Python数据可视化给你带来了大量的好处。它使你能够快速了解数据之间的复杂关系。因此，你可以轻松地识别模式和趋势。你可以通过不同的图表和图形向他人传达信息。另外，Python数据可视化工具帮助你掌握复杂的数据。更重要的是，它们使你能够有效地做出战略性商业决策。这就是为什么你需要学习用Python进行数据可视化的方法。
Python使表示复杂信息变得非常容易。它支持各种库，帮助你只用几行代码就能完成工作。在这篇文章中，你会发现所有的细节。
什么是Python中的数据可视化？
Python中的数据可视化是指通过视觉辅助工具，如图表、绘图和信息图，对复杂的信息进行图形化表示。它允许你有效地将数据关系可视化。因此，你可以很容易地发现关键的洞察力。你可以使用这些信息来做出数据驱动的决策，并发展你的业务。
你如何执行Python 数据可视化?
Python提供了几个图形库，帮助你毫不费力地将数据可视化。最流行的有
- Matplotlib：一个用于在Python中创建交互式可视化的综合库
- Pandas：一个用于分析数据的Python库。
- Seaborn：一个建立在matplotlib之上的数据可视化库
- Plotnine：一个基于ggplot2的Python图形语法的实现。
- Plotly：一个开源的绘图库，支持超过40种独特的图表类型
在本教程中，我们将使用Matplotlib、Pandas和Seaborn来创建Python中的基本数据可视化。让我们开始吧。
Python数据可视化的先决条件是什么？
- Python：你需要在你的电脑上安装它。
- Jupyter笔记本：在你的电脑上安装最新的版本。
我需要哪些数据集用于Python数据可视化？
第一步是下载所需的数据集。在本教程中，我们将使用两个不同的数据集。Iris [1] 和 Wine Reviews [2]。它们可供免费下载。
一旦你完成了下载，把这两个文件放到你项目的根目录下。文件结构将看起来像这样。
然后，你必须在同一文件夹中创建一个新文件，名为 "Introduction-to-Data-Visualization-with-Python-Ehsanul"。
现在，用双击打开该文件。
我怎样才能导入Python数据可视化所需的库？
第二步是导入所需的库。我们将使用Matplotlib, Pandas, Pylab, 和Numpy。你可以通过使用这些行来导入它们。
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import pylab as pl
import numpy as np
%matplotlib inline
我如何为Python数据可视化读取数据集？
接下来，让我们来读取第一步中下载的数据集。让我们从iris.csv文件开始。使用这一行来读取前五行的sepal_length、sepal_width、petal_length、petal_width和class 列。
iris = pd.read_csv('iris.csv', names=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class'])
print(iris.head())
输出结果将是这样的。
接下来，让我们读取winemag-data-130k-v2.csv文件。使用这一行来读取前五行。
wine_reviews = pd.read_csv('winemag-data-130k-v2.csv', index_col=0)
wine_reviews.head()
输出结果将是这样的。
现在，你已经完全准备好用Python创建数据可视化了。
如何用Matplotlib创建Python数据可视化？
你可以使用Maplotlib来建立漂亮的数据可视化。让我们来创建一个散点图、一个折线图和一个柱状图。
如何创建散点图？
1.首先，你要创建一个图和轴。
fig, ax = plt.subplots()
2.然后，你可以用这条线将萼片长度与萼片宽度进行散射。
ax.scatter(iris['sepal_length'], iris['sepal_width'])
3.接下来，你必须用这段代码设置标题和标签。
ax.set_title('Iris Dataset')
ax.set_xlabel('sepal_length')
ax.set_ylabel('sepal_width')
你会看到这样的输出。
4.最后，让我们通过为三个类别添加三种不同的颜色来使图表变得有意义。你将用红色表示Iris-setosa，绿色表示Iris-versicolor，而蓝色表示Iris-virginica。添加这段代码。
# create a color dictionary
colors = {'Iris-setosa':'r', 'Iris-versicolor':'g', 'Iris-virginica':'b'}
# create a figure and axis
fig, ax = plt.subplots()
# plot each data-point
for i in range(len(iris['sepal_length'])):
ax.scatter(iris['sepal_length'][i], iris['sepal_width'][i],color=colors[iris['class'][i]])
# set a title and labels
ax.set_title('Iris Dataset')
ax.set_xlabel('sepal_length')
ax.set_ylabel('sepal_width')
你会看到这样的输出。
我如何创建一个折线图？
创建一个折线图非常简单。你需要利用**plt()**方法。以下是具体步骤。
1.首先，你需要获得要绘制的列。
columns = iris.columns.drop(['class'])
2.然后你要创建x_data。
x_data = range(0, iris.shape[0])
3.接下来，你需要创建图和轴。
fig, ax = plt.subplots()
4.然后你可以用这个代码绘制每一列。
for column in columns:
ax.plot(x_data, iris[column])
5.最后，你需要用这一行来设置标题和图例。
ax.set_title('Iris Dataset')
ax.legend()
输出结果将是这样的。
如何创建一个条形图？
你可以通过利用条形图方法来创建条形图。以下是具体步骤。
1.首先，你必须创建一个图和轴。
fig, ax = plt.subplots()
2.然后，你必须用这条线计算每个类别的出现次数。
data = wine_reviews['points'].value_counts()
3.接下来，你必须获得X和Y数据。
points = data.index
frequency = data.values
4.然后，你可以通过将点和频率 传入ax.bar()方法来创建柱状图。
ax.bar(points, frequency)
5.最后，你必须设置标题和标签。
ax.set_title('Wine Review Scores')
ax.set_xlabel('Points')
ax.set_ylabel('Frequency')
你会看到这个输出。
我如何用Seaborn创建Python数据可视化？
Seaborn是另一个流行的可视化库。它是建立在Matplotlib之上的。让我们用它来创建一个柱状图和一个折线图。
我怎样才能导入Seaborn？
你可以用这条线导入Seaborn。
import seaborn as sns
我怎样才能用Seaborn创建直方图？
你只需要使用这段代码来创建直方图。
sns.distplot(wine_reviews['points'], bins=10, kde=False)
你会得到这样的输出。
我怎样才能用Seaborn创建一个线形图？
只需使用这段线。
sns.lineplot(data=iris.drop(['class'], axis=1))
你会得到这样的输出。
我应该使用Python进行数据可视化吗？
Python是地球上最流行的语言之一。它是开源的。因此，你不需要花钱就可以使用它的功能和库。此外，你可以很容易地将Python连接到任何数据库系统。因此，你可以获得灵活性。除此之外，Python是高度可扩展的。它对于处理和表示大量的数据非常有用。这就是为什么你应该强烈考虑使用Python进行数据可视化。
PyScripter 是否支持 Jupyter 笔记本？
PyScripter 支持 Jupyter 笔记本。但是，您需要在 PC 上使用 "pip "安装 "jupiter"。安装完成后，您可以开始在 PyScripter 上使用笔记本。
关于Python数据可视化的常见问题
哪种数据可视化工具最适合 python？
最好的Python数据可视化工具是Matplotlib。它是一个综合库，可以方便地创建静态、动态和交互式的可视化。Matplotlib是在2003年发布的。现在，它是地球上最流行的Python绘图库。
Python中的数据可视化是什么意思？
Python中的数据可视化是指用视觉格式表示复杂数据的做法，如图表、图形、地图等。它使你能够快速理解关键的见解并有效地做出重要的商业决策。Python提供了几个惊人的数据可视化库。最流行的是Matplotlib、Seaborn和Pandas。
如何在Python中实现大数据的可视化？
你可以使用不同的库将Python中的大数据可视化，包括Panda和Matlotlib。它们非常容易使用。它们需要你写几行代码来实现复杂数据的可视化。因此，你可以提高你的效率和工作流程。
Python对数据可视化有好处吗？
Python是实现数据可视化的最佳编程语言。它提供了强大的图形包，如Matplotlib、Panda、Seaborn等。它们使你只需几行代码就能毫不费力地将复杂的数据可视化。
哪种Python库被用于数据可视化？
你可以使用各种库来实现Python中的数据可视化，包括Matplotlib、Seaborn、Pandas、Plotly和Plotnine。
