Python 数据可视化工具以及数据分析开发架构

Python 数据可视化进阶

  1. Python数据可视化教程:基于 plotly 动态可视化绘图 ?
    https://edu.51cto.com/sd/4bff8 ?

  2. Python数据可视化教程 Seaborn ?
    https://edu.51cto.com/sd/19627
  3. Python 数据分析实战 视频课程
    https://edu.51cto.com/sd/63225

Python数据可视化: pyecharts实战

????? pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts?是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。pyecharts 诞生。

版本说明:

Python 版本: 3.7.x

pyecharts: 1.x

涉及到的知识点:

01 pyecharts 介绍与安装?

02 pyecharts 绘制图表:生成HTML

03-pyecharts 绘制图表:jupyter-notebook 嵌入

04-pyecharts 绘制图表:生成图片文件

05-pyecharts Line 折线图

06 pyecharts Line 针线图 增加标题 图例 提示项

07 pyecharts Line 工具箱设置

08 pyecharts Line 折线图 源码分析

09 pyecharts Bar 简单图表绘制以及参数优化

11 pyecharts Bar 多组图 图例 区域缩放设置

12 pyecharts Line 折线图 与 Bar 柱状图 组合

13 pyecharts Pie 普通的饼状图

14 pyecharts Pie 圆弧状饼图

15 pyecharts scatter 第一个散点图

16 pyecharts scatter 三点图 大小与形状设置

17 pyecharts wordcloud 词云热词分析

18 pyecharts geo 不同省份地理图

Python 数据分析开发架构

  1. 前后端开发架构
    基于PyCharm + Flask + Echarts + Python+Pandas 组合进行数据分析全栈开发
    PyCharm: 项目开发的IDEA
    Flask:作为WEB框架,主要连接后端服务数据。主要演示: 前后端分离架构 + 模板直接渲染架构
    Echarts: 这里使用pyecharts 作为可视化数据展示
    Python: 作为后端数据生成的语言
    Pandas: 主要作为数据分析库
  2. 技术功能核心要点
    资讯类项目-基于Flask 前后端分离 柱状图
    资讯类项目-基于Flask 模板渲染 词云
    人口统计项目-基于Flask 前后端分离 Line 和 Bar 组合
    人口统计项目-基于Flask 地理图人口统计
  3. 业务需求点
    通过Python 文章分词,词频统计,通过pyecharts 柱状图可视化展示
    通过Python文章关键词数据分析,通过pyecharts 词云可视化展示
    通过Python预处理数据,pyecharts 展示 不同省份人口数,家庭户与集体户性别对比展示
    通过Python预处理数据,pyecharts 展示 不同省份人口数,人口分布统计 地理图展示

原文地址:https://blog.51cto.com/14361901/2423657

时间: 2024-08-11 14:17:16

Python 数据可视化工具以及数据分析开发架构的相关文章

python数据可视化工具汇总

——import matplotlib.pyplot as plt 官方手册 https://matplotlib.org/tutorials/introductory/pyplot.html ——import seaborn as sns 官方手册http://seaborn.pydata.org/tutorial.html 专门画graph的: ——import graphviz           http://www.graphviz.org/ |——import networkx   

python数据可视化:pyecharts

发现了一个做数据可视化非常好的库:pyecharts.非常便捷好用,大力推荐!! 官方介绍:pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库.用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图. 中文教程也非常具体:https://pyecharts.org/#/zh-cn/quickstart?id=%e5%a6%82%e4%bd%95

BI数据可视化工具软件系统开发

信息时代,随着各个企业数据不断增多,面对庞大的数据不能够真正有效的利用起来,是企业的一大损失.主要原因是数据繁杂,没有办法快速甄别有用的信息,无法从海量的信息中提取.分析.而BI数据可视化分析系统就是为了解决这个痛点而诞生的. BI数据可视化工具软件系统可以有效解决海量数据整理分析,并用可视化直观的方式展现.让管理人员清晰明了的知道这些数据分析出的结果.让决策者更加了解企业具体运作信息.研究表明,人类通过图形获取信息的速度比通过阅读文字获取信息的速度要快很多,因此通过可视化方式帮助用户改变传统的

39个大数据可视化工具

无论是在行政演示中为数据点创建一个可视化进程,还是用可视化概念来细分客户,数据可视化都显得尤为重要.本文将推荐39个可用于处理大数据的可视化工具. <img class="size-full wp-image-407608 aligncenter" src="http://image.woshipm.com/wp-files/2016/09/dashuju-1.png" alt="dashuju-1" width="

【数据科学】Python数据可视化概述

注:很早之前就打算专门写一篇与Python数据可视化相关的博客,对一些基本概念和常用技巧做一个小结.今天终于有时间来完成这个计划了! 0. Python中常用的可视化工具 Python在数据科学中的地位,不仅仅是因为numpy, scipy, pandas, scikit-learn这些高效易用.接口统一的科学计算包,其强大的数据可视化工具也是重要组成部分.在Python中,使用的最多的数据可视化工具是matplotlib,除此之外还有很多其他可选的可视化工具包,主要包括以下几大类: matpl

数据挖掘工程师如何选择数据可视化工具?

如何选择数据可视化工具? 如何选用数据可视化工具?在回答这个问题之前现需要回答另外一个问题,你需要用这些数据可视化工具来做什么,实现什么目的. 也许你有一个完整的想法,已经通过验证了,需要用更直观易懂的方式来展现,从而讲述一个逻辑或者是一个故事:也许你是有大量的数据,你想怎么从这些数据中间发现,挖掘,并展现一些数据背后的知识或者洞察:也许你是有各种各样的数据,但是你不懂数据建模,编程,或者数据清洗,甚至是SQL的优化等你需要一个易用的数据可视化工具实现通过拖拽就能完成数据的可视化,并且可以给出最

21款酷炫的数据可视化工具

辛辛苦苦分析一堆大数据,竟然没人看!如果你正着手于从数据中洞察出有用信息,那你所需要的正是——数据可视化.俗话说,有图有真相,一图胜千言,取悦了眼球,剩下的都好说. 贵妃周一巨献!!挖掘了21款炙手可热的数据可视化工具,干净利落的高颜值信息图,就要这样做! FushionCarts FusionCharts Suite XT不仅可以为带给你漂亮的图表,还能帮你制作出生动的动画.巧妙的设计和丰富的交互性.它在PC端.Mac.iPad.iPhone和Android平台都可兼容,具有很好的用户体验一致

Python 数据图表工具的比较

Python 的科学栈相当成熟,各种应用场景都有相关的模块,包括机器学习和数据分析.数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环,只不过过去以来,相对于 R 这样的工具,发展还是落后一些. 幸运的是,过去几年出现了很多新的Python数据可视化库,弥补了一些这方面的差距.matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库,此外还有很多其他库,例如vispy,bokeh, seaborn,  pyga, folium 和networkx,这些库有些是构建在 matplotlib 之上,还有

Linux 上的数据可视化工具

Linux 上的数据可视化工具 5 种开放源码图形化工具简介 Linux® 上用来实现数据的图形可视化的应用程序有很多,从简单的 2-D 绘图到 3-D 制图,再到科学图形编程和图形模拟.幸运的是,这方面的工具有很多开放源码实现,包括 gnuplot.GNU Octave.Scilab.MayaVi.Maxima 等.每个工具都有自己的优缺点,并且都是针对不同的应用程序而设计的.对这些开放源码图形可视化工具进行一下探索,有助于我们更好地决定哪个工具最适合我 们的应用程序. 0 评论: M. Ti