新闻中心

python可视化数据分析常用图大集合(收藏)

Chart） ， 用于检视同一栏位， 如图6所示。圆饼图、箱形图 圆饼图（Pie Chart） 可以用于检视同一栏位各类别所占的比 例， 而箱形图（Box Chart） 则用于检视同一栏位或比较不同 栏位数据的分布差异，如图7所示。

收集数据：首先，需要收集要展示的数据，如学生的学期成绩。 导入库：导入Python中的matplotlib库来进行绘图。 绘制折线图：使用matplotlib的绘图函数，将数据进行可视化展示。可以设置坐标轴标签、标题等。 分析结果：通过观察折线图，可以直观地看到学生成绩的变化趋势，从而进行分析。

散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。您可以使用 plt.scatterplot（） 方便地执行此操作。抖动图（Jittering with stripplot） 通常，多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。

惊艳:近百种数据可视化工具效果展示,总有一款适合你!

1、Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序，你需要了解Python程序，NodeBox与Processing类似，但没有Processing的互动功能。 Processing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java。

2、Visual.ly则是一个灵感的源泉，提供信息图的现成模板，让你的数据故事更有吸引力。而那些寻求图表与用户界面完美互动的，Crossfilter和Tangle则是互动图形GUI的佼佼者，让你的数据交互体验如丝般顺滑。地图可视化同样重要，Modest Maps轻量级且功能可扩展，Leaflet则是移动设备上的地图开发神器。

3、热力图，这个看似简单的视觉工具，实则蕴含着无限的洞察力。通过密度函数的巧妙应用，它将复杂的地图点密度可视化，帮助我们直观感知数据的集中程度，无论是在地理空间、网页、APP还是业务分析中，都有其独特的作用。

4、Echarts 开源且强大的数据可视化工具，但是需要编辑JS代码才能实现精致的数据图表。5）Power BI仪表盘工具 与Excel无缝衔接的仪表盘工具，其仪表盘具有交互式效果，并且可以上传到云端进行分享。6）Tableau 市面上较为成功的BI工具，界面美观，操作简单，且数据兼容性较好。

什么是数据可视化

1、数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

2、可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。

3、“数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。

直方图的基本应用方法有什么?

直方图是一种常见的数据可视化工具，它以矩形的宽度和高度来表示数据的频率分布。直方图的基本应用方法主要包括以下几个方面：数据整理：首先，我们需要将数据进行排序，然后确定合适的区间范围（也称为“bin”），将数据分组。这一步是制作直方图的基础，也是最重要的一步。

数据分布分析：直方图最基本的应用就是用来分析数据的分布情况。通过直方图，我们可以清晰地看到数据的集中趋势、分散程度以及是否存在异常值等。例如，在产品质量控制中，我们可以通过直方图来观察产品的性能指标是否符合正态分布，从而判断生产过程是否稳定。

l.应用程序①收集数据信息。②确定数据的极差R，等于最大值减去最小值。③确定所画直方图的组数K及每组宽度，K通常6～12组，每组宽度由极差除以组数得到。④统计频数，列频数分布表。⑤画横坐标和纵坐标，横坐标按数据值比例画，纵坐标按频数比例画。

现以某厂生产的产品重量为例，对应用直方图的步骤加以说明：（1）收集数据。作直方图的数据一般应大于50个。本例 在生产过程中收集了100个数据，列于表一中。（2）确定数据的极差（R）。用数据的最大值减去最小值 求得。

大数据可视化有什么用处?

1、检查市场 数据可视化从不同的市场获取信息，从而使您可以洞悉哪些受众将您的注意力集中在哪些受众上，以及远离哪些受众。通过在各种图表上显示这些数据，我们可以更清晰地了解这些市场中的机会。风险和回报 查看价值和风险指标需要专业知识，因为如果没有数据可视化，我们必须解释复杂的电子表格和数字。

2、可视化图表，能将数据以更加直观的方式展现出来。使数据更加客观、更具说服力。在各类报表中，用直观的图表展现数据，显得简洁、可靠。用户可以方便地以交互的方式管理和开发数据，可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量，而数据可以按其每一维的值，将其分类、排序、组合和显示。

3、医疗保健：医疗机构可以将患者的医疗数据、基因数据、临床试验数据等进行可视化分析，帮助医生更好地诊断疾病、制定治疗方案和预测疾病发展趋势。科学研究：科学家可以将实验数据、观测数据、模拟数据等进行可视化分析，帮助他们更好地理解和解释数据，发现新的科学规律和理论。

4、总之，大数据可视化设计是一种重要的数据分析和展示方式，可以帮助用户更好地理解和应用数据，提高决策效率和准确性。在实际应用中，需要根据具体的需求和场景，选择合适的可视化方式和工具，并进行优化和调整，以达到最佳的效果。以上内容是由猪八戒网精心整理，希望对您有所帮助。

5、快速建立部署 使用丰厚强壮的功能，快速建立前端剖析界面和剖析流程，缩短使用运营周期，降低企业本钱。立体数据动态出现 经过大数据的动态出现，智能剖析，运用互联网对数据实时监控，使得展现的作用动态演绎在面前。

6、大数据可视化报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。决策者可以轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。大脑记忆能力的限制。

什么是数据可视化?

什么是数据可视化？可视化通俗来讲是将数据变成可以被看见的数据图表，更通俗易懂美观，以数据为工具，以可视化为手段，目的是描述探索真实的世界。

简单的来说数据可视化就是根据数据的特征、性质等属性，通过图形图像等合适的方式，将数据直观的有概念性的展示出来，帮助大家更好的、更清晰的理解数据，掌握数据中的有用信息。

这些术语都可以用来描述数据可视化，但它们的使用场景和含义略有不同。 Table通常指的是一种结构化的数据展示方式，主要用于给定数量的数据进行分组和统计，并以行列的形式进行呈现。表格通常用于比较不同组之间的数据差异以及进行数据计算。