# 数据可视化与 Excel 数据读取
在现代数据科学与分析领域，数据可视化是一个不可或缺的工具。数据可视化能够通过图形化的方式展现数据，使得复杂的信息更加易于理解和分析。本文将介绍如何从 Excel 中读取数据，并进行可视化展示。
## 数据读取
Excel 是一种普遍使用的数据存储格式。Python 的 `pandas` 库提供了强大而简单的方法来读取 Excel 文件。我们先来安装 `
原创
2024-10-24 03:43:55
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# 教你如何用Python读取Excel数据并可视化
## 一、整体流程
首先，让我们通过以下表格展示整个流程：
```mermaid
gantt
title Python读取Excel数据可视化流程
dateFormat YYYY-MM-DD
section 整体流程
获取Excel数据 :done, 2022-01-01, 1d
数据清
原创
2024-04-06 03:48:43
207阅读
信息化的时代，我们每天通过电视、报纸、广播、邮件等传播途径接受信息，信息的来源多样性、种类多样性满足了我们对日常信息感知的需求。俗话说的好“耳听为虚、眼见为实”，在信息化的今天，我们所接受到的信息，大部分都是通过视觉来感受到的，由此可见，信息可视化的重要性。什么是信息可视化？信息可视化未来又有什么发展趋势？下面我将分别进行概括。信息可视化信息可视化是对抽象数据进行直观视觉呈现的研究，抽象数据既包含
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2024-01-26 08:51:20
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# 数据可视化：读取CSV文件
在数据科学和数据分析领域，数据可视化是一个重要的技能。而读取CSV文件则是进行数据分析的第一步。本篇文章将通过简洁明了的流程和代码示例，教你如何实现数据可视化，特别是读取CSV文件的过程。
## 整体流程
以下是实现“数据可视化：读取CSV文件”的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-09 03:53:33
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开发嵌入式Linux程序的朋友们都有一个感触，那就是Linux太自由了，自由到没有一个大家都用的工具来开发程序，有人喜欢用Vim，有人喜欢用Emacs，有人用原生的gdb调试，有人用可视化的insight。于是就羡慕iOS和Android开发者们，他们有苹果和Google官方开发的XCode和AndroidStudio，几乎做到傻瓜化开发。但其实，以我在Linux下开发的习惯，使用QtCreato
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2024-09-04 12:59:34
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介绍各种数据可视化项目和资源
原创
2023-12-16 11:41:53
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数据可视化是让用户直观了解数据潜藏的重要信息，有助于帮助用户理解分析数据。那么数据可视化应该怎么做才能达到一个好的效果，制作数据可视化是一个设计的过程，我们可以通过尺寸可视化、颜色可视化、图形可视化、空间可视化以及概念可视化来让用户了解并分析数据。 如何做数据可视化分析? 1、明确目的和思路 首先明白数据分析的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了
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2023-09-11 13:44:35
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今天有同学问能对excel表格的商业数据可视化吗？用python做？于是我就写了一篇关于这个问题的，欢迎交流学习。 1.模块安装：pip3 install xlrd==1.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install pyecharts -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2
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2024-01-02 10:43:20
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数据可视化就是将构建模型后得出的分析结果通过图表的方式直观地展示出来，使他人更容易、更快速得到并理解数据分析结果。数据可视化工具有很多，如TABLEAU、POWER BI、PYTHON、EXCEL等等。大家根据自己的操作习惯选择即可。可视化工具提供了五花八门的图标类型，我们应如何选择它来表达分析结果呢？可视化专家Andrew Abela建议从联系、比较、分布和构成四种关系类型，选择对应的图标，他提
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2023-12-21 10:53:49
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做一份涵盖内容多、涉及数据量大的数据可视化分析报表要多久？10分钟够吗？如果奥威BI系列的分析软件会说话，恐怕要吐槽10分钟太多，5分钟足够。不说别的，论做智能数据可视化分析报表的效率，奥威BI系列软件还真不赖。套用BI报表模板，5分钟做一张以OurwayBI为例，进入软件首页即可清楚看到左侧的两大板块“BI模板秀”“BI分享秀”，点击进去就会发现这里涵盖了来自各行各业、各式各样的BI智能数据可视
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2023-09-04 23:29:33
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一、行业背景随着物联网、视频监控和人工智能等技术的快速发展和应用，利用先进技术加强信息管理和服务，是现代工厂信息化发展的新趋势。目前是传统工厂向智慧工厂转型的关键阶段，各工厂急需采用融合智能化和信息化的技术，打造集智能管理、智能生产、智能服务为一体的大数据可视化管理平台。二、方案介绍SkeyeVSS视频融合平台结合AI智能分析网关，依托物联网、人工智能、大数据云计算等高新技术，提供集生产和人员管理
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2024-01-14 19:56:01
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图标在网络上用途之广，几乎每个网站上都有着各式各样的图标，在大屏中也有着多样的图标，通过这些小小的图标，可以方便实现视觉引导和功能划分，小图标也有大用处。在各个数据可视化平台中，小编就挑选以下这个平台，带大家了解这个小图标组件。 在左侧列表中就可以找到对应的组件，这里小编调整了幕布的颜色，所以这个组件在幕布中看起来不这么明显，调整下颜色就行了。点击组件右上角 ‘
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2023-09-29 10:11:37
264阅读
目录matplotlib的绘图方式1、使用pylab方式2、pyplot方式3、面向对象的方式基本图形绘制1、散点图绘制2、折线图3、条形图4、直方图5、饼状图6、箱型图7、热力图8、极坐标样式设置1、子图和多图2、网格3、图例4、坐标轴范围5、设置坐标轴刻度6、横坐标为日期7、添加坐标轴8、添加注释9、添加纯文字10、Tex数学公式11、样式美化 matplotlib的绘图方式使用pyplot
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2024-01-08 16:06:04
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编辑导读：数据面板能够直观反映出业务变化，并有助于决策层发出业务调整与决策。那么搭建数据看板时，需要注意哪些问题？具体步骤是什么？本文作者对一次数据看板的搭建进行了复盘，结合具体案例分享了数据看板设计过程中需要注意的一些问题，供大家一同参考和学习。 在工作中，笔者负责了数据看板的后台配置化模块。在前期产品设计时，一开始没有对数据看板的需求、设计规范等的系统性认知，希望通过这次复盘，加深对数据看板
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2023-11-14 19:41:19
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【数据科学家学习小组】之数据可视化（第一期）第一周 学习总结本系列文章主要目的有两个：从数据可视化的角度出发，总结一下现在无论是数据可视化还是报表开发、BI开发的工具和思路从木东居士的学习小组学习到一些大厂的工作学习思路，让自己思考的更全面更成熟，完成的文档也更加全面、漂亮。整体流程确定主题比如，银行分析不同城市用户的储蓄率、储蓄金额，电商平台进行双十一的实时交易情况的大屏直播，物流公司分析包裹的
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2023-11-17 20:02:53
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众所周知，使用图表、图形和地图将数据可视化是沟通复杂数据的最有影响力的方式之一。同时数据可视化也是探索数据奥秘非常有效的方式。因此，近几年随着大数据时代的降临而兴起，数据可视化品牌也是大量涌出。那么不同的数据可视化工具究竟有何不同呢？下面我们选取国内3个品牌以数字类图表来进行比较。数字在日常生活和工作中非常常见，如时间、进度等等，那么不同的场景，所需要的数字类图表也是很多样化。亿信ABI首先进入官
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2023-11-10 16:11:30
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上一课时，我介绍了数据可视化分析的基本概念，通过对比的方式，讲述了数据可视化分析的概念定义和知识体系，相信你对数据可视化分析已经有了一个基本的了解。本课时，我将给大家分享数据可视化分析的方法论，内容包括：建设目标、工作方法和建设流程。希望你在学完这个课时之后，能够掌握数据可视化分析的建设目标、方法体系和操作流程，并且能够吸收和学会运用。 数据可视化分析方法论结构图 建设目标在讲解“建设目标”之前，
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2023-11-01 22:23:41
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“世界那么大，我想去看看”，还记得曾经瞬间走红的女教师不，交通便利让我们更加方便去体验不同地区的文化习俗，美景，美食等。交通本身也是促进城市经济的关键因素之一，和日常的生活更是紧密相连。随着国民经济的持续增长，交通需求越来越大同时也伴随着交通方式和交通工具增加，怎么选择才能更高效快速出行也是一个难题。比如交通拥堵路段是否有其他路线或换一种交通方式可以绕开？而在分析不同路段的时候是需要一定的数据支撑
# Python读取表格数据并数据可视化
## 1. 前言
在现代社会中，数据分析和数据可视化变得越来越重要。在众多的数据分析工具中，Python以其简洁、易学和功能强大而备受欢迎。本文将介绍如何使用Python读取表格数据，并通过数据可视化来展示和分析数据。我们将使用Pandas和Matplotlib这两个Python库来完成这个任务。
## 2. Pandas库介绍
Pandas是一个
原创
2023-09-09 11:53:31
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当下随着大数据热潮的到来，数据可视化作为一个新兴的领域，受到了学术界和工业界的重视。从可视分析、数据新闻到商业报表，各个领域都在越来越多的使用它。既然是数据可视化，说明数据是主体，可视化只是将数据以可视的形式表达的手段。接下来小编就与大家一起揭开可视化中数据的面纱，一探究竟。可视化什么：数据抽象既然是数据可视化，无可非议，可视化的元素肯定是数据，这里所指的数据是广义上的数据，包括文本、图片、声音等
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2023-08-10 12:00:22
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