Python数据可视化技术题库

好的，我可以为您提供一些Python数据可视化技术的题库，供您练习和学习：

1. 使用Python绘制简单的折线图，显示一周内某城市的气温变化情况。

2. 使用Python绘制散点图，显示一组学生的身高和体重数据，并添加趋势线。

3. 使用Python绘制柱状图，比较不同城市的人口数量。

4. 使用Python绘制堆叠面积图，显示一年内某公司的销售额和利润变化情况。

5. 使用Python绘制雷达图，比较不同运动员在不同项目上的表现。

6. 使用Python绘制热力图，显示一组数据在时间和空间上的变化情况。

7. 使用Python绘制饼图，显示某公司不同部门的占比情况。

8. 使用Python绘制地图，显示某地区不同地点的分布情况。

希望这些题目可以帮助您熟练掌握Python数据可视化技术。

相关问题

Python数据可视化题库

### Python 数据可视化练习题库

#### 题目一：绘制简单折线图
使用 `matplotlib` 库完成以下任务：

1. 创建两个列表 `x = [1, 2, 3, 4, 5]` 和 `y = [2, 3, 5, 7, 11]`.
2. 使用这些数据创建一个简单的折线图.
3. 设置图表标题为 "Simple Line Plot".
4. 添加 X 轴标签 "X-axis" 和 Y 轴标签 "Y-axis".

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.plot(x, y)
plt.title('Simple Line Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()

#### 题目二：柱状图比较不同类别数值
给定如下字典形式的数据集:

| 类别 | 数值 |
| --- | ---- |
| A | 10 |
| B | 15 |
| C | 7 |

利用此数据制作一个垂直条形图.

categories = ['A', 'B', 'C']
values = [10, 15, 7]

plt.bar(categories, values)
plt.title('Bar Chart Comparison')
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
plt.show()

#### 题目三：饼图展示比例分布
根据下面给出的比例分配，画出相应的饼图来表示各项所占百分比。

- 成本: 40%
- 利润: 60%

labels = ['Cost', 'Profit']
sizes = [40, 60]

plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.axis('equal')  # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
plt.title('Pie Chart of Proportions')
plt.show()

#### 题目四：散点图关联两变量关系
假设有一组随机生成的二维坐标点 (x,y)，尝试通过散点图画出它们之间的潜在联系，并设置颜色渐变反映密度变化。

import numpy as np

n_points = 100
x = np.random.rand(n_points)
y = np.random.rand(n_points)

colors = np.random.rand(n_points)
area = (30 * np.random.rand(n_points)) ** 2  # 0 to 15 point radii

plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5)
plt.title('Scatter Plot with Color Gradient')
plt.colorbar().set_label('Density')
plt.show()

数据分析与可视化期末试题 python

数据分析与可视化是一门重要的课程，而Python是一种非常流行的数据分析工具。期末试题通常涉及到基本的数据分析和可视化技能，接下来我将详细讨论这些方面。

首先，数据分析是对数据进行收集、清洗、处理和分析的过程。在期末试题中，你可能会需要使用Python库如pandas来导入数据、清洗数据、计算统计量、进行数据筛选和分组等操作。同时，你可能还需要使用一些统计方法和模型来对数据进行分析，比如描述性统计、假设检验和回归分析等。

其次，可视化是将数据用图表、图形等方式展现出来，以便更直观地理解和传达数据信息。在期末试题中，你可能会需要使用Python库如matplotlib和seaborn来绘制各种类型的图表，比如折线图、柱状图、散点图、箱线图等。同时，你还需要注意图表的美观度和易读性，以及选择合适的图表类型来展现不同类型的数据。

最后，综合数据分析与可视化，期末试题可能会要求你根据给定的数据集挖掘出有价值的信息，并用图表直观展现出来。这需要你有对数据分析方法的理解和灵活运用，并能够用可视化手段清晰表达。

综上所述，数据分析与可视化期末试题Python部分涉及对数据的处理、分析和可视化展现，对Python库的熟练应用和对数据分析方法的理解都是至关重要的。希望你能在期末试题中发挥出色！