python数据可视化大作业
时间: 2023-09-23 19:05:45 浏览: 71
好的,我可以给您一些数据可视化的大作业的想法和建议:
1. 电影票房分析:利用IMDb或豆瓣等网站的数据,分析电影票房与评分、导演、演员、类型等因素的关系。可以使用条形图、散点图、热力图等方式进行可视化。
2. 食品价格分析:收集各地区食品价格数据,分析价格与季节、地区、种类等因素的关系。可以使用折线图、地图等方式进行可视化。
3. 股票走势分析:收集股票数据,分析股票走势与行业、公司、政策等因素的关系。可以使用K线图、折线图等方式进行可视化。
4. 大学排名分析:收集全球大学排名数据,分析排名与学科、地区、教学质量等因素的关系。可以使用条形图、地图等方式进行可视化。
5. 人口分布分析:收集各国人口数据,分析人口分布与地区、年龄、性别等因素的关系。可以使用地图、饼图等方式进行可视化。
这些仅是一些例子,您可以根据自己的兴趣和能力进行选择和创意,希望能对您有所启发。
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python数据可视化实验期末大作业
这次的Python数据可视化实验期末大作业要求我们运用所学的Python数据可视化工具,结合自己感兴趣的数据集,进行数据分析和可视化展示。我的选题是分析全球气候变化趋势与碳排放量的关系。首先,我利用Python中的pandas库对收集到的气候数据和碳排放量数据进行了清洗和整理,去除了缺失值和异常值,使得数据能够被正确分析。然后,我使用matplotlib和seaborn库绘制了全球平均气温和碳排放量随时间变化的折线图,从中可以清晰地看出两者之间的关联趋势。接着,我运用了地图可视化工具folium,绘制了全球各国碳排放量的热力图,通过色彩深浅的变化展示了不同国家的排放量情况。最后,我还运用了Plotly库制作了交互式的气候变化与排放量关系的散点图,通过悬停功能可以方便地查看具体数据点的数值。通过这次大作业,我不仅加深了对Python数据可视化工具的理解和应用,也对全球气候变化和碳排放量的关系有了更深入的认识,同时也提高了自己的数据分析能力和可视化呈现能力。希望通过这次作业,能更好地准备我以后的职业发展和科研工作。
python数据可视化人口普查大作业
好的,您需要什么样的帮助呢?关于人口普查数据可视化,我可以分享一些Python数据可视化的库,例如Matplotlib、Seaborn、Plotly等,您可以根据数据的类型和分析需求来选择合适的库进行数据可视化。同时,您还可以参考一些数据可视化的实战教程,如Python数据可视化之人口普查数据实战等。
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