資料視覺化 動手做個酷炫的星空背景視覺化

夜深了，你還不想睡，你還在想著她嗎？

這裡為了凸顯做出來的效果，就不顯示那麼多資料了，主要是租房的資訊，篩選出樓層的情況，並作出柱狀態顯示

假設你有乙個csv的檔案（excel也行、xlsx也行啦，這不是重點），資料如圖所示

然後你的boss來了，叫你統計下有多少低樓層、中樓層、高樓層，然後你一頓操作猛如虎，提取列、提取關鍵字、統計資料...

lianjia_df = pd.read_csv("lianjia.csv")

# 提取樓層
lowfloor = lianjia_df[lianjia_df['floor'].str.contains('低樓層')]
midfloor = lianjia_df[lianjia_df['floor'].str.contains('中樓層')]
hightfloor = lianjia_df[lianjia_df['floor'].str.contains('高樓層')]
# 統計數量
lowfloornumber = len(lowfloor)
midfloornumber = len(midfloor)
hightfloornumber = len(hightfloor)

然後你又一頓操作猛如虎，做出了柱狀圖表

# 生成柱狀圖圖表

x = ['低樓層', '中樓層', '高樓層']
y = [lowfloornumber, midfloornumber, hightfloornumber]
# 1行1列
plt.subplot(111)
plt.bar(x, y, width=0.1, edgecolor='deepskyblue', facecolor='#01d8ff')
plt.rcparams['font.sans-serif'] = ['simhei'] # 顯示中文
plt.title('樓層情況統計', fontsize=16, color='#00c1fe')
plt.xlabel('樓層', fontsize=12, color='#00c1fe')
plt.ylabel('數量', fontsize=12, color='#00c1fe')
plt.xticks(np.arange(3), ('低樓層', '中樓層', '高樓層'), color='#00c1fe')
最後，美工說，我今天要去和女神約會，那個圖表你多幫忙哈
過了一會兒，前端說，今天我來大姨媽了，做不了，先回家了
你能怎麼辦，誰讓你是苦逼單身狗呢，於是，你參考這篇博文   用figure+子表的形式做出了這樣的圖表
還沒睡的朋友，晚安，身體要緊
附上源**
import numpy as np

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as img
lianjia_df = pd.read_csv("lianjia.csv")
# 提取樓層
lowfloor = lianjia_df[lianjia_df['floor'].str.contains('低樓層')]
midfloor = lianjia_df[lianjia_df['floor'].str.contains('中樓層')]
hightfloor = lianjia_df[lianjia_df['floor'].str.contains('高樓層')]
# 統計數量
lowfloornumber = len(lowfloor)
midfloornumber = len(midfloor)
hightfloornumber = len(hightfloor)
# 生成柱狀圖圖表
x = ['低樓層', '中樓層', '高樓層']
y = [lowfloornumber, midfloornumber, hightfloornumber]
# # -------------------------設定背景
# # -------------------------設定背景
# 1行1列
plt.subplot(111)
plt.bar(x, y, width=0.1, edgecolor='deepskyblue', facecolor='#01d8ff')
plt.rcparams['font.sans-serif'] = ['simhei'] # 顯示中文
plt.title('樓層情況統計', fontsize=16, color='#00c1fe')
plt.xlabel('樓層', fontsize=12, color='#00c1fe')
plt.ylabel('數量', fontsize=12, color='#00c1fe')
plt.xticks(np.arange(3), ('低樓層', '中樓層', '高樓層'), color='#00c1fe')
plt.yticks(np.arange(0,600,50), color='#00c1fe')
plt.show()
 
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