即使是使用matplotlib多年的人，也無(wú)法完全掌握這些操作。最后，用matplotlib制作交互式圖表是相當(dāng)困難的。牛郎星是蔬菜的包裝。VegaLite是一個(gè)高級(jí)可視化JavaScript庫(kù)。它最重要的特點(diǎn)是它的API是基于圖形語(yǔ)法的。

前面我們提到過(guò)，ggplot在R和Python中都是數(shù)據(jù) 可視化的利器，在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù) 分析領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。Pyecharts結(jié)合了Python和百度開(kāi)源的echarts工具，其交互性和便捷性得到了眾多開(kāi)發(fā)者的認(rèn)可。它有以下特點(diǎn):一、繪制第一張圖:數(shù)據(jù) 分析。常見(jiàn)的微博轉(zhuǎn)發(fā)圖也是由關(guān)系圖轉(zhuǎn)化而來(lái):其他圖文示例可在官方文件中找到。

1、Python數(shù)據(jù) 分析過(guò)程和學(xué)習(xí)路徑數(shù)據(jù)分析過(guò)程主要是:讀寫(xiě)、處理和計(jì)算、-2。不同的步驟將使用不同的Python工具。每一步的主題也包含很多內(nèi)容。根據(jù)EXCEL部分需要的工具，Python數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)路徑如下:相關(guān)推薦:Python 2入門。使用Python讀寫(xiě)數(shù)據(jù)Python讀寫(xiě)數(shù)據(jù)，主要包括以下內(nèi)容:我們以Python為例。

其中NumPy主要用于矢量化科學(xué)計(jì)算，pandas主要用于表格數(shù)據(jù)處理。4.用Python 分析建模在分析和建模方面，主要包括兩個(gè)庫(kù):Statsmdels和Scikitlearn。Statsmodels允許用戶瀏覽數(shù)據(jù)、估計(jì)統(tǒng)計(jì)模型和執(zhí)行統(tǒng)計(jì)測(cè)試。它可以為不同類型的數(shù)據(jù)和每個(gè)估計(jì)量提供廣泛的描述性統(tǒng)計(jì)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、繪圖函數(shù)和統(tǒng)計(jì)結(jié)果列表。

/Image-7/Python數(shù)據(jù)可視化:box plot 1。箱線圖的概念箱線圖也稱為盒圖、箱圖或盒圖，是用來(lái)顯示一組數(shù)據(jù)分散信息的統(tǒng)計(jì)圖。計(jì)算過(guò)程:(1)計(jì)算上四分位數(shù)(Q3)、中位數(shù)和下四分位數(shù)(Q1)；(2)計(jì)算上四分位數(shù)和下四分位數(shù)的差，即四分位數(shù)差(IQR)Q3 Q1；(3)畫(huà)出箱線圖的上下區(qū)間，以上四分位數(shù)為上限，下四分位數(shù)為下限。

(4)大于上四分位數(shù)四分位數(shù)差1.5倍或小于下四分位數(shù)四分位數(shù)差1.5倍的值被歸類為異常值。(5)除異常值外，在最靠近上邊緣和下邊緣的兩個(gè)值處畫(huà)橫線作為盒圖的觸角。(6)極端異常值，即超過(guò)四分位數(shù)差3倍的異常值，用實(shí)點(diǎn)表示；中度異常值，即四分位數(shù)差的1.5倍到3倍之間的異常值，用空點(diǎn)表示。

Preparation基本上，我們?nèi)匀恍枰獎(jiǎng)?chuàng)建一個(gè)圖表，并向其中添加所需的軸。但不同的是，我們?yōu)閳D表指定了3D視圖，添加的軸是Axes3D?，F(xiàn)在，我們可以用幾乎相同的函數(shù)來(lái)繪圖。當(dāng)然，函數(shù)的參數(shù)不同，所以需要為三個(gè)軸提供數(shù)據(jù)。例如，我們需要為函數(shù)mpl _ toolkits . mplot 3d . axes 3d . plot指定xs、ys、zs和zdir參數(shù)。

我們來(lái)解釋一下這些具體的參數(shù)。1.xs和ys: x軸和y軸坐標(biāo)，2.zs:這是Z軸的坐標(biāo)值，可以是所有點(diǎn)對(duì)應(yīng)的值，也可以是每個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的值。3.ZDIR:確定哪個(gè)坐標(biāo)軸是Z軸的尺寸(通常是zs，但也可以是xs或ys)，提示:模塊mpl_toolkits.mplot3d.art3d包含3dartist代碼和將2d artist轉(zhuǎn)換為3D版本的函數(shù)。