数据可视化PS 数据可视化pdf下载

目录

1.什么是数据可视化

示例：

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2.如何安装？

3.安装Pyechart代码：

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4.小结

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1.什么是数据可视化

示例：

象形柱形图：

直方图：

3D柱形图：

 

 

 

2.如何安装？

首先我们要下载pyecharts。pyecharts是什么？ pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。 Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。 用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒， pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图 。 使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。

那么如何安装呢？这里推荐使用anaconda3来下载使用首先在官网下载

Anaconda3

 在目录文件打开：anaconda Prompt（建议在搜索框搜索打开）

3.安装Pyechart代码：

pip install pyecharts

或使用清华镜像下载（建议使用这个）：

pip install pyecharts -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

这里推荐使用这个软件做项目：

打开以后操作如下：

还需要在应用商店中下载python插件后即可食用：

 

 

pyecharts的画图语法结构：

 pyecharts数据可视化的例子：

 

from pyecharts import options as opts

from pyecharts.charts import Bar

from pyecharts.faker import Faker

c = (

    Bar()

    .add_xaxis(Faker.days_attrs)

    .add_yaxis("商家A", Faker.days_values, color=Faker.rand_color())

    .set_global_opts(

        title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-DataZoom（slider+inside）"),

datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(),

    )

    .render("bar_datazoom_both.html")

)

from pyecharts import options as opts

from pyecharts.charts import Pie, Timeline

from pyecharts.faker import Faker

attr = Faker.choose()

tl = Timeline()

for i in range(2015, 2020):

    pie = (

        Pie()

        .add(

            "商家A",

            [list(z) for z in zip(attr, Faker.values())],

            rosetype="radius",

            radius=["30%", "55%"],

        )

        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("某商店{}年营业额".format(i)))

    )

    tl.add(pie, "{}年".format(i))

tl.render("timeline_pie.html")

 附上代码社区：

包含各种图形demo的项目案例代码和演示。

图形属性修改设置以及查询地址：

 

包含pyecharts中各个功能和图形的介绍和代码参数解析。

自行修改

4.小结

它综合了 图形学、数据挖掘 和 人机交互 等技术，以可视交互界面为通道，将人感知和认知能力以可视的方式融入数据处理过程，形成人脑智能和机器智能优势互补和相互提升，建立螺旋式信息交流与知识提炼途径，完成有效的分析推理和决策。