jupyter数据可视化案例代码

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：

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

如何在Jupyter Notebook中利用Matplotlib和Seaborn库进行基本的数据可视化？请提供一个简单的数据可视化示例。

当你希望在Jupyter Notebook中实现数据可视化时，Matplotlib和Seaborn是两个非常强大的库。《Python库丰富性与数据可视化工具Matplotlib》这本书能够为你提供丰富的知识和实用的案例。

参考资源链接：[Python库丰富性与数据可视化工具Matplotlib](https://wenku.csdn.net/doc/5mn1864wxo?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，Matplotlib库能够让你创建各种静态图表，包括折线图、散点图、柱状图等。在Jupyter Notebook中，你可以直接导入Matplotlib，并使用其pyplot模块来绘制图表。以下是一个创建基本折线图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 11, 12, 13, 14]

plt.plot(x, y)
plt.title('Basic Line Chart')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.show()

而Seaborn是在Matplotlib的基础上构建的，它提供了更为简洁和美观的接口。Seaborn能够生成统计图形，并且默认样式和颜色方案更加吸引人。下面是一个使用Seaborn绘制散点图的示例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有一些数据
data = {
    'x': [1, 2, 3, 4, 5],
    'y': [10, 11, 12, 13, 14],
    'color': ['red', 'green', 'blue', 'yellow', 'purple']
}

# 转换为DataFrame
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)

sns.scatterplot(x='x', y='y', hue='color', data=df)
plt.title('Scatter Plot using Seaborn')
plt.show()

在这个例子中，我们使用了Seaborn的scatterplot函数来绘制散点图，并通过hue参数添加了颜色分类。Seaborn使得创建复杂图表的过程更加直观和简洁。

掌握如何在Jupyter Notebook中使用Matplotlib和Seaborn库进行数据可视化是数据科学和Web开发中非常重要的技能。为了深入理解这些库的高级用法和更多可视化技巧，建议阅读《Python库丰富性与数据可视化工具Matplotlib》，该资源详细介绍了这些工具的功能和最佳实践，帮助你更有效地完成数据可视化任务。

参考资源链接：[Python库丰富性与数据可视化工具Matplotlib](https://wenku.csdn.net/doc/5mn1864wxo?spm=1055.2569.3001.10343)

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：

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：

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。