jupyter数据可视化案例代码
时间: 2023-08-24 16:04:31 浏览: 62
当然,我可以为你提供一些 Jupyter 数据可视化的案例代码。这里是一个简单的例子,使用 Matplotlib 和 Pandas 库绘制一个折线图:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个示例数据
data = {'年份': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019],
'销售额': [100, 150, 200, 180, 220]}
df = pd.DataFrame(data)
# 绘制折线图
plt.plot(df['年份'], df['销售额'])
# 添加标题和标签
plt.title('年度销售额')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('销售额')
# 显示图形
plt.show()
```
这个例子使用 Pandas 创建了一个包含年份和销售额的数据框,然后使用 Matplotlib 绘制了一个简单的折线图。你可以根据自己的需求修改数据和图形样式。希望对你有所帮助!如果你有其他问题,可以继续问我。
相关问题
python爬虫数据可视化分析案例
以下是一个简单的Python爬虫数据可视化分析案例:
首先,我们需要使用Python爬虫从网站上获取数据。这里我们以爬取豆瓣电影Top250为例,代码如下:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://movie.douban.com/top250'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299'
}
def get_movie_list(url):
movie_list = []
r = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
for i in soup.find_all('div', class_='info'):
title = i.find('span', class_='title').get_text()
rating = i.find('span', class_='rating_num').get_text()
movie_list.append((title, rating))
return movie_list
if __name__ == '__main__':
movie_list = get_movie_list(url)
print(movie_list)
```
接下来,我们要对这些数据进行可视化处理。这里我们使用Matplotlib库来绘制柱状图和散点图。代码如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
def draw_bar_chart(data):
x = [i[0] for i in data]
y = [float(i[1]) for i in data]
plt.bar(x, y)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()
def draw_scatter_chart(data):
x = [i for i in range(len(data))]
y = [float(i[1]) for i in data]
plt.scatter(x, y)
plt.xticks(x, [i[0] for i in data], rotation=90)
plt.show()
if __name__ == '__main__':
movie_list = get_movie_list(url)
draw_bar_chart(movie_list)
draw_scatter_chart(movie_list)
```
运行程序,我们就可以看到绘制出的柱状图和散点图了。这些图表可以帮助我们更直观地了解数据,以便进行后续分析。
注意:如果你想在 Jupyter Notebook 中实现交互式数据可视化,可以考虑使用Python的另一个库Bokeh。
python高校数据可视化
Python高校数据可视化可以使用Pandas和Pyecharts库来实现。首先,使用Pandas库读取数据文件,并使用Counter函数统计不同大学的隶属情况。然后,使用Pyecharts库中的Bar图表来绘制柱状图,展示不同大学隶属情况的数量。最后,使用render_notebook()函数将图表显示在Jupyter Notebook中。
以下是一个示例代码,用于实现Python高校数据可视化:
```python
import pandas as pd
from collections import Counter
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.globals import ThemeType
# 读取数据
datafile = u'/home/mw/input/university_data1034/'
data = pd.read_excel(datafile)
# 统计不同大学的隶属情况
attr = data\['隶属于'\].tolist()
result = Counter(attr)
d = sorted(result.items(), key=lambda x: x\[1\], reverse=True)
key = \[i\[0\] for i in d\]
value = \[i\[1\] for i in d\]
# 绘制柱状图
c = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))
.add_xaxis(xaxis_data=key)
.add_yaxis("数量", y_axis=value)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="全国不同大学隶属情况"),
datazoom_opts=\[opts.DataZoomOpts(), opts.DataZoomOpts(type_="inside")\],
)
)
# 在Jupyter Notebook中显示图表
c.render_notebook()
```
这段代码将会读取数据文件,并根据隶属情况统计不同大学的数量。然后,使用Bar图表绘制柱状图,展示不同大学隶属情况的数量。最后,使用render_notebook()函数将图表显示在Jupyter Notebook中。
希望这个示例代码能够帮助到你进行Python高校数据可视化。如果你需要更多关于Python的精彩内容,可以关注我获取更多资料。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python酷炫毕业论文案例,对全国大学数据进行可视化分析](https://blog.csdn.net/yunyun889901/article/details/119889750)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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