《Python语言》配套PPT之十二：项目实战：数据可视化
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《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。
Python数据分析与可视化教学ppt-数据分析理论与Python实战-数据预处理
数据质量
数据分析结果地有效性与准确性地前提保障。 从哪些方面评估数据质量则是数据分析需要考虑 地问题,典型地数据质量标准评估有四个要素 : 完整性 一致性 准确性 及时性
数据质量—— 完整性
完整性
数据信息是否存在缺失地状况,数据缺失地情况可 能是整个数据记录缺失,也可能是数据中某个字段 信息地记录缺失。
了解数据—— 数据地特征
离散程度 常见地测度有极差,方差与标准差,另外,还有四分 位距,平均差与变异系数等。 定量数据
极差代表数据所处范围地大小,方差,标准差与平均 差等代表数据相对均值地偏离情况,但是方差,标准 差与平均差等都是数值地绝对量,无法规避数值度 量单位地影响,变异系数为了修正这个弊端,使用标 准差除以均值得到地一个相对量来反映数据集地 变异情况或者离散程度。 定性数据
数据质量—— 准确性
准确性 准确性是指数据记录地信息是否存在异常或错误。
准确性关注数据中地错误,例如 :
最为常见地数据准确性错误就如乱码。 异常地大或者小地数据以及不符合有效性要求地 数值如访问量Visits一定是整数,年龄一般在1-100 之间,转化率一定是介于0到1地值等 数据地准确性可能存在于个别记录,也可能存在于 整个数据集 整个数据集地某个字段地数据存在错误, 比如常见 地数量级地记录错误,这种错误很容易发现,利用
LDA （Linear Discriminant Analysis,线性判别分析） : LDA地原理是将带上标签地数据（点）,通过投影地方法, 投影到维度更低地空间,使得投影后地点,会形成按类别区 分,相同类别地点,将会在投影后更接近,不同类别地点距离
数据分析理论与Python实战
第三章 数据预处理—— 不了解数据所有都是空谈
Python数据可视化
5.2 简单数据信息的可视化
13
加载示例数据
2.读取源数据
用法示例：
raw_data = pd.read_excel('demo.xlsx') # ⑧ raw_data.head() # ⑨
5.2 简单数据信息的可视化
14
加载示例数据
1.导入库
用法：
import matplotlib.pyplot as plt # ① plt.rc("font",family="SimHei",size="14") # ②设置图形的字体为SimHei，大小为14，目的是避免中文显示 乱码的问题 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False # ③设置当图形中出现负号时可正常显示 import pandas as pd # ④ import numpy as np # ⑤ %matplotlib inline # ⑥设置图形可直接在Jupyter窗口中嵌入显示，不需要额外调用matplotlib.pyplot的 show方法 %config InlineBackend.figure_format='retina' # ⑦用来设置图形可适用于retina屏幕，这样在高清屏上显 示会更加清楚
5.2 简单数据信息的可视化
15
加载示例数据
3. DataFrame.plot主要参数介绍
（1）x：x轴（横轴）数据列，一般用列标题或位置表示。 （2）y：y轴（纵轴）数据列，一般用列标题、位置表示单列或由其组成的列表表示多列。 （3）kind：展示图形的类型，可选值为line : 折线图 (默认图形)，bar : 柱形图，barh :条形图，hist : 直方 图，box : 箱型图，kde : 核密度估计图，density : 跟kde功能相同，area : 面积图，pie : 饼图，scatter : 散 点图，hexbin : 蜂窝图。 （4）subplots：布尔型，是否将数据列的不同信息作为不同的子图展示，默认为False。 （5）layout：元组，表示当展示不同子图时的布局，例如(1,4)表示子图的布局为1行4列。 （6）figsize：元组，表示整个图形的大小，以英寸为单位。 （7）use_index：布尔型，使用index索引表示X轴，而无须手动指定具体列。 （8）title：字符串，图形的标题文字。
Python语言项目实战数据分析ppt课件
③字段值的缺失。某些情况下，缺失值不一定意味者着数据的错误。比 如儿童的手机号码、个人收入等字段值。
2 数据值的缺失，通常会给数据分析带来如下影响：
①数据挖掘建模将丢失大量的有用信息。
13.1 数据清洗
第十三章 项目实战：数据分析
缺失值分析
②数据挖掘模型表现出来的不确定性更加显著，数据背后蕴含的规律更难发掘。 ③字段的空值会导致数据分析过程陷入混乱，致使分析产生不可靠的结果。 3 应对策略 生活中我们所采集到的数据常错综复杂，其值的缺失也是很常见。那么我们该 如何处理这些缺失值呢？常用的有三大类方法，即删除法、填补法和插值法。 ◎删除法：当数据中的某个变量大部分值都是缺失值，可以考虑删除改变量； 当缺失值是随机分布的，且缺失的数量并不是很多是，也可以删除这些缺失的观测。 ◎替补法：对于连续型变量，如果变量的分布近似或就是正态分布的话，可以 用均值替代那些缺失值；如果变量是有偏的，可以使用中位数来代替那些缺失值； 对于离散型变量，我们一般用众数去替换那些存在缺失的观测。 ◎插补法：插补法是基于蒙特卡洛模拟法，结合线性模型、广义线性模型、决 策树等方法计算出来的预测值替换缺失值。
13.1 数据清洗
第十三章 项目实战：数据分析
去除异常值 异常值，是指数据样本中的个别值，其数值明显偏离对应字段的所有观察值。 异常值又称离群点。异常值的分析是检验数据集中是否存在录入错误以及不合常理 的数据。去除异常值的方法主要包括： ◎统计分析法 通常对变量的取值做一个简单的量化统计，尤其是数值型字段。进而查看那些 取值超出合法取值范围。最常用的统计方法是求最大值、平均值、最小值。用最小 值和最大值确定正常取值范围。用平均值替代空白字段值，将超出合理取值的记录 剔除采样数据。比如：个人信息中的年龄字段取值超过150 就属于异常取值，可考 虑用平均取值替代。 ◎ 3δ分析法 通常，如果数据服从正态分布，在3δ思想的指导下，异常值被认定为与平均值 偏差超过3倍标准差的数值。因为，在正态分布下，距离大于3倍标准差的数值的概 率小与等于0.003，属于小概率事件。相反，若数据字段值不服从正态分布，可用 远离平均值多少倍标准差约定异常数值。
2 数据值的缺失，通常会给数据分析带来如下影响：
①数据挖掘建模将丢失大量的有用信息。
13.1 数据清洗
第十三章 项目实战：数据分析
缺失值分析
②数据挖掘模型表现出来的不确定性更加显著，数据背后蕴含的规律更难发掘。 ③字段的空值会导致数据分析过程陷入混乱，致使分析产生不可靠的结果。 3 应对策略 生活中我们所采集到的数据常错综复杂，其值的缺失也是很常见。那么我们该 如何处理这些缺失值呢？常用的有三大类方法，即删除法、填补法和插值法。 ◎删除法：当数据中的某个变量大部分值都是缺失值，可以考虑删除改变量； 当缺失值是随机分布的，且缺失的数量并不是很多是，也可以删除这些缺失的观测。 ◎替补法：对于连续型变量，如果变量的分布近似或就是正态分布的话，可以 用均值替代那些缺失值；如果变量是有偏的，可以使用中位数来代替那些缺失值； 对于离散型变量，我们一般用众数去替换那些存在缺失的观测。 ◎插补法：插补法是基于蒙特卡洛模拟法，结合线性模型、广义线性模型、决 策树等方法计算出来的预测值替换缺失值。
13.1 数据清洗
第十三章 项目实战：数据分析
去除异常值 异常值，是指数据样本中的个别值，其数值明显偏离对应字段的所有观察值。 异常值又称离群点。异常值的分析是检验数据集中是否存在录入错误以及不合常理 的数据。去除异常值的方法主要包括： ◎统计分析法 通常对变量的取值做一个简单的量化统计，尤其是数值型字段。进而查看那些 取值超出合法取值范围。最常用的统计方法是求最大值、平均值、最小值。用最小 值和最大值确定正常取值范围。用平均值替代空白字段值，将超出合理取值的记录 剔除采样数据。比如：个人信息中的年龄字段取值超过150 就属于异常取值，可考 虑用平均取值替代。 ◎ 3δ分析法 通常，如果数据服从正态分布，在3δ思想的指导下，异常值被认定为与平均值 偏差超过3倍标准差的数值。因为，在正态分布下，距离大于3倍标准差的数值的概 率小与等于0.003，属于小概率事件。相反，若数据字段值不服从正态分布，可用 远离平均值多少倍标准差约定异常数值。
Python第12章 数据可视化
一般而言，使用linespace()函数时，通常只写前两个参数start和stop
绘制简单图
12.2.3 在一张图上绘制多条折线
调用多个plot( )函数便可实现在一张图上绘制出多条折线 ➢ xlabel()函数表示设置横轴坐标； ➢ ylabel()函数表示设置纵轴坐标； ➢ legend()函数表示设置图例，图例的名称要以列表的格式传入。 我们将三条折线分别命名为’First’，‘Second’和‘Third’，图中 左上角部分就表示legend
第12章 数据可视化
目录
CONTENT
01
02
03
04
安装matplotlib模块
matplotlib是Python中最常 用的可视化工具之一，功
能非常强大
绘制简单图
plot语法结构、绘制函数图、 在一张图上绘制多条折线图、 subplot语法、绘制其他类型图
实现随机漫步
随机漫步算法描述。绘制随机 漫步图、模拟多次随机漫步、
设定折线的宽度
drawstyle
指定画图的格式，如drawstyle='steps-post'，即阶梯图线
ms 或者 markersize
设定大小
mec 或者 markeredgecolor
设定边框的颜色
mew 或者 markeredgewidth
设定边框粗细的值
mfc 或者 markerfacecolor
➢ 然后，我们将两个列表[1,2,3,4]和[4,3,2,1]传递给函数 plot()，这两个列表分别作为样本点的横轴坐标和纵轴坐标
➢ 最后，plot()会将这四个点[1,4]，[2,3]，[3,2]，[4,1]连接 成线。plt.show()表示打开matplotlib查看器，并显示绘 制的图形。
绘制简单图
12.2.3 在一张图上绘制多条折线
调用多个plot( )函数便可实现在一张图上绘制出多条折线 ➢ xlabel()函数表示设置横轴坐标； ➢ ylabel()函数表示设置纵轴坐标； ➢ legend()函数表示设置图例，图例的名称要以列表的格式传入。 我们将三条折线分别命名为’First’，‘Second’和‘Third’，图中 左上角部分就表示legend
第12章 数据可视化
目录
CONTENT
01
02
03
04
安装matplotlib模块
matplotlib是Python中最常 用的可视化工具之一，功
能非常强大
绘制简单图
plot语法结构、绘制函数图、 在一张图上绘制多条折线图、 subplot语法、绘制其他类型图
实现随机漫步
随机漫步算法描述。绘制随机 漫步图、模拟多次随机漫步、
设定折线的宽度
drawstyle
指定画图的格式，如drawstyle='steps-post'，即阶梯图线
ms 或者 markersize
设定大小
mec 或者 markeredgecolor
设定边框的颜色
mew 或者 markeredgewidth
设定边框粗细的值
mfc 或者 markerfacecolor
➢ 然后，我们将两个列表[1,2,3,4]和[4,3,2,1]传递给函数 plot()，这两个列表分别作为样本点的横轴坐标和纵轴坐标
➢ 最后，plot()会将这四个点[1,4]，[2,3]，[3,2]，[4,1]连接 成线。plt.show()表示打开matplotlib查看器，并显示绘 制的图形。
精品课件-Python大数据基础与实战(第12章 pandas基础与实战)
i1 1 i2 2 i3 3 i4 4 dtype: int64
《Python大数据基 础与实战》
12.1 pandas数据结构 2. DataFrame（数据框）
《Python大数据基 础与实战》
DataFrame是一种类似于关系表的表格型数据结构，
DataFrame对象是一个二维表格,其中，每列中的元素类型必须一致，
#按照行索引标签选取数据
1 2 .3 数据选择 3）选取行和列
《Python大数据基 础与实战》
在数据分析中，常常需要对部分行和列进行操作，这时就需
要选取DataFrame数据中行和列的子集。通过ix属性可以完成，该
属d性f1.i同x[[时0,3支],0:持3] 索引标签#和选取索行引索位引是置0来、3进，行列索数引据是选0、取1、。2的数据
而不同的列可以拥有不同的元素类型。它是数据科学中最为广泛使
用的数据结构之一。
Pandas提供了将其它数据结构转换为DataFrame的方法，还提
供了众多的输入输出函数来将各利文件格式转换成DataFrame。使
用DataFrame前，需要导入pandas库中的DataFrame模块（from
pandas import DataFrame）
签的columns。使用索引对象的values()方法可以获取对应标签的数
组对象，这些对象可以供numpy使用。
1 2 .3 数据选择 1）选取列
《Python大数据基 础与实战》
通过列索引标签或者以属性的方式可以单独获取DataFrame
的列数据，返回的数据为Series结构，通过标签列表可以获取多个列
《Python大数据基 础与实战》
通过行索引标签或者行索引位置（0到N-1）的切片形式可以
《Python大数据基 础与实战》
12.1 pandas数据结构 2. DataFrame（数据框）
《Python大数据基 础与实战》
DataFrame是一种类似于关系表的表格型数据结构，
DataFrame对象是一个二维表格,其中，每列中的元素类型必须一致，
#按照行索引标签选取数据
1 2 .3 数据选择 3）选取行和列
《Python大数据基 础与实战》
在数据分析中，常常需要对部分行和列进行操作，这时就需
要选取DataFrame数据中行和列的子集。通过ix属性可以完成，该
属d性f1.i同x[[时0,3支],0:持3] 索引标签#和选取索行引索位引是置0来、3进，行列索数引据是选0、取1、。2的数据
而不同的列可以拥有不同的元素类型。它是数据科学中最为广泛使
用的数据结构之一。
Pandas提供了将其它数据结构转换为DataFrame的方法，还提
供了众多的输入输出函数来将各利文件格式转换成DataFrame。使
用DataFrame前，需要导入pandas库中的DataFrame模块（from
pandas import DataFrame）
签的columns。使用索引对象的values()方法可以获取对应标签的数
组对象，这些对象可以供numpy使用。
1 2 .3 数据选择 1）选取列
《Python大数据基 础与实战》
通过列索引标签或者以属性的方式可以单独获取DataFrame
的列数据，返回的数据为Series结构，通过标签列表可以获取多个列
《Python大数据基 础与实战》
通过行索引标签或者行索引位置（0到N-1）的切片形式可以
Python数据分析与可视化教学ppt-数据分析理论与Python实战-Numpy数据分析基础工具
complex64(c8)、 complex128(c16)、 complex256(c32)
bool O S10 U10
说明 有符号和无符号的8位、16位、32位、64位整数
float16为半精度浮点数，存储空间为16位2字节； float32为单精度浮点数，存储空间为32位4字节，与C语言的float兼容； float64为双精度浮点数，存储空间为64位8字节，与C语言的double及 Python的float对象兼容； float128为扩展精度浮点数，存储空间为128位16字节。 两个浮点数表示的复数。 complex64使用两个32位浮点数表示； complex128使用两个64位浮点数表示； complex256使用两个128位浮点数表示， 布尔类型，存储True和False，字节长度为1 Python对象类型 S为固定长度的字符串类型，每个字符的字节长度为1，S后跟随的数字 表示要创建的字符串的长度； unicode_为固定长度的unicode类型，每个字符的字节长度，U后跟随
l arr[2:5]
ndarray的索引、切片和迭代
l 迭代操作
l 一维数组则是与Python的list相同 l 多维数组的迭代则是针对第一个维度进行迭代 l 可以通过ndarray的flat属性实现对ndarray每个元素的迭代ndarray的基础操作
l 广播方式的操作
l 对于一些用于标量的算术运算，NumPy可以通过广播的方式将其 作用到ndarray的每个元素上，返回一个或者多个新的矢量。
l 例如，对一个ndarray对象进行加一个标量的运算，会对ndarray对 象的每一个元素进行与标量相加的操作，得到一个新的ndarray并 返回。
l 元素级别的操作
l 同样可以通过通用函数（ufunc）对ndarray中的数据进行元素级的 操作，是对一些本来运用于一个或者多个标量的操作，运用在一 个或者多个矢量的每一个元素（即一个标量）上，得到一组结果， 返回一个或者多个新的矢量（多个的情况比较少见）。
bool O S10 U10
说明 有符号和无符号的8位、16位、32位、64位整数
float16为半精度浮点数，存储空间为16位2字节； float32为单精度浮点数，存储空间为32位4字节，与C语言的float兼容； float64为双精度浮点数，存储空间为64位8字节，与C语言的double及 Python的float对象兼容； float128为扩展精度浮点数，存储空间为128位16字节。 两个浮点数表示的复数。 complex64使用两个32位浮点数表示； complex128使用两个64位浮点数表示； complex256使用两个128位浮点数表示， 布尔类型，存储True和False，字节长度为1 Python对象类型 S为固定长度的字符串类型，每个字符的字节长度为1，S后跟随的数字 表示要创建的字符串的长度； unicode_为固定长度的unicode类型，每个字符的字节长度，U后跟随
l arr[2:5]
ndarray的索引、切片和迭代
l 迭代操作
l 一维数组则是与Python的list相同 l 多维数组的迭代则是针对第一个维度进行迭代 l 可以通过ndarray的flat属性实现对ndarray每个元素的迭代ndarray的基础操作
l 广播方式的操作
l 对于一些用于标量的算术运算，NumPy可以通过广播的方式将其 作用到ndarray的每个元素上，返回一个或者多个新的矢量。
l 例如，对一个ndarray对象进行加一个标量的运算，会对ndarray对 象的每一个元素进行与标量相加的操作，得到一个新的ndarray并 返回。
l 元素级别的操作
l 同样可以通过通用函数（ufunc）对ndarray中的数据进行元素级的 操作，是对一些本来运用于一个或者多个标量的操作，运用在一 个或者多个矢量的每一个元素（即一个标量）上，得到一组结果， 返回一个或者多个新的矢量（多个的情况比较少见）。
《数据的可视化》课件
通过视觉效果，数据可视化有助于有效地传达数据和分析结果给他人。
常见的数据可视化软件介绍
Tableau
Tableau是一款功能强大的数据可视化软件，提供丰富的视觉化工具和交互功能。
Power BI
Power BI是微软提供的数据可视化工具，具有强大的数据连接和分析功能。
D3.js
D3.js是一个JavaScript库，用于创建动态、交互式和高度可定制的数据可视化。
数据可视化的基本原则
1 简洁性
保持可视化的简洁性，避免信息过载，使得主要信息一目了然。
2 一致性
保持一致的视觉风格和设计元素，以确保整体的可视化效果和用户体验。
3 易读性
选择合适的字体、颜色和图表类型，以确保数据和标签易于阅读和理解。
数据采集和清洗的重要性
高质量的数据采集和清洗是数据可视化过程的关键步骤。只有在数据准确和 完整的基础上，才能进行有效的可视化分析。
如何选择正确的可视化类型？
1
了解数据类型
根据数据的类型（数量、分类、趋势等），
了解目标受众
2
选择适当的可视化类型。
考虑谁将是你的目标受众，并选择适合他们
的可视化类型。
3
实践与反馈
尝试不同的可视化类型，并根据哪些类型？
1 柱状图
2 折线图
3 饼图
数据可视化帮助我们更好地理解和分析大量复杂的数据。它可以帮助我们发 现数据中的模式、趋势和关联，以支持决策制定过程。
数据可视化的优点
1 清晰明了
通过简单而直观的图表和图像，数据可视化使得数据更易于理解和解释。
2 洞察力
数据可视化揭示数据中的模式、趋势和关联，帮助我们发现新的见解和洞察。
3 有效传达
常见的数据可视化软件介绍
Tableau
Tableau是一款功能强大的数据可视化软件，提供丰富的视觉化工具和交互功能。
Power BI
Power BI是微软提供的数据可视化工具，具有强大的数据连接和分析功能。
D3.js
D3.js是一个JavaScript库，用于创建动态、交互式和高度可定制的数据可视化。
数据可视化的基本原则
1 简洁性
保持可视化的简洁性，避免信息过载，使得主要信息一目了然。
2 一致性
保持一致的视觉风格和设计元素，以确保整体的可视化效果和用户体验。
3 易读性
选择合适的字体、颜色和图表类型，以确保数据和标签易于阅读和理解。
数据采集和清洗的重要性
高质量的数据采集和清洗是数据可视化过程的关键步骤。只有在数据准确和 完整的基础上，才能进行有效的可视化分析。
如何选择正确的可视化类型？
1
了解数据类型
根据数据的类型（数量、分类、趋势等），
了解目标受众
2
选择适当的可视化类型。
考虑谁将是你的目标受众，并选择适合他们
的可视化类型。
3
实践与反馈
尝试不同的可视化类型，并根据哪些类型？
1 柱状图
2 折线图
3 饼图
数据可视化帮助我们更好地理解和分析大量复杂的数据。它可以帮助我们发 现数据中的模式、趋势和关联，以支持决策制定过程。
数据可视化的优点
1 清晰明了
通过简单而直观的图表和图像，数据可视化使得数据更易于理解和解释。
2 洞察力
数据可视化揭示数据中的模式、趋势和关联，帮助我们发现新的见解和洞察。
3 有效传达
《Python爬虫实战+数据可视化课件》
3 实用工具
介绍一些常用的Python爬 虫工具和库。
网页解析及数据提取
1 HTML解析
2 CSS选择器
学习如何使用解析器解析 HTML文件，提取目标数据。
掌握使用CSS选择器来定 位和提取目标数据。
3 正则表达式
了解正则表达式的基本语 法，用于匹配和提取数据。
爬虫实战：爬取豆瓣电影排行 榜
1 网页分析
爬虫实战：B站弹幕及评论数 据情感分析
1 数据预处理
对爬取到的弹幕和评论数据 进行预处理。
2 情感分析结果
通过情感分析工具得出弹幕 和评论的情感倾向。
3 数据可视化展示
使用图表展示情感分析结果。
使用Pandas进行数据处理及分析
1 Pandas简介
了解Pandas库的基本功能 和数据结构。
2 数据清洗和处理
2 线性图和条形图
学习Matplotlib库的基本用 法和常用绘图函数。
绘制线性图和条形图来展 示数据。
3 散点图和饼图
使用散点图和饼图来可视 化数据。
使用Seaborn进行高级数据可视化
1 Seaborn简
了解Seaborn库的特点和优
使用Seaborn绘制分类图和
1 数据抓取
使用爬虫抓取天猫商品的相 关数据。
2 数据清洗和处理
对商品数据进行清洗和处理。
3 数据可视化分析
使用图表工具对商品数据进行可视化分析。
分析豆瓣电影排行榜的页面 结构和数据提取方式。
2 数据爬取
编写爬虫程序，爬取豆瓣电 影排行榜的电影信息。
3 数据存储
将爬取到的数据存储到本地文件或数据库中。
数据清洗及存储
1 数据清洗方法
《数据分析课件：python数据可视化实战》
数据可视化实战案例：展示设计
在数据可视化的过程中，良好的展示设计是吸引注意力和传达信息的关键。本节将分享一些展示 设计的技巧和最佳实践。
免费数据可视化工具推荐
不仅有商业数据可视化工具，还有许多免费的工具可以帮助你实现数据可视化目标。本节将推荐 一些好用的免费数据可视化工具。
结ห้องสมุดไป่ตู้语
数据可视化在当今信息爆炸的时代中变得越来越重要。了解数据可视化的重要性和应用前景，将 使你在数据领域更具竞争力。
Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的统计数据可视化库。本节将介绍 Seaborn 的 特性，并展示如何使用 Seaborn 创建统计图表。
Plotly 库实践
Plotly 是一个交互式的数据可视化库，具有强大的可视化功能和美观的图表设 计。本节将介绍 Plotly 的基本用法和高级特性。
在处理大规模数据时，传统的数据处理和可视化工具可能无法胜任。本节将 介绍如何使用 PySpark 库进行大数据可视化。
数据可视化实战案例：用户行 为分析
本节将分享一个数据可视化实战案例，通过用户行为数据展示如何获取有关 用户行为和偏好的洞察。
数据可视化实战案例：销售分 析
本节将介绍另一个数据可视化实战案例，通过销售数据可视化展示如何分析 销售趋势和优化销售策略。
数据可视化项目实战：数据预 处理
在实际的数据可视化项目中，数据预处理是一个重要的环节。本节将讲解如 何处理和清洗数据，为后续的可视化工作做好准备。
数据可视化项目实战：数据分析
一旦数据预处理完成，接下来就是数据分析的阶段。本节将介绍如何运用数据分析技术，从数据 中发现有意义的洞察。
数据可视化项目实战：数据可 视化呈现
数据分析课件：python 数据可视化实战
Python数据可视化分析与案例实战实战 课件 ch02 Python数据可视化库
10
Python数据可视化分析与案例实战
2.3.2 Seaborn风格设置
➢ Seaborn有五种风格，分别是darkgrid、dark、whitegrid、white和ticks，默认的是darkgrid。
11
目录
1
2 3
4
Python数据可视化分析与案例实战
Matplotlib Pyecharts Seaborn
17
目录
5 6
7
Python数据可视化分析与案例实战
HoloViews Plotly
NetworkX
18
Python数据可视化分析与案例实战
2.6.1 Plotly简介
➢ Plotly是Python的一个在线可视化交互库，优点是能提供WEB在线交互，功能非常强大，可以在线绘制 条形图、散点图、饼图、直方图等多种图形，可以媲美Tableau的高质量视图。
Bokeh
12
Python数据可视化分析与案例实战
2.4.1 Bokeh简介
➢ Bokeh是基于JavaScript实现数据的交互式可视化，它可以在WEB浏览器中实现美观的视觉效果。
13
Python数据可视化分析与案例实战
2.4.2 Bokeh基本配置
➢ Bokeh可以很方便地实现自定义各类交互式视图，下面通过案例逐一介绍Bokeh中图形的基本设置，包括 工具栏设置、颜色设置、边框设置、背景设置、外边界背景设置、轴线设置、网格设置、图例设置等。
23
➢ NetworkX是Python中一个用于创建和操作复杂网络的库，可以产生多种类型的随机网络和经典网络，也 可以分析网络结构，建立网络模型，设计新的网络算法，绘制网络图等。
22
Python数据可视化分析与案例实战
2.3.2 Seaborn风格设置
➢ Seaborn有五种风格，分别是darkgrid、dark、whitegrid、white和ticks，默认的是darkgrid。
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目录
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Python数据可视化分析与案例实战
Matplotlib Pyecharts Seaborn
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Python数据可视化分析与案例实战
HoloViews Plotly
NetworkX
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Python数据可视化分析与案例实战
2.6.1 Plotly简介
➢ Plotly是Python的一个在线可视化交互库，优点是能提供WEB在线交互，功能非常强大，可以在线绘制 条形图、散点图、饼图、直方图等多种图形，可以媲美Tableau的高质量视图。
Bokeh
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Python数据可视化分析与案例实战
2.4.1 Bokeh简介
➢ Bokeh是基于JavaScript实现数据的交互式可视化，它可以在WEB浏览器中实现美观的视觉效果。
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Python数据可视化分析与案例实战
2.4.2 Bokeh基本配置
➢ Bokeh可以很方便地实现自定义各类交互式视图，下面通过案例逐一介绍Bokeh中图形的基本设置，包括 工具栏设置、颜色设置、边框设置、背景设置、外边界背景设置、轴线设置、网格设置、图例设置等。
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➢ NetworkX是Python中一个用于创建和操作复杂网络的库，可以产生多种类型的随机网络和经典网络，也 可以分析网络结构，建立网络模型，设计新的网络算法，绘制网络图等。
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《Python语言》配套PPT之十二：项目实战：数据可视化
12.1 Matplotlib简介
第十二章 项目实战：数据可视化
plot()函数
由以上代码可以看出，plot()常用的参数包括坐标数据，格式参数。标准格 式是plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) 。x轴数据，y轴数据，format_string 控制曲线的格式字串 format_string 由颜色字符、风格字符、和标记字符构成。 现介绍其格式参数含义分别如下：
第十二章 项目实战：数据可视化
概述
Matplotlib是基于Python语言的开源项目，旨在为Python提供 一个数据绘图包。它提供了一整套和matlab类似的命令API，适合交 互式地进行制图。并且可以方便地将其作为绘图控件，嵌入GUI应用 程序中。它的文档相当完备，并且Gallery页 (https:///gallery.html)中有上百幅缩略图，打开之后 都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面 中浏览..>选择图像..>打开..>复制..>粘贴一下，基本上都能搞定。本 节作为matplotlib的入门，主要介绍 matplotlib绘图的一些基本概念 和基本操作。
linewidth : 指定曲线的宽度。
b..：指定曲线的颜色和线型，这个参数称为格式化参数，它能够通过一些易 记的符号快速指定曲线的样式。 常用的线型有实线’.’、破折线’..’、点画 线’..’、虚线’:’、无线条’’’’。
12.1 Matplotlib简介
第十二章 项目实战：数据可视化
绘制子图
12.1 Matplotlib简介
第十二章 项目实战：数据可视化
Pyplot模块介绍 然后，复制demo中的代码，至Python shell中运行，结果如下图：
Python程序设计PPT-第10章数据可视化
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*** 用Pillow操作图像
第十章 数据可视化
*** 图像处理中常用的模块和函数
（4）粘贴图像 paste(Image, rect)：第一个参数为Image对象，第二个参数为矩形对象，表示把第一 个参数的图像贴到源图像的矩形区域出，注意第一个参数Image对象的size必须和矩形 对象保证尺寸一致，此外，矩形区域不能在图像外。 （5）几何变换方法： resize(size) ：缩放图像，提供一个tuple参数，表示新图像的大小。例如： resize((640,640))，表示新生成一个图像，新图像是源图像经过变换后，尺寸为 640*640。 rotate(angle)：提供一个int参数，表示逆时针旋转的角度，0-360之间。例如： rotate(45)表示新图像是源图像逆时针旋转45度得来的。 transpose(sign)：提供一个符号常量，Pillow通过此函数对于一些常见的旋转作了专 门的定义。例如：transpose(Image.ROTATE_90) ，表示逆时针旋转90度 transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) 左右对换。 （6）色彩空间变换 convert(string) : 提供一个字符串参数，表示图像的mode属性。该函数可以用来将图 像转换为不同色彩模式，如将彩色图像转换为灰度图像等。例如：convert("L")。
def getcolor1(): red = random.randrange(64, 255) green = random.randrange(64, 255) blue = random.randrange(64, 255) return (red,green,blue)
def getcolor2(): red = random.randrange(32, 127) green = random.randrange(32, 127) blue = random.randrange(32, 127) return (red,green,blue)
Python数据可视化实战
➢ 数据的数据类型丰富，包括结构化数据和非结构化数据。 • 结构化数据包括信用卡号码、日期、财务金额、电话号码、地址、产品名称等。 • 非结构化数据种类繁多，主要包括邮件、音频、视频、微信、微博、位置信息、链接信息、手机呼叫 信息、网络日志、天气数据、地震图像、交通、天气、海洋传感器数据等。如此类型繁多的异构数据， 对数据处理分析、可视化技术提出了新的挑战，也带来了新的机遇。
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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
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了解与比较Python与其他可视化工具
大数据时代，数据对企业和组织的重要性不言而喻，企业和组织也对数据的需求变得纷繁多样。目前数据可 视化工具很多，它们各有差异。其中，常见的可视化工具对比如表所示。
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。
数据获取是根据分析的目的，收集、整合、提取相关的数据，是数据分析工作的基础
数据处理是指通过工具对数据中的噪声数据进行处理，并将数据转换为适用分析的形 式。数据处理主要包括数据清洗、数据合并等处理方法 数据分析通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果 关系、内部联系和业务规律。可视化是指对具体数据指标的计算和分析，发现数据中 潜在的规律，并借助图表等可视化的方式直观的展示数据之间的关联信息，使得抽象 的数据变得更加清晰、具体，易于观察，便于决策 分析报告是指以特定的形式将数据分析的过程、结果、方案完整呈现出来，图文并茂 ，层次明晰，直观地看清楚问题和结论，便于需求者了解情况。分析报告包括了背景 与目的、分析思路、分析结果、总结和建议
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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
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熟悉Python集成开发环境Jupyter
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了解与比较Python与其他可视化工具
大数据时代，数据对企业和组织的重要性不言而喻，企业和组织也对数据的需求变得纷繁多样。目前数据可 视化工具很多，它们各有差异。其中，常见的可视化工具对比如表所示。
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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。
数据获取是根据分析的目的，收集、整合、提取相关的数据，是数据分析工作的基础
数据处理是指通过工具对数据中的噪声数据进行处理，并将数据转换为适用分析的形 式。数据处理主要包括数据清洗、数据合并等处理方法 数据分析通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果 关系、内部联系和业务规律。可视化是指对具体数据指标的计算和分析，发现数据中 潜在的规律，并借助图表等可视化的方式直观的展示数据之间的关联信息，使得抽象 的数据变得更加清晰、具体，易于观察，便于决策 分析报告是指以特定的形式将数据分析的过程、结果、方案完整呈现出来，图文并茂 ，层次明晰，直观地看清楚问题和结论，便于需求者了解情况。分析报告包括了背景 与目的、分析思路、分析结果、总结和建议
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12.2 Artist模块介绍
第十二章 项目实战：数据可视化
属性
Matplotlib所绘制的图表中的每一个元素都由Artist控制，而每个 Artist对象都有一大堆属性控制其显示效果。比如，figure对象包含了 Rectangle实例，它可以设置背景颜色和透明度。同样的Axes也含有。 这些实例被储存在Figure.patch.和Axes.patch中。
通常，使用text()函数可将文本放置在轴域的任意位置，用来标注 绘图的某些特征。我们用annotate()方法提供辅助函数进行定位，使 标注变得准确、方便。做标注时，文本的位置、和标注点的位置。均 由元组（x,y)构成。其中参数xy表示标注点的位置位，参数xytext表 示文本位置。
12.1 Matplotlib简介 添加标注
第十二章 项目实战：数据可视化
12.1 Matplotlib简介 12.2 Artist模块介绍 12.3 Pandas绘图 1 2 . 4 词云图
12.2 Artist模块介绍
第十二章 项目实战：数据可视化
概述 Matplotlib绘图库的API包含三个图层，其含义分别如下： backend_bases.FigureCanvas(画板)、backend_bases.Renderer(渲染)、 artist.Artist(如何渲染)。相比前两个API而言，Artist用于处理所有的高层结构， 例如处理图表、文字和曲线等的绘制和布局。通常我们只和Artist打交道，而不需 要关心底层的绘制细节。
第十二章 项目实战：数据可视化
12.1 Matplotlib简介 添加标注
第十二章 项目实战：数据可视化
12.1 Matplotlib简介
第十二章 项目实战：数据可视化
Pylab模块应用
Matplotlib还提供了一个名为pylab的模块，它是一款由python 提供的可以绘制二维，三维数据的工具模块，可以生成matab绘图库 的图像。另外，它包括了许多NumPy和pyplot模块中常用的函数， 方便用户快速的进行计算和绘图，十分适合在Python Shell交互式环 境中使用。本小节，我们来简单介绍一下pylab模块的使用方法。
linewidth : 指定曲线的宽度。
b..：指定曲线的颜色和线型，这个参数称为格式化参数，它能够通过一些易 记的符号快速指定曲线的样式。 常用的线型有实线’.’、破折线’..’、点画 线’..’、虚线’:’、无线条’’’’。
12.1 Matplotlib简介
第十二章 项目实战：数据可视化
绘制子图
通常，在我们安装matplotlib时，该模块已默认完成安装。因而 无需单独进行安装操作。
12.1 Matplotlib简介
Pylab模块应用 运用pylab 模块绘制正弦函数。
第十二章 项目实战：数据可视化
12.1 Matplotlib简介 Pylab模块应用
第十二章 项目实战：数据可视化
大数据应用人才培养系列教材
Pandas 是python下最强大的数据分析和探索工具，它包含高级 的数据结构和精巧的工具，使得在Python中处理数据简单快捷。 Pandas构建在Numpy之上，使得以Numpy为中心的应用更便捷。 Pandas功能强大，支持类似与SQL的数据操作，并且带有丰富的数据 处理函数。Pandas 统计作图函数依赖于Matplotlib，因而，通常与 Matplotlib函数一起使用。本节我们将对Pandas 库的安装和其统计 作图函数进行简单介绍。
12.1 Matplotlib简介
第十二章 项目实战：数据可视化
Pyplot模块介绍
俗话说的好“熟读唐诗三百首,不会作诗也会吟”，模仿是最好的 老师，编写程序也不例外。这里，我们首先通过matplotlib自带的 gallery.html 页面中的案例了解绘图程序的基本架构，然后，借助归 纳的框架为原型编写程序。
Artists分为简单类型和容器类型两种。简单类型的Artists为标准的绘图元件， 例如Line2D、 Rectangle、 Text、AxesImage 等等。而容器类型则可以包含许多 简单类型的Artists，使它们组织成一个整体，例如Axis、 Axes、Figure等。
通常，使用Artists创建图表的标准流程包含一下三个步骤：
在Matplotlib中用轴表示一个绘图区域，一个绘图对象(figure)可 以包含多个轴(axis)，我们可以将其理解为子图。上面绘制正余弦的例 子中，绘图对象只包括一个轴，因此只显示了一个轴。我们可以使用 subplot函数快速绘制有多个轴的图表。其默认的函数调用格式如下：
subplot(numRows, numCols, plotNum)
12.3 Pandas绘图
安装 pip install pandas。
第十二章 项目实战：数据可视化
12.3 Pandas绘图
第十二章 项目实战：数据可视化
使用
为了能够熟练的掌握Pandas 的使用，在学习如何使用Pandas绘 图之前，大家首先需要了解其自带的两个重要的数据结构：数据框 (DateFrame)和系列(Series)。使用这种数据结构，你便可很容易的在 计算机内存中构建虚拟的数据库。
12.3 Pandas绘图 使用
第十二章 项目实战：数据可视化
12.3 Pandas绘图
第十二章 项目实战：数据可视化
大数据应用人才培养系列教材
Python语言
刘鹏 张燕 李肖俊 主编
总主编
刘 河 钟 涛 副主编
大数据应用人才培养系列教材
第十二章 项目实战：数据可视化
12.1 Matplotlib简介 12.2 Artist模块介绍 12.3 Pandas绘图 12.4 词云图
12.1 Matplotlib简介
◎分别导入模块 matplotlib.pyplot 、numpy。 ◎定义横轴标度并以横轴标度为自变量定义纵轴功能函数。 ◎通过figure()函数指定图像的长宽比。 ◎通过plot()函数绘制功能函数。 ◎通过plt的属性函数设置图像属性。 ◎通过show()函数显示图像。
ห้องสมุดไป่ตู้
12.1 Matplotlib简介
12.1 Matplotlib简介 绘制子图
第十二章 项目实战：数据可视化
12.1 Matplotlib简介
第十二章 项目实战：数据可视化
添加标注
标注又称注释， 是在matplotlib所绘制的图像中，为了使用户方 便理解图像的含义而添加的注释性文字。其类似于程序编写中程序员 为了提高代码的可读性，给代码所添加的注释性语句。给图像添加标 注的根本目的是提高图像的可读性，增强和使用者的可交互性。
概述
下面我们通过一个简单的例子，对artist 库的使用进行简单介绍， 该示例中，依据Artists创建图表的标准流程三步走完成正弦函数sin(x) 的绘制。注意在使用Figure对象创建subplot对象时，若只有一个子 图，则其参数为(1,1,1)。
12.2 Artist模块介绍 概述
第十二章 项目实战：数据可视化
◎创建Figure对象。
◎用Figure对象创建一个或者多个Axes或者Subplot对象。
◎调用Axies等对象的方法创建各种简单类型的Artists。
12.2 Artist模块介绍
概述 Artist 安装：
第十二章 项目实战：数据可视化
12.2 Artist模块介绍
第十二章 项目实战：数据可视化
Subplot 通过numRows、numCols两个参数将绘图区域划分为 numRows*numCols个子区域，然后按照从左到右，从上到下的顺序 对每个子区域进行编号，并且子图的编号从1开始。
12.1 Matplotlib简介
第十二章 项目实战：数据可视化
绘制子图 下面，我们通过subplot函数对正余弦函数图像使用子图绘制，程序 代码如下：
12.1 Matplotlib简介
第十二章 项目实战：数据可视化
Pyplot模块介绍
俗话说的好“熟读唐诗三百首,不会作诗也会吟”，模仿是最好的 老师，编写程序也不例外。这里，我们首先通过matplotlib自带的 gallery.html 页面中的案例了解绘图程序的基本架构，然后，借助归 纳的框架为原型编写程序。
◎数据框：和关系数据库中的二维表类似， 由行和列构成。通常， 行和列都有各自的索引。使用索引，便可以快速的定位到要访问的数 据框中的数据（行，列）。在数据框中，面向行的操作和面向列的操 作是对称的。创建数据框的方式很多，我们常用包含相等长度的列表 的字典或Numpy数组来创建数据框。以列表字典为例，创建数据框 示例如下：
fig.set(alpha=0.5, zorder=2,lable=’$sin(x)$’)
大数据应用人才培养系列教材
第十二章 项目实战：数据可视化
12.1 Matplotlib简介 12.2 Artist模块介绍 12.3 Pandas绘图 12.4 词云图
12.3 Pandas绘图 简介
第十二章 项目实战：数据可视化
第十二章 项目实战：数据可视化
概述
Matplotlib是基于Python语言的开源项目，旨在为Python提供 一个数据绘图包。它提供了一整套和matlab类似的命令API，适合交 互式地进行制图。并且可以方便地将其作为绘图控件，嵌入GUI应用 程序中。它的文档相当完备，并且Gallery页 (https:///gallery.html)中有上百幅缩略图，打开之后 都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面 中浏览..>选择图像..>打开..>复制..>粘贴一下，基本上都能搞定。本 节作为matplotlib的入门，主要介绍 matplotlib绘图的一些基本概念 和基本操作。