importmatplotlib.pyplot as plt
import
seaborn as sns
import
pandas as pd
#簡單的折線圖繪製
#x = [1, 2 ,3 ,4, 5]
#y = [1, 4, 9, 16, 25]
#plt.plot(x, y, linewidth = 5)
#plt.title('example code', fontsize = 40, color = 'red')
#plt.xlabel('value',fontsize = 20, color = 'blue')
#plt.ylabel('vertical', fontsize = 20, color = 'blue')
#plt.tick_params(axis = 'both', labelsize = 14)
#plt.show()
#散點圖繪製
#x = [1, 2, 3]
#y = [2, 4, 6]
#plt.scatter(x, y, color = 'red', s = 2000)
#plt.show()
#繪製加了顏色隨某一變數變化的散點圖
#x = list(range(1, 1001))
#y = [n**2 for n in x]
## c=y,設定顏色變數隨y值而變化，cmp=...設定顏色值
#plt.scatter(x, y, c = y, cmap = plt.cm.reds, s = 80)
#plt.show()
#應用seaborn模組設定主題樣式
#sns.set_style('whitegrid')
#x = list(range(1, 1001))
#y = [n**2 for n in x]
## c=y,設定顏色變數隨y值而變化，cmp=...設定顏色值
#plt.scatter(x, y, c = y, cmap = plt.cm.reds, s = 80)
#plt.show()
#讀取txt格式檔案並繪製直方圖
df_iris = pd.read_table('
df_iris.txt')
#sns.distplot(df_iris['petal_length'],kde = true)
plt.plot(df_iris['
petal_length
'],df_iris['
petal_width'])
plt.show()
Python 資料視覺化
資料視覺化指的是通過視覺化表示來探索資料，它與資料探勘緊緊相關，而資料探勘指的是使用 來探索資料集的規律和關聯。資料集可以是用一行 就能表示的小型數字列表，也可以是數以吉位元組的資料。漂亮地呈現資料關乎的並非僅僅是漂亮的。以引人注目的簡潔方式呈現資料，讓人能夠明白其含義，發現資料集中原本未意識到的規...
資料視覺化 什麼是資料視覺化
資料對應的英文單詞是data，從資訊獲取的角度看，資料是對目標觀察和記錄的結果，是現實世界中的時間 地點 事件 其他物件或概念的描述。不同學者對資料的作用也給出不同的定義，大致分為以下3類 視覺化對應的兩個英文單詞 visualize和visualization。visualize是動詞，描述 生成...
Python資料視覺化總結
用python完成資料分析後，如何把結果呈現出來，比如畫乙個吸引人注意的圖表相當重要。當你探索乙個資料集，需要畫圖表，圖表看起來令人愉悅是件很高興的事。在給你的觀眾交流觀點，給領導匯報工作時，視覺化同樣重要，同時，也很有必要去讓圖表吸引注意力和印入腦海裡。在python中numpy，pandas，m...