Python薪资可视化

时间: 2023-11-05 19:50:57 浏览: 28
Python薪资可视化可以使用Python中的各种数据可视化工具来实现,比如matplotlib、seaborn、plotly等。以下是使用matplotlib绘制简单薪资分布直方图的示例代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 模拟数据 salary_list = [2500, 3500, 4500, 5500, 6500, 7500, 8500, 9500, 10500, 11500, 12500, 13500, 14500, 15500, 16500, 17500, 18500, 19500] # 绘制直方图 plt.hist(salary_list, bins=9, color='skyblue', edgecolor='black') # 添加标签和标题 plt.xlabel('Salary') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Salary Distribution') plt.show() ``` 运行示例代码,可以得到如下的薪资分布直方图: ![salary_distribution](https://user-images.githubusercontent.com/24636279/134806523-4ee21e2f-7e47-4de3-a5f0-6c6a2b4d9d89.png) 除了直方图,还可以使用其他的数据可视化方式,比如箱线图、散点图等,来更全面地展示薪资分布情况。
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python数据可视化桑基图

Python数据可视化中的桑基图是一种用于展示流动关系的图表。通过使用matplotlib库中的Sankey类,可以创建一个桑基图对象,然后通过add()方法添加数据和配置选项,最后使用finish()方法完成桑基图的绘制。 在绘制桑基图时,可以设置流动的收入和支出数据,每个流动的标签,以及流动的方向。可以通过设置边缘线条颜色、填充颜色、透明度和图表中心的标签等来美化桑基图。 示例代码如下: ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.sankey import Sankey flows = [0.7, 0.3, -0.3, -0.1, -0.3, -0.1, -0.1, -0.1] labels = ["工资", "副业", "生活", "购物", "深造", "运动", "其他", "买书"] orientations = [1, 1, 0, -1, 1, -1, 1, 0] sankey = Sankey() sankey.add(flows=flows, labels=labels, orientations=orientations, color="black", fc="lightgreen", patchlabel="生活消费", alpha=0.7) diagrams = sankey.finish() diagrams<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Python培训之可视化技术:桑基图怎么做?](https://blog.csdn.net/zy1992As/article/details/125275056)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [Python数据可视化 Pyecharts 制作 Sankey 桑基图](https://blog.csdn.net/qq_20288327/article/details/115696467)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

python招聘数据可视化毕设

好的,对于Python招聘数据可视化毕设,你可以考虑以下几点: 1. 数据采集:首先需要采集相关的Python招聘数据,可以通过爬虫技术从招聘网站上获取数据,也可以通过API接口获取数据。 2. 数据清洗:采集到的数据需要进行清洗和处理,去除重复数据、缺失值和异常值等。 3. 数据可视化:使用Python数据可视化工具,如Matplotlib、Seaborn、Plotly等,对清洗后的数据进行可视化处理,可以通过柱状图、折线图、热力图等方式呈现数据。 4. 分析报告:根据可视化结果,对Python招聘市场进行分析和报告撰写,包括行业趋势、薪资水平、技能要求等。 5. 技术实现:在实现过程中,可以考虑使用Python的数据处理和可视化库,还可以使用Web框架如Django、Flask等,将数据可视化结果展示到Web页面上。 希望以上内容对你有所帮助!

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