打造可视化数据分析应用的实战指南-Python (可视化 数字化)
随着数据科学和人工智能的快速发展，数据分析变得越来越重要。在数据分析的过程中，可视化是一个非常关键的环节。它可以帮助我们更好地理解数据、发现规律和趋势。
Python作为一门强大的编程语言，有很多模块可以用来进行可视化数据分析。本文将介绍如何使用Python打造可视化数据分析应用，以及NumPy、Pandas和Matplotlib这些常用模块的使用案例。
Python模块
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NumPy
NumPy是Python中的一个强大的科学计算库。它提供了多维数组对象以及一系列操作数组的函数，是进行数据分析的基础。
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Pandas
Pandas是一个强大的数据处理库，它提供了DataFrame和Series两种数据结构。可以方便地进行数据的处理和分析。
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Matplotlib
Matplotlib是一个绘图库，可以创建各种类型的图形。包括线图、柱状图、散点图、直方图等。
案例分析
假设我们有一组销售数据，需要对其进行可视化分析。我们可以使用上述三个模块来实现。
1. 探索销售数据的分布情况
我们首先使用NumPy和Matplotlib来探索销售数据的分布情况。代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
读取销售数据
sales_data = np.loadtxt('sales_data.csv', delimiter=',')
绘制直方图
plt.hist(sales_data)
plt.title('Sales Data Distribution')
plt.xlabel('Sales Amount')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()
2. 分析各产品销售额占比
接下来，我们使用Pandas和Matplotlib来分析各产品销售额占比。代码如下：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
读取销售数据并处理
sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv')
sales_data['Product'] = sales_data['Product'].astype('category')
计算各产品销售额占比
product_sales = sales_data.groupby('Product')['Sales Amount'].sum()
product_sales = product_sales / product_sales.sum()
绘制饼图
plt.pie(product_sales, labels=product_sales.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Product Sales Percentage')
plt.show()
3. 探索销售数据的趋势和季节性
最后，我们使用NumPy和Matplotlib来探索销售数据的趋势和季节性。代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
读取销售数据并处理
sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv')
sales_data['Date'] = pd.to_datetime(sales_data['Date'])
sales_data = sales_data.set_index('Date')
时间序列分解
decomposition = seasonal_decompose(sales_data['Sales Amount'], model='additive')
绘制趋势、季节性和残差图
plt.subplot(311)
plt.plot(decomposition.trend)
plt.title('Trend')
plt.subplot(312)
plt.plot(decomposition.seasonal)
plt.title('Seasonality')
plt.subplot(313)
plt.plot(decomposition.resid)
plt.title('Residuals')
plt.show()
通过这些案例，我们可以看到Python模块在可视化数据分析中的重要作用。利用Python模块，我们可以方便地进行数据处理、分析和可视化，从而更好地理解和发现数据的规律和趋势。随着数据科学和人工智能的不断发展和应用，Python模块在可视化数据分析领域的应用前景将更加广阔。
python做可视化数据分析，究竟怎么样？
当然非常不错，作为一门应用广泛的编程语言，python第三方库扩展丰富，针对数据可视化，提供了许多高效、简便的包可以直接使用，下面我简单介绍3个，分别是matplotlib、seaborn和pyecharts，感兴趣的朋友可以尝试一下：
老牌工具matplotlib
这是python一个非常著名的可视化工具，相信许多做过可视化的朋友都对matplotlib非常熟悉，专业强大、功能齐全、扩展丰富，几乎你能想到的各种图表，matplotlib都可以轻松办到，小到常见的柱状图、饼状图、折线图，大到复杂的动图、三维图、自定义图，matplotlib都有深入涉及，种类繁多，代码齐全，如果你想做数据可视化，绘制专业的图表以供显示，可以使用一下matplotlib，效果非常不错：
精简封装seaborn
这也是一个非常不错的python可视化包，基于matplotlib开发，对matplotlib的复杂参数和调用做了精简封装，因此使用起来更方便，也更容易入手，常见的散点图、曲线图、柱状图、饼状图、热力图、箱型图、小提琴图，这个库都有深入涉及，demo丰富，代码齐全，官方教程详细，如果你想快速绘制专业强大的图表，简化复杂的参数配置，可以使用一下seaborn，代码更少，也更容易学习：
简单易用pyecharts
使用过echarts的朋友应该对pyecharts非常熟悉了，python对echarts的一个简单封装和调用，借助于echarts强大的数据可视化功能，pyecharts也可以轻松绘制各种图表，常见的柱状图、饼状图、散点图、曲线图，复杂的地图、树图、k线图、仪表盘、地理图、三维图，pyecharts都可以轻松办到，专业强大、制图漂亮、简单易用，如果你想绘制简洁大方的图表，基于web页面进行显示，可以使用一下pyecharts，效果非常不错：
目前就分享这3个不错的python可视化库吧，其实还有许多其他包也可以直接使用，像ggplot、bokeh等也都非常不错，只要你有一定python基础，熟悉一下相关代码和示例，很快就能掌握的，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
共享单车数据可视化分析（Python/Seaborn）
1. 提出问题 影响共享单车租用数量的因素有哪些？影响程度如何？
2. 理解数据
变量说明：
3.数据清洗
1)数据预处理：数据完整无缺失值 2)特征工程：从datetime中提取年、月、日、时、星期等时间信息
4. 可视化分析
1）单车使用量在天气维度上的分析（天气、温度、湿度和风速相关性）
可以看到，整体租车量受天气影响较为明显，极端的天气租车数量减少。 4级天气看起来有些异常，于是统计数据条目：
可以看到，4级天气只有1条数据记录，这种极端天气情况出现的数据极少。
温度和使用量有正相关关系，湿度与使用量有负相关关系，风速和使用量几乎不相关。
由图像可看出，使用量与温度、湿度和风速的关系，相关性有限。
2）单车使用量在时间维度上的分析（月份、季节、时间、星期等相关性）
总量来看，节假日和周末/工作日的租车数量基本相同。
图1可以看出2012年共享单车的使用量高于2011年，消费人群增加了1.5~2倍。两年内租车量随月份变化的趋势相同，6、7、8月有明显的高需求。
图2可以看出租车时间高峰为上午7-8点，下午5-6点，符合上下班通勤的时间范围。季节上看，春天的租车辆明显少于其它三个季节。
图3可以看出工作日租车辆主要为上下班时间，周末租车辆主要集中在10am-4pm之间。
3）单车使用量与注册用户/非注册用户的相关性
注册人数使用量明显高于非注册人数， 非会员casual主要是周末出行，为了游玩; 会员registered主要是为了周一到周五上班。
5. 总结
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