘制
4. 完善统计图形
5. Python高级绘图一之图形样式
6. Python高级绘图二之实现多张图并存
7. Python高级绘图三实现共享坐标轴
8. Python精美制图一之ggplot
9. Python精美制图二之seaborn
10. Python精美制图三之pyecharts
第一章Python基本绘图
⏹ 1.1 Python绘图常用库介绍⏹ 1.2 相关参数
⏹ 1.3 简单案例实践
1.1 Python绘图常用库介绍
matplotlib作为Python的基本绘图库，是Python中应用最广泛的绘图工具包之一，matplotlib能和其他很多库结合，如pandas等
⏹Matplotlib库
matplotlib作为Python的基本绘图库，是Python中应用最广泛的绘图工具包之一，matplotlib能和其他很多库结合，如pandas等
⏹其他库
包括ggplot2和seaborn,还有pyecharts库等都是第三方绘图库，可以优化Python图形，使得Python数据可视化结果更加美观
matplotlib.plot是最常见的绘图的模块，语法如下：
plt.plot(x,y,ls=,lw=,c=,marker=,markersize=,markeredgecolor=,markerfacecolor, label=) x: x轴上的数值
y: y轴上的数值
ls: 折线的风格(‘-‘, ’--‘, ’-.‘和':‘)
lw: 线条宽度
c: 颜色
marker: 线条上点的形状
markersize: 线条上点的大小
markeredgecolor: 点的边框色
markerfacecolor: 点的填充色
label: 文本标签
1.3 简单案例实践
使用微信文章阅读数据，绘制简单折线图
FAQ时间。