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【强强联合】在Power BI 中使用Python（3）数据可视化

前两篇文章我们讲解了在Power BI中使用Python来获取数据的一些应用： 【强强联合】在Power BI 中使用Python（1） 以及如何在Power BI中使用Python进行数据清洗工作：...【强强联合】在Power BI 中使用Python（2） 这一篇我们继续讲解如何在Power BI中使用Python进行可视化呈现工作。...“#”注释掉了，但是在后台有完全相同的两行代码被真实执行了。...好了，本文入门级地讲解了如何使用Python的matplotlib库在Power BI中进行可视化呈现，以补充Power BI自带可视化类型和第三方可视化插件无法实现的功能，想必大家一定能够通过这两个大神级软件的配合使用得到自己想要的可视化呈现...众所周知，Power BI对于数据的输出是有一定限制的，至少有这么两个点： 1.可视化对象导出CSV格式限制3万行数据，这对于数据量动辄上百万甚至上亿的表来说是不可接受的； 2.而一直广为诟病的powerquery

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    Matplotlib 中文用户指南 8.2 我们最喜欢的秘籍

    共享轴限制和视图 通常用于使两个或更多绘图共享一个轴，例如，两个子绘图具有时间作为公共轴。 当你平移和缩放一个绘图，你想让另一个绘图一起移动。...object at 0xb7d8fec>] 轻松创建子图 在 matplotlib 的早期版本中，如果你想使用 pythonic API 并创建一个figure实例，并从中创建一个subplots网格...透明度填充 fill_between()函数在最小和最大边界之间生成阴影区域，用于展示范围。 它有一个非常方便的参数，将填充范围与逻辑范围组合，例如，以便仅填充超过某个阈值的曲线。...注意，postscript 格式不支持 alpha（这是一个 postscript 限制，而不是一个 matplotlib 限制），因此，当使用 alpha 时，将你的数字保存在 PNG，PDF 或 SVG...群体平均值显示为黑色虚线，并且平均值的加/减一个标准差显示为黄色填充区域。 我们使用where=X>upper_bound找到漫步者在一个标准差边界之上的区域，并将该区域变成蓝色。

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    数据科学 IPython 笔记本 8.11 多个子图

    为此，Matplotlib 具有子图的概念：可以在单个图形中一起存在的较小轴域分组。这些子图可能是插图，绘图网格或其他更复杂的布局。...在本节中，我们将探讨在 Matplotlib 中创建子图的四个例程。...正如我们之前看到的，默认情况下，这会创建一个填充整个图形的标准轴域对象。plt.axes也有一个可选参数，它是图坐标系中四个数字的列表。...参数是行数和列数，以及可选关键字sharex和sharey，它们允许你指定不同轴之间的关系。...例如，具有指定宽度和高度间距的，两行和三列网格的gridspec如下所示： grid = plt.GridSpec(2, 3, wspace=0.4, hspace=0.3) 从这里我们可以使用熟悉的

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    气象绘图——折线图

    不管你在前面是否划分了子图，plt.plot()都是可以使用的，进一步的，库包提供了ax.plot()在子图内部调用。...这种传入方式只能用来做实验讲明原理，在上手实际数据时完全受到限制。...某些时候，需要比较两根折线的相对大小，或者比较其大小的差值，可以使用在折线图之间填色的方法，该方法仍然用到C中的fill_between( )函数。...官网给出了解释： 以上图为例，蓝线和橙线在x=1.5这个地方是有交点，如果不开启interpolate，则填色时默认不填充这个交叉区域。一般来说，建议将其设置为True。...五、折线图的多坐标轴 在进行科研分析时，时常遇到两个值的量级相差悬殊，如果直接在一张表上绘制，量级小的值将会被压缩，失去图示意义，在这个时候，一般引入多坐标轴解决问题。

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    使用Matplotlib的数据可视化初学者指南

    线图 线图可能是使用Matplotlib可以创建的最简单的图形。创建一个图表来查看一个国家的排名和幸福分数之间的关系。预计排名最高的国家（排名最接近1）的幸福得分最高，排名最低的国家得分最低。...可以使用四行简单的代码创建此可视化。 rank = df['Rank'] score = df['Score'] 这两行代码是数据帧的子集。第一个创建一个仅包含每个国家/地区的总体排名的系列。...plt.plot(rank, score) plt.show() 接下来的两行代码创建了实际的图。该plt.plot()命令创建一个折线图，传入的参数告诉函数要使用哪些数据。...散点图 散点图是一种可视化两个变量之间关系的好方法，而不存在可能从折线图获得的疯狂趋势线的可能性。就像线图一样，在Matplotlib中创建散点图只需要几行代码，如下所示。...例如大约有15个国家的幸福分数在3到4之间，而且幸福分数在4.5左右的国家（约25个）数量最多。换句话说最常见的幸福分数是4.5左右的值。

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    如何使用Pandas和Matplotlib进行数据探索性可视化的最佳实践

    在Python领域，Pandas和Matplotlib是两个非常强大的库，它们提供了丰富的功能来进行数据分析和可视化。...本文将介绍如何结合使用Pandas和Matplotlib进行数据探索性可视化的最佳实践。准备工作在开始之前，确保你已经安装了Pandas和Matplotlib库。...如果还没有安装，可以使用以下命令进行安装：pip install pandas matplotlib接下来，我们将使用一个示例数据集来演示数据探索性可视化的过程。...，我们通常会对两个或多个变量之间的关系进行探索。...Seaborn风格Seaborn是一个建立在Matplotlib之上的库，提供了各种各样的美化图形的函数和工具。通过使用Seaborn的样式和调色板，我们可以轻松地创建具有专业外观的图形。

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    美化Matplotlib的3个小技巧

    在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧： 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。  ...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上，只有一个y轴。...我们可以清楚的观察到价格与销售量之间的反比关系。 共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。...它可以用于调整子图之间的填充： fig, (ax1, ax2) = plt.subplots( nrows=2, ncols=1, sharex=True

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    美化Matplotlib的3个小技巧

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    美化Matplotlib的3个小技巧

    在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧： 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。  ...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上，只有一个y轴。...我们可以清楚的观察到价格与销售量之间的反比关系。 共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。...它可以用于调整子图之间的填充： fig, (ax1, ax2) = plt.subplots( nrows=2, ncols=1, sharex=True

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    Python3.0科学计算学习之绘图（三

    matplotlib对象： 使用matplotlib的pyplot模块，可以供用户直接使用最重要的绘图命令。...np.sin(x),label='sin') ax.plot(x,amod_sin(x),label='modsin') plt.legend()       #同上 ax.lines           #这两个绘图命令使用两个...填充是突出曲线间差异的理想工具，fill_between(x,y1,y2) 函数用来填充y1,y2两个函数之间的区域 实例：Python中利用matplotlib进行曲线的部分填充： 情形一：axf=ax.fill_between...情形二：填充指定区域： #在fill_between中使用where语句进行填充，where是一个非常便捷的参数，需要一个布尔数组来指定额外的填充条件，用来选择要填充的区域的布尔数组是amod_sin(...               ax.set_yticks(np.array([-1,0.,1])) ax.set_yticklabels(('$-1$','$0$','$1$'),fontsize=18) #注意：在字符串中使用

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    pycharm如何创建py文件_程序编写入门

    1、主题 　　详细介绍如何使用PyCharm创建一个IPython Notebook（基于Web技术的交互式计算文档格式）并运行。 　　...　　　　安装了以下库installed the following packages： Jinja2 ipython matplotlib numpy pyzmq tornado sympy 　　当然...window显示了一个新创建的文件： 　　双击打开它，这是一个空的IPython Notebook文件，以 为标记，并有着与真正的IPython Notebook非常相似的工具栏： 　　4、填充并运行一个文件胞...　　单击第一个元胞，输入代码，这里键入matplotlib库的配置代码： 　　单击工具栏上的 （或者Shift+Enter）运行，Pycharm会弹出一个对话框显示IPython Notebook...接下来我们开始真正使用IPython Notebook。

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    在模仿中精进数据可视化09：近期基金涨幅排行可视化

    而今天的文章我们换个数据源，基于近3个月「股票型」以及「债券型」基金各自涨幅的前十名数据（数据来源东方财富网），来基于matplotlib使用同样的方式进行表达。...2 复刻过程 2.1 拆解主要视觉元素 其实这幅作品绘制起来主要的难度在于极坐标系下很多matplotlib涉及到的API都比较冷门，如果是对matplotlib不太熟悉的朋友可能会感觉无从下手。...按照惯例，我们先来拆解一下这幅图的主要构图元素： 「分离的两部分半圆区域」 这幅作品中的主体区域当数左上及右下区域对应的两个半圆，它们之间是存在一定宽度的间隔，因此我们需要创建两个极坐标系子图，并调整位置...配合一些额外线条和白色填充后，效果如下： 图3 「文字标注」 因为我们的基金数据中，基金的名称普遍较长，且我还希望标注出每个扇形区域对应的涨幅数额，因此我使用环绕型的文字标注方式，基于matplotlib...的text()方法，结合每个扇形区域的对应角度范围，在循环过程中推导出标注文字的旋转角度，这一步后得到的效果如下： 图4 这一步需要注意的是，matplotlib中text()在旋转时，其针对水平和竖直方向对齐方式

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    在Python中使用Matplotlib画多个绘图，so easy！

    标签：Python，Matplotlib Python的Matplotlib库是使用最广泛的数据可视化库之一。...在本文中，我们将演示如何使用Matplotlib库绘制多个绘图。 绘制单个绘图 在展示如何绘制多个绘图之前，先浏览一个演示如何使用Matplotlib绘制单个绘图的示例，以确保掌握基本原理。...输入值由-100到100之间的50个等距点组成。 注意：%matplotlib inline代码段仅适用于Jupyter笔记本。...subplot()函数绘制多个绘图，需要执行两个步骤： 1.首先，需要使用三个参数调用subplot()函数：（1）网格的行数，（2）网格的列数，以及（3）用于绘制的位置或轴。...这个脚本将使用subplot()函数在两行三列的网格中绘制六个折线图。 使用subplots()函数 使用subplot()函数，需要为每个后续绘图设置位置。subplot()函数消除了此要求。

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    【Python】在模仿中精进数据可视化09：近期基金涨幅排行可视化

    而今天的文章我们换个数据源，基于近3个月「股票型」以及「债券型」基金各自涨幅的前十名数据（数据来源东方财富网），来基于matplotlib使用同样的方式进行表达。...按照惯例，我们先来拆解一下这幅图的主要构图元素： 「分离的两部分半圆区域」 这幅作品中的主体区域当数左上及右下区域对应的两个半圆，它们之间是存在一定宽度的间隔，因此我们需要创建两个极坐标系子图，并调整位置...)来基于面积填充进行映射（调色盘方案基于palettable），因为是极坐标系，所以对应传入的参数变成了角度范围和半径序列，配合一些额外线条和白色填充后，效果如下： ?...图3 「文字标注」 因为我们的基金数据中，基金的名称普遍较长，且我还希望标注出每个扇形区域对应的涨幅数额，因此我使用环绕型的文字标注方式，基于matplotlib的text()方法，结合每个扇形区域的对应角度范围...图4 这一步需要注意的是，matplotlib中text()在旋转时，其针对水平和竖直方向对齐方式，在极坐标系中有些要注意的地方，我在上图中设置了参数rotation_mode='anchor'，它帮助我们

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    Matplotlib Animations 数据可视化进阶

    这篇博客侧重如何在 Python 中使用 Matplotlib 增加动画。...我们随机选择一部分格子进行填充 (首次模拟，我随机在2500个格子里面填充了1500个)，这里的一个格子代表一个单元格 每一个填充的格子的周围至多有一个格子为死亡 每一个填充的格子的周围有至少四个格子不会死亡...每一个填充的格子的周围有两到三个格子存活 每一个被三个填充格子相邻的空格子将会成为一个新的单元格 开始 我们先引入我们需要的 Python 包，利用 matplotlib 动画模块的 FuncAnimation...使用 numpy 向量 my_board 代表我们的面板，我们初始化52x52结构的向量，值都是0（由于边缘填充所以比50x50大一些），然后调用函数 init_board() 使用 pos_list...frames 是动画最大帧数的限制，这里我们设置成 200 帧，也就是说 200 帧后动画会自动结束。 interval 是每两帧的间隔时间，单位为毫秒。这里我们用 50 毫秒。

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