有没有一套完整的python大数据可视化系统的源码

有，比较流行的大数据可视化系统包括：

1. Matplotlib：Python中最著名的绘图库，可以绘制各种类型的图形，包括线图、散点图、柱状图、饼图等。

2. Seaborn：基于Matplotlib开发的高级数据可视化库，提供了更多的统计图形，如热力图、密度图、分布图等。

3. Plotly：提供了强大的交互式可视化功能，支持多种图形类型，包括散点图、线图、热力图等。

4. Bokeh：同样提供了强大的交互式可视化功能，支持Python和JavaScript，可以创建静态和动态图形。

5. Pygal：基于SVG技术的可扩展矢量图形库，可以创建各种类型的图形，包括线图、柱状图、饼图等。

这些库都有完整的源码和使用文档，可以到官方网站或GitHub上查看和下载。

相关问题

有没有一套完整的python大数据可视化系统的案例带源码

是的，以下是一个完整的Python大数据可视化系统案例，包括源代码和数据集：

数据集：Wine Reviews 数据集（来源于Kaggle）

目标：使用Python进行数据可视化和探索性数据分析，通过各种图表和图形来了解数据集中的信息和趋势。

技术栈：Python（Pandas，Matplotlib，Seaborn）

代码：

1. 导入必要的库和数据集

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 导入数据集
wine_df = pd.read_csv('winemag-data_first150k.csv', index_col=0)

2. 数据集概览

# 显示数据集前5行
wine_df.head()

# 数据集大小
wine_df.shape

# 数据集列信息
wine_df.info()

# 数据集描述性统计
wine_df.describe()

3. 单变量分析

# 频率分布表
wine_df['points'].value_counts()

# 频率分布图
sns.countplot(x='points', data=wine_df)

# 密度图
sns.kdeplot(wine_df['points'], shade=True)

# 直方图
plt.hist(wine_df['points'], bins=20)

4. 双变量分析

# 散点图
sns.scatterplot(x='points', y='price', data=wine_df)

# 折线图
wine_df.groupby('points')['price'].mean().plot()

# 箱线图
sns.boxplot(x='points', y='price', data=wine_df)

# 热力图
sns.heatmap(wine_df.corr(), annot=True, cmap='coolwarm')

5. 多变量分析

# 散点矩阵图
sns.pairplot(wine_df[['points', 'price', 'province', 'variety']], hue='province')

# 多变量箱线图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6))
sns.boxplot(x='variety', y='price', hue='province', data=wine_df[wine_df['price']<100], ax=ax)
plt.xticks(rotation=90)

以上就是一个完整的Python大数据可视化系统案例，包括数据集导入、数据集概览、单变量分析、双变量分析和多变量分析。通过这些图表和图形，可以更好地理解数据集中的信息和趋势。