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
28
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
6
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
7
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。
Python可视化数据分析实战
Python可视化数据分析实战第一章：数据可视化的重要性（200字）在当今信息爆炸的时代，我们面临着数量庞大的数据，这些数据包含着巨大的信息价值。
然而，这些数据没有经过整理和处理，往往难以被人理解和利用。
数据可视化的出现解决了这个问题，它能将抽象的数据转化为直观的图表和图像，帮助人们更好地理解和利用数据。
因此，数据可视化在各个领域都具有重要的意义，例如市场分析、产品设计、销售策划等等。
第二章：Python数据可视化工具简介（300字）Python作为一种优秀的编程语言，拥有丰富的可视化库，为我们提供了丰富的数据可视化工具。
其中，最常用的包括Matplotlib、Seaborn和Plotly等，它们各自拥有不同的特点和用途。
Matplotlib是Python中最常用的绘图库，它可以用来创建各种类型的图表，包括折线图、散点图、直方图等等。
Seaborn是在Matplotlib基础上的进一步封装，它提供了更加简洁和美观的界面，适用于快速生成各种统计图表。
Plotly则是一种交互式绘图库，它可以生成高质量的动态图表，并且可以与Jupyter Notebook无缝集成。
第三章：绘制基本图形（300字）在Python中使用Matplotlib绘制基本图形非常简单。
例如，我们可以使用Matplotlib绘制一条简单的折线图。
首先，我们需要导入Matplotlib库；然后创建一个Figure对象和Axes对象；最后，使用plot方法绘制图线，并使用show方法显示图形。
类似地，我们还可以使用Matplotlib绘制散点图、柱状图、饼图等等，只需要调用对应的方法即可。
值得注意的是，Matplotlib还提供了丰富的自定义选项，可以设置标题、轴标签、图例等等，使得图表更加美观和易于理解。
第四章：高级可视化技巧（300字）除了基本图形，Python的可视化工具还支持一些高级的可视化技巧。
例如，使用Seaborn可以创建热力图和箱线图等统计图表，这些图表能够更好地展示数据的分布和关系。
Python网络爬虫与数据可视化实战教程
Python网络爬虫与数据可视化实战教程第一章网络爬虫基础知识网络爬虫作为数据获取的重要工具，在实际应用中具有广泛的用途。
本章将介绍网络爬虫的基础知识，包括爬虫的工作原理、常用的爬虫框架以及如何选择爬取目标网站。
1.1 网络爬虫的工作原理网络爬虫的工作原理是模拟浏览器的行为，通过发送HTTP请求获取网页内容，并解析网页中的数据。
具体步骤包括发送请求、接收响应、解析HTML、数据处理等。
1.2 常用的爬虫框架Python提供了丰富的爬虫框架，其中Scrapy是最流行的框架之一。
本节将介绍Scrapy的基本用法，并通过实例演示如何使用Scrapy进行网页爬取。
1.3 确定爬取目标在进行网页爬取之前，需要确定爬取的目标网站。
本节将介绍如何选择合适的目标网站，并分析目标网站的页面结构，为后续的爬取工作做好准备。
第二章网络爬虫实战本章将通过实战案例介绍网络爬虫的实际应用。
首先，我们将使用Scrapy框架进行网页爬取，并将爬取的数据保存到本地文件中。
其次，我们将通过分析爬取的网页数据，提取出有用的信息，并对这些信息进行清洗和整理。
2.1 使用Scrapy进行网页爬取Scrapy是一款强大的Python爬虫框架，具有高度的可扩展性和灵活性。
本节将通过实例演示如何使用Scrapy框架进行网页爬取，并介绍Scrapy的基本组件和用法。
2.2 数据清洗与整理在网页爬取过程中，获取到的数据可能存在噪声和冗余。
本节将介绍如何对爬取的数据进行清洗和整理，提取出有用的信息，并将其保存到数据库中。
第三章数据可视化基础数据可视化是将数据转化为直观、易于理解的图形形式，有助于人们更好地理解数据的意义和关系。
本章将介绍数据可视化的基础知识，包括常用的数据可视化工具和图表类型。
3.1 数据可视化工具Python提供了多种数据可视化工具，包括Matplotlib、Seaborn和Plotly等。
本节将介绍这些常用的数据可视化工具的基本用法，并通过实例演示如何使用这些工具进行数据可视化。
初学者必读的Python数据可视化指南
初学者必读的Python数据可视化指南Python数据可视化是数据科学领域中重要的技能之一。
通过可视化数据，我们可以更加直观地理解数据中的模式和趋势，从而更好地做数据分析和决策。
对于初学者来说，学习Python数据可视化不仅能够提升数据分析能力，还可以提高编程技能。
本文将从基础概念到高级应用，为初学者提供了一份Python数据可视化指南。
第一章：Python数据可视化基础在学习Python数据可视化之前，我们首先需要了解一些基础概念。
Python常用的数据可视化库有Matplotlib、Seaborn和Plotly等。
这些库提供了丰富的图表类型和灵活的配置选项，可以满足不同场景的数据可视化需求。
首先，我们需要了解如何安装和导入这些库。
通过pip安装库，并使用import语句导入库。
例如，使用以下命令安装并导入Matplotlib：```pip install matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt```其次，我们需要了解如何创建基本的图表。
Matplotlib中最基础的图表是折线图和散点图。
通过调用相应的函数，传入数据和配置选项，就可以生成相应的图表。
例如，使用以下代码生成一个简单的折线图：```import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 4, 6, 8, 10]plt.plot(x, y)plt.show()```第二章：可视化常用图表类型了解了基础概念之后，我们可以学习更多常用的图表类型。
除了折线图和散点图，还有柱状图、饼图、箱线图等。
这些图表类型可以根据数据特点选择不同的展示方式，以凸显数据的特点。
柱状图适用于展示不同类别或组之间的数据比较。
通过调整柱状图的宽度和高度，可以突出展示不同的数据差异。
例如，使用以下代码生成一个简单的柱状图：```import matplotlib.pyplot as pltx = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']y = [10, 20, 15, 25, 30]plt.bar(x, y)plt.show()```箱线图适用于展示数据的分布情况和异常值。
高教社2024Python数据可视化教学课件01章数据可视化概述
形来反映。 常见可视化图形：柱状图、折线图、饼图、直方图、气泡图、密度图和散点图等。
# 举例：柱状图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(15) y = 1.5*x plt.bar(x, y, label="y=1.5*x") plt.legend() plt.show()
常用图形有：平行坐标图、RadViz雷达图、Andrews曲线等。下面以平行坐标图 为例，其他方式见教材。
以经典的鸢尾花数据集为例，下表是5条鸢尾花的数据，前4列是鸢尾花的4个 特征(花萼sepal长、宽，花瓣petal长、宽)，最后1列是鸢尾花的3种分类。
Sepal Length 6.4 5 4.9 4.9 5.7
聚类图（正交布局）
Flare软件包的目录结构(径向布局)
第3节 数据可视化分类 一、层次数据可视化 2．空间填充法（space-efficiency）
空间填充法是从空间的角度来实现层次数据的可视化。为了表达节点的父子关系， 将子节点整个封装在父节点中。
磁盘空间可视化图(空间填充法)
第3节 数据可视化分类 一、层次数据可视化 3．混合填充法
时间序列 局部到整体 频率分布 名义比较
排序 偏差 相关 地理或地理空间
第2节 数据可视化的意义
二、可视化的适用范围
数据可视化的适用范围有着不同的划分方法，常见的关注焦点就是信息的呈现。
《Data Visualization: Modern Approaches》》概括阐述了数据可视化 的下列7个主题：
Python数据可视化实战-教学大纲
《Python数据可视化实战》教学大纲课程名称：Python数据可视化实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论28学时，实验36学时）总学分：4.0学分一、课程的性质随着大数据产业的蓬勃发展，商务数据的规模也在飞速扩大。
数据可视化是数据描述的图形表示，旨在帮助企业用户一目了然地掌握数据中的复杂信息，为企业经营决策提供积极的帮助，金融、零售、医疗、互联网、交通物流、制造等行业领域对数据可视化的岗位需求巨大，有实践经验的数据可视化人才更是各企业争夺的热门。
为了推动我国大数据、云计算、人工智能行业的发展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设Python数据可视化实战课程。
二、课程的任务通过本课程的学习，使学生学会使用Python可视化库：Matplotlib、seaborn、pyecharts 进行数据可视化的主要方法。
并详细拆解学习广电大数据可视化项目实战、新零售智能销售数据可视化实战、基于TipDM数据挖掘平台建模平台实现广电大数据可视化项目等三个企业案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据可视化分析研究、工作奠定基础。
三、课程学时分配四、教学内容及学时安排1.理论教学2.实验教学五、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、数据读取、分组聚合、数据合并、数据清洗、数据可视化、撰写项目分析报告等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。
六、教材与参考资料1.教材刘礼培，张良均．Python数据可视化实战[M]．北京：人民邮电出版社．2022．2.参考资料[1]张良均．Python数据分析与挖掘实战[M]．北京：机械工业出版社．2019．[2]张良均．Python与数据挖掘[M]．北京：机械工业出版社．2016．[3]刘大成. Python数据可视化之matplotlib实践[M].北京：电子工业出版社，2018．[4] 张杰. Python数据可视化之美：专业图表绘制指南[M]．北京：电子工业出版社．2020．。
Python数据可视化实战教学
Python数据可视化实战教学第一章：数据可视化简介数据可视化是通过图表、图形和可交互的图像来呈现数据的技术。
它帮助我们更好地理解和解释数据，发现其中的模式和趋势，从而支持决策和分析。
Python是一种功能强大的编程语言，也提供了丰富的数据可视化工具和库，例如Matplotlib、Seaborn和Plotly等。
第二章：Matplotlib绘图库Matplotlib是Python最流行的数据可视化库之一。
它支持各种图形类型，如线图、柱状图、饼图、散点图等。
Matplotlib使用简单，而且具有高度的自定义性，可以轻松地修改图形的样式、颜色和标签等。
本章将介绍Matplotlib的基本用法和常见绘图技巧。
第三章：Seaborn统计绘图库Seaborn是基于Matplotlib的高级数据可视化库，它提供了更美观和专业的统计图表。
Seaborn可以轻松绘制更复杂的统计图形，如热力图、小提琴图、箱线图等。
本章将介绍Seaborn的特点和常用绘图方法，以及如何利用Seaborn展示数据的统计特性。
第四章：Plotly交互式可视化库Plotly是一种交互式数据可视化库，可以生成漂亮而且功能强大的图表。
Plotly支持多种图形类型，并且可以与Jupyter Notebook等平台无缝集成。
通过Plotly，我们可以创建交互式的图表，并添加控件和事件，以便用户可以自由探索数据。
本章将介绍Plotly的使用方法，并演示如何构建交互式可视化应用。
第五章：数据地图可视化地图可视化是数据可视化的重要领域之一，它将数据与地理信息相结合，以地图的形式展示数据分布和空间信息。
Python提供了多种地图可视化工具和库，如Basemap和Folium等。
本章将介绍如何使用Python绘制各种类型的地图，并展示如何在地图上展示数据。
第六章：大数据可视化随着大数据时代的到来，大规模数据的可视化变得越来越重要。
在Python中，有一些专门用于大数据可视化的库，如Dask和Bokeh等。
Python数据可视化实践教程
Python数据可视化实践教程第一章：介绍数据可视化的重要性数据可视化是将数据以图形化方式呈现的过程，它帮助我们更好地理解数据背后的信息和模式。
数据可视化不仅能够使数据更具吸引力，也能够帮助我们更快地发现数据中的规律和趋势。
本章将介绍数据可视化的重要性，并探讨为什么使用Python进行数据可视化是一个明智的选择。
第二章：Python数据可视化的基本工具在开始进行数据可视化之前，我们需要了解一些基本的Python 库和工具，这些工具将帮助我们实现数据的可视化。
本章将介绍Python中著名的数据可视化库Matplotlib、Seaborn和Plotly，讲解它们的特点和应用场景。
第三章：使用Matplotlib进行静态数据可视化Matplotlib是Python中最著名的数据可视化库之一，它提供了强大且灵活的绘图功能。
本章将详细介绍Matplotlib的基本使用方法，包括绘制折线图、柱状图、散点图等，并探讨如何进行图表的定制化和美化。
第四章：使用Seaborn进行统计数据可视化Seaborn是建立在Matplotlib之上的一个高级数据可视化库，它提供了更简单和直观的绘图接口，尤其适用于统计数据可视化。
本章将介绍Seaborn的基本使用方法，包括绘制直方图、密度图、箱线图等，并讨论如何使用Seaborn进行数据的分组和聚合可视化。
第五章：使用Plotly创建交互式数据可视化Plotly是一个功能强大且交互式的数据可视化库，它可以创建现代化且具有响应性的可视化效果。
本章将介绍Plotly的基本使用方法，包括创建交互式折线图、散点图、热力图等，并讨论如何添加注释、调整布局和分享可视化结果。
第六章：使用Python进行地理数据可视化地理数据可视化是数据可视化中的一个重要领域，它帮助我们更好地理解地理信息和地理分布。
本章将介绍Python中处理地理数据的常用库，并详细讲解如何使用Folium和GeoPandas进行地理数据的可视化。
利用Python库进行数据可视化实践
利用Python库进行数据可视化实践章节一：引言数据可视化是数据分析中的重要环节，它通过图表、图形等数据可视化工具，将抽象的数据转化为直观、易于理解的形式，帮助分析师和决策者更好地理解和利用数据。
Python作为一种流行的编程语言，在数据可视化方面有着强大的库支持，如Matplotlib、Seaborn等。
本文将基于Python库，介绍数据可视化的实践方法。
章节二：Matplotlib库介绍与使用Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一，它提供了丰富的图表绘制功能。
我们首先介绍Matplotlib的基本用法，包括如何引入库、创建简单的图表以及设置图表的样式与属性。
然后，我们会详细介绍Matplotlib的常用图表类型及其参数设置，如折线图、散点图、直方图等。
最后，我们将以一个实例来演示如何利用Matplotlib绘制一个复杂的图表。
章节三：Seaborn库介绍与使用Seaborn是建立在Matplotlib基础上的统计数据可视化库，它提供了更高层次的接口，使得绘制统计图表更加简单和美观。
我们将介绍Seaborn的安装与引入方式，以及常用的统计图表类型，如箱线图、热力图、小提琴图等。
此外，我们还会介绍Seaborn与Pandas库的结合使用，以便更好地处理和绘制DataFrame数据。
章节四：Plotly库介绍与使用Plotly是一个交互式数据可视化库，它支持创建Web应用和在线共享图表。
我们将介绍Plotly的安装与引入方式，以及如何创建静态和动态的图表。
同时，我们会演示如何利用Plotly进行地理数据可视化，并通过示例说明如何添加交互式控件，如下拉列表、滑块等，以提供更好的用户体验。
章节五：数据可视化实践案例在本节中，我们将通过一个实际的数据集，展示数据可视化在实际应用中的作用。
首先，我们会通过Pandas库读取和处理数据，然后使用Matplotlib和Seaborn库绘制各种图表进行数据分析与展示。
《Python数据可视化》第1章 数据可视化与matplotlib
2017 年全球及各地区一次性能源的消费结构
运费（万元）
某物流公司2014年各运输方式的运费情况
✎
1.1.2 常见的数据可视化方式
• 直方图
直方图又称质量分布图，是由一系列高低不等的 纵向矩形条或线段组成的图表，用于反映数据的 分布和波动情况。
某厂商对 100 个抽样产品的质量级别评定情况
✎
1.1.2 常见的数据可视化方式
✎
1.1.3 选择正确的可视化图表
• 基于联系关系可选择的图表
✎ 目录页
1.1 数据可视化概述 1.2 常见的数据可视化库 1.3 初识matplotlib 1.4 使用matplotlib绘制图表
✎
1.2 常见的数据可视化库
Python作为数据分析的首选语言，它针对数据分析 的每个环节都提供了很多库。常见的数据可视化库包 括matplotlib、seaborn、ggplot、bokeh、pygal、 pyecharts。
4 绘制第一个图表
掌握 安装matplotlib 3
✎ 目录页
1.1 数据可视化概述 1.2 常见的数据可视化库 1.3 初识matplotlib 1.4 使用matplotlib绘制图表
✎ 目录页
1.1 数据可视化概述 1.2 常见的数据可视化库 1.3 初识matplotlib 1.4 使用matplotlib绘制图表
总
结
综上所述，数据可视化是数据分析工作中重要的一环，对数据潜在价 值的挖掘有着深远的影响。随着数据可视化平台的拓展、表现形式的 变化，以及实时动态效果、用户交互使用等功能的增加，数据可视化 的内涵正在不断扩大，相信数据可视化的应用领域会越来越广泛。
✎
1.1.2 常见的数据可视化方式
《Python数据可视化编程实战》学习总结
《Python数据可视化编程实战》学习总结《Python数据可视化编程实战》第⼀章：准备⼯作环境WinPython-32bit-3.5.2.2Qt5.exe1.1 设置matplotlib参数配置模板以⽅便各项⽬共享D:\Bin\WinPython-32bit-3.5.2.2Qt5\python-3.5.2\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data三种⽅式：当前⼯作⽬录⽤户级 Documents and Setting安装级配置⽂件D:\Bin\WinPython-32bit-3.5.2.2Qt5\python-3.5.2\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data：了解数据第⼆章第⼆章：导⼊和导出各种格式的数据，除此之外，还包括清理数据的⽅式⽐如归⼀化、缺失数据的添加、实时数据检查等类。
2.1 从csv⽂件中导⼊数据如果想加载⼤数据⽂件，通常⽤NumPy模块。
import csvimport sysfilename = 'E:\\python\\Visualization\\2-1\\10qcell.csv'data = []try:with open('E:\\python\\Visualization\\2-1\\21.csv') as f:reader = csv.reader(f, delimiter=',')reader = csv.reader(f, delimiter=',')data = [row for row in reader]except csv.Error as e:sys.exit(-1)for datarow in data:print( datarow)2.2 从excel⽂件导⼊数据import xlrdimport osimport syspath = 'E:\\python\\Visualization\\2-3\\'file = path + '2-2.xlsx'wb = xlrd.open_workbook(filename=file)ws = wb.sheet_by_name('Sheet1') #指定⼯作表dataset = []for r in range(ws.nrows):col = []for c in range(ws.ncols):col.append(ws.cell(r,c).value) #某⾏某列数值 dataset.append(col)print(dataset)2.3 从定宽数据⽂件导⼊import structimport stringpath = 'E:\\python\\Visualization\\'file = path + '2-4\\test.txt'mask = bytes('3c4c7c',encoding='utf-8')with open(file, 'rb') as f: for line in f: fields = struct.unpack_from(mask,line) print([field.strip() for field in fields])2.4 从制表符分割的⽂件中导⼊和从csv读取类似，分隔符不⼀样⽽已。
《Python数据可视化实战》电子教案
第1章 Python数据可视化概述教案课程名称：Python数据可视化实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论28学时，实验36学时）总学分：4.0学分本章学时：4学时一、材料清单（1）《Python数据可视化实战》教材。
（2）配套PPT。
（3）引导性提问。
（4）探究性问题。
（5）拓展性问题。
二、教学目标与基本要求1.教学目标随着不同行业的发展，数据呈现“井喷式”增长，所涉及的数量十分巨大，已经从TB 级别跃升到PB级别。
因此有必要认识数据及其存储结构。
为了清晰有效的传达所要沟通的信息，发掘数据中蕴藏的价值，进一步介绍了数据可视化的概念以及实现流程，并举例说明常用的数据可视化图形种类及作用。
还介绍了常用的可视化工具和Python数据可视化库。
最后，还介绍了Python数据可视化集成开发环境Jupyter的操作使用方法。
2.基本要求（1）了解数据。
（2）了解数据可视化以及流程。
（3）熟悉常见的可视化图形种类和作用。
（4）了解常见的数据可视化工具。
（5）了解Python常用的数据可视化工具库。
（6）掌握Windows系统下Anaconda的安装以及Jupyter的使用。
三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
（1）数据是什么？（2）现实生活中数据怎么存储的？（3）该如何发现数据蕴藏的规律？（4）数据可视化又是什么？（5）如何实现数据可视化？（6）你所了解的有哪些数据可视化工具？（7） Python实现数据可视化的常用哪些工具库？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。
或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。
（1）数据可视化的完整流程是怎样的？（2）数据可视化的能够应用在那些业务场景？（3）常见的可视化工具的各有哪些优缺点？3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Python数据可视化实战第1期
法律声明
【声明】本视频和幻灯片为炼数成金网络课程的教学资料，所有资料只能在课程内使用，不得在课程以外范围散播，违者将可能被追究法律和经济责任。
课程详情访问炼数成金培训网站
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。