python數據分析折線圖,python大量數據折線圖

本文目錄一覽：

• 1、python計算折線圖的波寬
• 2、Python數據分析：可視化
• 3、python數據分析與應用-Python數據分析與應用 PDF 內部全資料版

python計算折線圖的波寬

在計算波寬的時候需要在plot的時候指定label，然後調用legend方法可以繪製圖例importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.linspace(0，100)yy2np.sin(x)np.cos(xplt.ploty1，label=’y=sin(x)’)plt.plot(x，y2，label=’y=cos(x)’)plt.legend()plt.show()。

在計算時還需要下載安裝matplotlib模塊。使用Matplotlib生成數據圖即可。

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的吉多·范羅蘇姆於1990年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。

Python數據分析：可視化

本文是《數據蛙三個月強化課》的第二篇總結教程，如果想要了解 數據蛙社群 ，可以閱讀 給DataFrog社群同學的學習建議 。溫馨提示：如果您已經熟悉python可視化內容,大可不必再看這篇文章，或是之挑選部分文章

對於我們數據分析師來說，不僅要自己明白數據背後的含義，而且還要給老闆更直觀的展示數據的意義。所以，對於這項不可缺少的技能，讓我們來一起學習下吧。

畫圖之前，我們先導入包和生成數據集

我們先看下所用的數據集

折線圖是我們觀察趨勢常用的圖形，可以看出數據隨着某個變量的變化趨勢，默認情況下參數 kind=”line” 表示圖的類型為折線圖。

對於分類數據這種離散數據，需要查看數據是如何在各個類別之間分布的，這時候就可以使用柱狀圖。我們為每個類別畫出一個柱子。此時，可以將參數 kind 設置為 bar 。

條形圖就是將豎直的柱狀圖翻轉90度得到的圖形。與柱狀圖一樣，條形圖也可以有一組或多種多組數據。

水平條形圖在類別名稱很長的時候非常方便，因為文字是從左到右書寫的，與大多數用戶的閱讀順序一致，這使得我們的圖形容易閱讀。而柱狀圖在類別名稱很長的時候是沒有辦法很好的展示的。

直方圖是柱形圖的特殊形式，當我們想要看數據集的分布情況時，選擇直方圖。直方圖的變量劃分至不同的範圍，然後在不同的範圍中統計計數。在直方圖中，柱子之間的連續的，連續的柱子暗示數值上的連續。

箱線圖用來展示數據集的描述統計信息，也就是[四分位數]，線的上下兩端表示某組數據的最大值和最小值。箱子的上下兩端表示這組數據中排在前25%位置和75%位置的數值。箱中間的橫線表示中位數。此時可以將參數 kind 設置為 box。

如果想要畫出散點圖，可以將參數 kind 設置為 scatter，同時需要指定 x 和 y。通過散點圖可以探索變量之間的關係。

餅圖是用面積表示一組數據的佔比，此時可以將參數 kind 設置為 pie。

我們剛開始學習的同學，最基本應該明白什麼數據應該用什麼圖形來展示，同學們來一起總結吧。

python數據分析與應用-Python數據分析與應用 PDF 內部全資料版

給大家帶來的一篇關於Python數據相關的電子書資源，介紹了關於Python方面的內容，本書是由人民郵電出版社出版，格式為PDF，資源大小281 MB，黃紅梅 張良均編寫，目前豆瓣、亞馬遜、噹噹、京東等電子書綜合評分為：7.8。

內容介紹

目錄

第1章　Python數據分析概述　1

任務1.1　認識數據分析　1

1.1.1　掌握數據分析的概念　2

1.1.2　掌握數據分析的流程　2

1.1.3　了解數據分析應用場景　4

任務1.2　熟悉Python數據分析的工具　5

1.2.1　了解數據分析常用工具　6

1.2.2　了解Python數據分析的優勢　7

1.2.3　了解Python數據分析常用類庫　7

任務1.3　安裝Python的Anaconda發行版　9

1.3.1　了解Python的Anaconda發行版　9

1.3.2　在Windows系統中安裝Anaconda　9

1.3.3　在Linux系統中安裝Anaconda　12

任務1.4　掌握Jupyter Notebook常用功能　14

1.4.1　掌握Jupyter Notebook的基本功能　14

1.4.2　掌握Jupyter Notebook的高 級功能　16

小結　19

課後習題　19

第2章　NumPy數值計算基礎　21

任務2.1　掌握NumPy數組對象ndarray　21

2.1.1　創建數組對象　21

2.1.2　生成隨機數　27

2.1.3　通過索引訪問數組　29

2.1.4　變換數組的形態　31

任務2.2　掌握NumPy矩陣與通用函數　34

2.2.1　創建NumPy矩陣　34

2.2.2　掌握ufunc函數　37

任務2.3　利用NumPy進行統計分析　41

2.3.1　讀/寫文件　41

2.3.2　使用函數進行簡單的統計分析　44

2.3.3　任務實現　48

小結　50

實訓　50

實訓1　創建數組並進行運算　50

實訓2　創建一個國際象棋的棋盤　50

課後習題　51

第3章　Matplotlib數據可視化基礎　52

任務3.1　掌握繪圖基礎語法與常用參數　52

3.1.1　掌握pyplot基礎語法　53

3.1.2　設置pyplot的動態rc參數　56

任務3.2　分析特徵間的關係　59

3.2.1　繪製散點圖　59

3.2.2　繪製折線圖　62

3.2.3　任務實現　65

任務3.3　分析特徵內部數據分布與分散狀況　68

3.3.1　繪製直方圖　68

3.3.2　繪製餅圖　70

3.3.3　繪製箱線圖　71

3.3.4　任務實現　73

小結　77

實訓　78

實訓1　分析1996 2015年人口數據特徵間的關係　78

實訓2　分析1996 2015年人口數據各個特徵的分布與分散狀況　78

課後習題　79

第4章　pandas統計分析基礎　80

任務4.1　讀/寫不同數據源的數據　80

4.1.1　讀/寫數據庫數據　80

4.1.2　讀/寫文本文件　83

4.1.3　讀/寫Excel文件　87

4.1.4　任務實現　88

任務4.2　掌握DataFrame的常用操作　89

4.2.1　查看DataFrame的常用屬性　89

4.2.2　查改增刪DataFrame數據　91

4.2.3　描述分析DataFrame數據　101

4.2.4　任務實現　104

任務4.3　轉換與處理時間序列數據　107

4.3.1　轉換字符串時間為標準時間　107

4.3.2　提取時間序列數據信息　109

4.3.3　加減時間數據　110

4.3.4　任務實現　111

任務4.4　使用分組聚合進行組內計算　113

4.4.1　使用groupby方法拆分數據　114

4.4.2　使用agg方法聚合數據　116

4.4.3　使用apply方法聚合數據　119

4.4.4　使用transform方法聚合數據　121

4.4.5　任務實現　121

任務4.5　創建透視表與交叉表　123

4.5.1　使用pivot_table函數創建透視表　123

4.5.2　使用crosstab函數創建交叉表　127

4.5.3　任務實現　128

小結　130

實訓　130

實訓1　讀取並查看P2P網絡貸款數據主表的基本信息　130

實訓2　提取用戶信息更新表和登錄信息表的時間信息　130

實訓3　使用分組聚合方法進一步分析用戶信息更新表和登錄信息表　131

實訓4　對用戶信息更新表和登錄信息表進行長寬錶轉換　131

課後習題　131

第5章　使用pandas進行數據預處理　133

任務5.1　合併數據　133

5.1.1　堆疊合併數據　133

5.1.2　主鍵合併數據　136

5.1.3　重疊合併數據　139

5.1.4　任務實現　140

任務5.2　清洗數據　141

5.2.1　檢測與處理重複值　141

5.2.2　檢測與處理缺失值　146

5.2.3　檢測與處理異常值　149

5.2.4　任務實現　152

任務5.3　標準化數據　154

5.3.1　離差標準化數據　154

5.3.2　標準差標準化數據　155

5.3.3　小數定標標準化數據　156

5.3.4　任務實現　157

任務5.4　轉換數據　158

5.4.1　啞變量處理類別型數據　158

5.4.2　離散化連續型數據　160

5.4.3　任務實現　162

小結　163

實訓　164

實訓1　插補用戶用電量數據缺失值　164

實訓2　合併線損、用電量趨勢與線路告警數據　164

實訓3　標準化建模專家樣本數據　164

課後習題　165

第6章　使用scikit-learn構建模型　167

任務6.1　使用sklearn轉換器處理數據　167

6.1.1　加載datasets模塊中的數據集　167

6.1.2　將數據集劃分為訓練集和測試集　170

6.1.3　使用sklearn轉換器進行數據預處理與降維　172

6.1.4　任務實現　174

任務6.2　構建並評價聚類模型　176

6.2.1　使用sklearn估計器構建聚類模型　176

6.2.2　評價聚類模型　179

6.2.3　任務實現　182

任務6.3　構建並評價分類模型　183

6.3.1　使用sklearn估計器構建分類模型　183

6.3.2　評價分類模型　186

6.3.3　任務實現　188

任務6.4　構建並評價回歸模型　190

6.4.1　使用sklearn估計器構建線性回歸模型　190

6.4.2　評價回歸模型　193

6.4.3　任務實現　194

小結　196

實訓　196

實訓1　使用sklearn處理wine和wine_quality數據集　196

實訓2　構建基於wine數據集的K-Means聚類模型　196

實訓3　構建基於wine數據集的SVM分類模型　197

實訓4　構建基於wine_quality數據集的回歸模型　197

課後習題　198

第7章　航空公司客戶價值分析　199

任務7.1　了解航空公司現狀與客戶價值分析　199

7.1.1　了解航空公司現狀　200

7.1.2　認識客戶價值分析　201

7.1.3　熟悉航空客戶價值分析的步驟與流程　201

任務7.2　預處理航空客戶數據　202

7.2.1　處理數據缺失值與異常值　202

7.2.2　構建航空客戶價值分析關鍵特徵　202

7.2.3　標準化LRFMC模型的5個特徵　206

7.2.4　任務實現　207

任務7.3　使用K-Means算法進行客戶分群　209

7.3.1　了解K-Means聚類算法　209

7.3.2　分析聚類結果　210

7.3.3　模型應用　213

7.3.4　任務實現　214

小結　215

實訓　215

實訓1　處理信用卡數據異常值　215

實訓2　構造信用卡客戶風險評價關鍵特徵　217

實訓3　構建K-Means聚類模型　218

課後習題　218

第8章　財政收入預測分析　220

任務8.1　了解財政收入預測的背景與方法　220

8.1.1　分析財政收入預測背景　220

8.1.2　了解財政收入預測的方法　222

8.1.3　熟悉財政收入預測的步驟與流程　223

任務8.2　分析財政收入數據特徵的相關性　223

8.2.1　了解相關性分析　223

8.2.2　分析計算結果　224

8.2.3　任務實現　225

任務8.3　使用Lasso回歸選取財政收入預測的關鍵特徵　225

8.3.1　了解Lasso回歸方法　226

8.3.2　分析Lasso回歸結果　227

8.3.3　任務實現　227

任務8.4　使用灰色預測和SVR構建財政收入預測模型　228

8.4.1　了解灰色預測算法　228

8.4.2　了解SVR算法　229

8.4.3　分析預測結果　232

8.4.4　任務實現　234

小結　236

實訓　236

實訓1　求取企業所得稅各特徵間的相關係數　236

實訓2　選取企業所得稅預測關鍵特徵　237

實訓3　構建企業所得稅預測模型　237

課後習題　237

第9章　家用熱水器用戶行為分析與事件識別　239

任務9.1　了解家用熱水器用戶行為分析的背景與步驟　239

9.1.1　分析家用熱水器行業現狀　240

9.1.2　了解熱水器採集數據基本情況　240

9.1.3　熟悉家用熱水器用戶行為分析的步驟與流程　241

任務9.2　預處理熱水器用戶用水數據　242

9.2.1　刪除冗餘特徵　242

9.2.2　劃分用水事件　243

9.2.3　確定單次用水事件時長閾值　244

9.2.4　任務實現　246

任務9.3　構建用水行為特徵並篩選用水事件　247

9.3.1　構建用水時長與頻率特徵　248

9.3.2　構建用水量與波動特徵　249

9.3.3　篩選候選洗浴事件　250

9.3.4　任務實現　251

任務9.4　構建行為事件分析的BP神經網絡模型　255

9.4.1　了解BP神經網絡算法原理　255

9.4.2　構建模型　259

9.4.3　評估模型　260

9.4.4　任務實現　260

小結　263

實訓　263

實訓1　清洗運營商客戶數據　263

實訓2　篩選客戶運營商數據　264

實訓3　構建神經網絡預測模型　265

課後習題　265

附錄A　267

附錄B　270

參考文獻　295

學習筆記

Jupyter Notebook（此前被稱為 IPython notebook）是一個交互式筆記本，支持運行 40 多種編程語言。 Jupyter Notebook 的本質是一個 Web 應用程序，便於創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和 markdown。 用途包括：數據清理和轉換，數值模擬，統計建模，機器學習等等 。 定義 （推薦學習：Python視頻教程） 用戶可以通過電子郵件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，將 Jupyter Notebook 分享給其他人。 在Jupyter Notebook 中，代碼可以實時的生成圖像，視頻，LaTeX和JavaScript。 使用 數據挖掘領域中最熱門的比賽 Kaggle 里的資料都是Jupyter 格式 。 架構 Jupyter組件 Jupyter包含以下組件： Jupyter Notebook 和 ……

本文實例講述了Python實現的微信好友數據分析功能。分享給大家供大家參考，具體如下： 這裡主要利用python對個人微信好友進行分析並把結果輸出到一個html文檔當中，主要用到的python包為 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安裝itchat 微信的python sdk，用來獲取個人好友關係。獲取的代碼 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict[“NickName”] = User[“NickName”] if User[“NickName”] else “NaN” User_dict[“City”] = User[“City”] if User[“City”] else “NaN” User_dict[“Sex”] = User[“Sex”] if User[“Sex”] else 0 User_dict[“Signature”] = User[“Signature”] if User[“Signature”] else “NaN” ……

基於微信開放的個人號接口python庫itchat，實現對微信好友的獲取，並對省份、性別、微信簽名做數據分析。 效果： 直接上代碼，建三個空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下載字體simhei.ttf或刪除字體要求的代碼，就可以直接運行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]#繪圖時可以顯示中文plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’]=False#繪圖時可以顯示中文import jiebaimport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解決編碼問題non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #獲取好友信息def getFriends():……

Python數據分析之雙色球基於線性回歸算法預測下期中獎結果示例

本文實例講述了Python數據分析之雙色球基於線性回歸算法預測下期中獎結果。分享給大家供大家參考，具體如下： 前面講述了關於雙色球的各種算法，這裡將進行下期雙色球號碼的預測，想想有些小激動啊。 代碼中使用了線性回歸算法，這個場景使用這個算法，預測效果一般，各位可以考慮使用其他算法嘗試結果。 發現之前有很多代碼都是重複的工作，為了讓代碼看的更優雅，定義了函數，去調用，頓時高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#導入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#讀取文件d……

以上就是本次介紹的Python數據電子書的全部相關內容，希望我們整理的資源能夠幫助到大家，感謝大家對鬼鬼的支持。

注·獲取方式：私信（666）