python数据分析，python数据分析可视化

      数据可视化有助于了解资料的分布、趋势、关系、比较和组成。有助于政策制定者检视大量数据和发现隐藏的特征。在数据分析方面，也是我们必不可少的技能。用Python收集完数据后，就需要对数据进行汇总处理，此时如果我们能够对数据进行可视化操作，对数据的分析就会更简单。接下来就由小编为您介绍python数据分析，python数据分析可视化。

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python数据分析

一、具体类型的数据可视化

1.柱状图。

一张柱状图由一系列不同高度的纵向条带表示数据分布，其中一个变量通常用于更小的数据集分析。圆柱形形图可用来比较数据间的数量，也可以用来观察某一事件的变化趋势，柱状图也可以横向或多维地表示。

柱图通常也是通过调用plot()方法绘制的。

2、折线图。

折线图主要用来表示数据变化。折线图是用直线连接不同的点。

也可以通过调用plot()方法来绘制折线图。

3、饼图。

饼状图主要用来表示数据的比重，给人一眼就能看出数据占的大小。

这个饼图是用pie()函数绘制的。

四、散点图。

散点图的功能主要是判断两个变量之间关系的强弱与否。

散点图用scatter()方法绘制。

5、气泡图。

泡泡图用来判断3个变量之间是否有某种关系。这和散点图有些相似，除了气泡图以气泡大小为新的维度。

泡泡图与散点图一样，使用"scatter"方法绘制。不同的是点的大小不同，散点图点的点相同，而气泡图点的大小不同。

6、箱线图。

箱线图通常用来表示数据的大小、比例、趋势等，它包含了一些统计数据的均值、分位数、极值等统计量，因此，该图信息量很大，不仅可以分析不同类别数据平均水平差异(需要在箱线图中添加均值点)，还可以揭示数据间离散程度、异常值、分布差异等。

箱线图我们经常使用boxplot()方法绘制。

7、雷达图像。

雷达图可用于表示周期数值的变化，也可用于表示对象/维度之间的关系。

在一般情况下，我们是做雷达图，在Excel中做表格，再用xlsxwriter模块做雷达图。

二、怎样利用Python进行数据可视化操作？

常见的工具有Matplotlib、Seaborn，这也是Python中相对比较优秀的图表制作框架。

Matplotlib：基于Python的绘图库，支持全部2D绘图和部分3D绘图。印刷品图像可以同时通过交互环境产生，有时还可以用来制作动画。

Seaborn:Seaborn基于Matplotlib可以创建丰富信息丰富且美观的统计图表。

它的特点是：内建的主题、色彩调色板、功能和可视化的单变量、双变量、线性回归工具、数据矩阵、统计型时序数据等，能够构造复杂的视觉图形。

      数据绘制到Python生态系统中，既有好处，也有坏事。有许多工具可以用于绘制数据，这既是一件好事也是一件坏事，要努力弄清楚哪个工具适合您，这取决于您要实现的目标。数据可视化分析是以各种图表的形式向领导展示数据，供领导作决策用，故能熟练地掌握饼图、柱状图、线图等制图是资料分析员必备的技能。以上就是小编为您介绍的python数据分析，python数据分析可视化。