网站导航栏设计,wordpress搜索标题,用jsp做的网站源代码,介绍移动互联网的网站有哪些本篇文章给大家谈谈python3 数据分析项目案例#xff0c;以及用python做数据分析案例#xff0c;希望对各位有所帮助#xff0c;不要忘了收藏本站喔。 目录 一丶可视化绘图案例 1.曲线图 2.柱形图 3.点线图 4.3D散点图 5. 绘制漏斗图 6. 绘制词云图 二丶包/模块使用示例 (1)…本篇文章给大家谈谈python3 数据分析项目案例以及用python做数据分析案例希望对各位有所帮助不要忘了收藏本站喔。 目录 一丶可视化绘图案例 1.曲线图 2.柱形图 3.点线图 4.3D散点图 5. 绘制漏斗图 6. 绘制词云图 二丶包/模块使用示例 (1)用于生成随机整数 (2)进行序列随机处理 (3)time模块 三丶pandas对数据的预处理 1.检测重复值 2.标准化数据 3.哑变量处理 四丶离散化连续型数据 1.等宽法离散化 2.等频法 3.聚类分析法 五丶总结 Python数据分析的特点 1.易于学习和使用 Python语言的语法简单易懂相对于其他编程语言而言容易上手和掌握。此外Python拥有丰富的第三方库如Numpy、Pandas、Matplotlib等这些工具都是专门为数据分析而设计的能够大大提升代码的编写效率和数据分析速度python画笑脸的源代码。 2.数据处理能力强 在数据分析过程中首要的工作就是对数据进行清洗和处理。Python拥有方便、简单、高效的数据处理工具包括但不限于Numpy和Pandas。Numpy提供了处理大量数值数据的高性能矩阵运算工具而Pandas则更适用于处理表格数据提供了数据读取、清洗、操作和可视化等功能为数据分析带来了非常大的方便。 3.数据可视化能力强 数据可视化是数据分析过程中不可缺少的环节而Python也提供了多种实用的数据可视化工具如Matplotlib、Seaborn、Plotly等。这些工具都可以非常方便地绘制各种图表和可视化元素帮助数据分析人员更好地理解数据进而做出更优秀的数据分析和决策。 一丶可视化绘图案例 Matplotlib将数据绘制在Figure(图形)对象上每个Figure对象可以包含一个或多个Axes(坐标轴)多个Axes会将Figure切分成多个区域展示不同的Subplots(子图)。每个坐标轴都可以设置标题x轴标签y轴标签等属性。 pyplot是Matplotlib的关键模块提供了很多构建图表的函数接口pyplot提供的绘图方式类似于Matlab主要适用于交互式绘制图形。 1.曲线图 这是一个基于Matplotlib库的绘制曲线图的代码。代码中首先通过numpy库生成一个从0到1步长为0.01的等差数列并将其赋值给变量data。接着使用plt库中的函数进行图像的设置。plt.title函数用于添加图表总标题plt.xlabel和plt.ylabel函数用于添加x轴和y轴的标签plt.xlim和plt.ylim函数用于设定x轴和y轴的范围plt.xticks和plt.yticks函数则用于设置刻度。可以看到这些函数都相当于为图表添加了各种元素增强了数据可视化的性质。 代码中使用plt.plot函数分别绘制了yx^2和yx^4的曲线并通过plt.legend函数添加了图例。最后调用plt.savefig函数保存图片到指定位置使用plt.show函数输出图形。通过曲线图可以直观地看到这两个函数在区间[0,1]内的图像有助于数据分析人员进行快速判断和决策。 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# %matplotlib inline表示在行中显示图片
data np.arange(0, 1.1, 0.01)
plt.title(lines)#添加标题
plt.xlabel(x)#添加×轴的标签
plt.ylabel(y)#添加y轴的标签
plt.xlim((0, 1))#确定×轴范围
plt.ylim((0, 1))#确定y轴范围
plt.xticks([0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1])#规正X拙反
plt.yticks([0, 0.2, 0.4 ,0.6, 0.8, 1])#确定y轴刻度
plt.plot(data, data ** 2)#添加yx^2曲线
plt.plot(data, data**4)#添加yx^4曲线
plt.legend([yx^2,yx^4])#添加图例
plt.savefig(E:/Python数据分析/yx^2.jpg)
plt.show()
