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如何使用Python创建美观而有见地的图表

作者 | Fabian Bosler 来源 | Medium 在今天的文章中,将研究使用Python绘制数据的三种不同方式。将通过利用《 2019年世界幸福报告》中的数据来做到这一点。...绘图历史 分布的重要性 加载数据和包导入 快速:使用Pandas进行基本绘图 漂亮:与Seaborn的高级绘图 很棒:使用plotly创建很棒的交互式图 Python绘图历史 大约两年前,开始更认真地学习...例如研究nitty-gritty命令以更改x-ticks的倾斜度或类似的愚蠢行为。甚至不要开始使用多张图表。结果看起来令人印象深刻,并且以编程方式创建这些图表是一种奇妙的感觉。...只需要CSV文件,即可使用Python轻松创建。试试看! 目前的工作流程 最终决定使用Pandas原生绘图进行快速检查,并使用Seaborn生成要在报表和演示文稿中使用的图表(在视觉上很重要)。...看看如何在一个图表中为单个变量或多个变量生成分布。

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Python数据可视化,seaborn如何做出非常规图表

前言 上一节我们单纯使用 matplotlib 制作出以下图表: 每年小麦产量柱状图 使用不同颜色标记最小与最大值的柱子 但是,如果只是制作标准的图表,我们有许多其他的选择。...最常见的就是使用 seaborn ,他是基于 matplotlib 的包装。 这一节我们就来看看,如何使用 seaborn 生成标准图表,然后结合 matplotlib 做出定制效果。...2类:"原始" 、"修改" 行10:合并成一份数据 行12:避免数据太多,图表不利于阅读,我只保留1750年以后的数据 现在数据成这样子: 每个年份都有2行记录,字段"type"可以区分他们 使用 seaborn...可以非常方便映射多个维度的数据: 行1:hue 是类别映射,通常如果有一个列数据是文本,就可以映射上去。...这是非常合理的 但数据范围索引,却是在整个数据共27行中查找 显然,我们需要是2组的范围索引: 语义非常清晰直白 但是,怎么准确从图表容器中找到需要的 BarContainer: 行7与行12:里面的

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    如何使用ChatGPT和Claude创建软件图表

    LLM 绘图简介——使用多模态 AI 创建软件架构图并通过粘贴截图进行迭代 译自 How To Create Software Diagrams With ChatGPT and Claude,作者...在我之前的文章中,关于ChatGPT 和 Claude 可以看到你屏幕上的什么内容以及开发者如何利用它,我提到过一个浏览器扩展,它使用从完整 CNN 网站获取的图像来增强纯文本的lite.cnn.com...Claude 图表中的实体和数据流大致是我设想的那样。我可以通过一些手动编辑来修复损坏的 ASCII 布局,但这感觉很愚蠢。...有趣的是,这两种格式都不是它的优势。当我问 ChatGPT 如何渲染表格时,它编写了一个 Python 程序来执行此操作,经过几次迭代后,我得到了一个可用的结果。...请注意,这不是一个苹果与苹果的比较。Python 版本向我介绍了一个特定于维恩图的库,该库使图表易于人工编写。为此,SVG 版本需要一个包装库或工具。

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    如何正确使用数据可视化图表

    更有甚之, 不精确的数据可视化会造成你和你听众之间的信任壁垒。  所以,让我们浅析如何选择最精确和有趣的方式来可视化你的数据。...对于这种类型的信息,应该改用饼图。我接下来很快会说到。 02 折线图 与条形图非常类似,折线图对于显示随时间变化的数据或按类别分组的数据非常有用。但线图可以包含微末细节。...如果不按时间或类别展示数据,使用折线图则不适合。不过,分类数据有许多有用的图表运用形式。下面是另一种极佳的选择展示对于一个整体的比例。 03 饼图和圈图 圆图是被最广泛使用的数据可视化形态之一。...圆图包括饼图(实心)和圈图(中空,周边为圆形数据条)。 这种类型的图表非常流行,糟糕的是,它也是最常被错误使用的数据可视化类型之一。 只有当你展示的各部分加起来是一个整体时,才能使用圆图。...Investopedia的这张备忘单可以帮助您处理这种类型数据。 如果要使用饼图来展示随时间变化的数据,则需要为测量数据的每个时段创建一个新图表,并将它们一起显示以进行比较。

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    数据可视化艺术:使用cutecharts轻松创建各种图表

    词穷了~ 上篇文章写了如何使用matplotlib绘制一些基本的图表, 这篇写一下如何使用cutecharts来绘制图表以及绘制图表时支持的参数。...cutecharts是一个简单而强大的Python库,它可以轻松创建各种类型的图表,包括折线图、饼图、柱状图、散点图和雷达图。...它与matplotlib不同的是, 可以生成手绘样式的图表,可以让你的PPT或分析更生动,看起来不那么干巴。...可以直接导出html分享给别人 安装 pip install cutecharts 折线图(Line Chart) 折线图通常用于显示数据随时间变化的趋势。...upRight", "downLeft", "downRight" 可选 colors: label 颜色数组 font_family: CSS 字体风格 效果图 饼图(Pie Chart) 饼图用于显示数据的占比情况

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    动态数据可视化—使用Python的Matplotlib库创建动态图表的技巧与实践

    在数据可视化领域,Matplotlib库是Python中最流行和功能强大的工具之一。它能够生成各种静态图表,如散点图、折线图和柱状图等。...然而,Matplotlib也提供了创建动态图表的功能,使得我们能够以动画的方式展示数据的变化趋势,从而更直观地理解数据。本文将介绍如何使用Matplotlib库创建动态图表,并提供一些技巧和实践经验。...总结本文介绍了如何使用Python的Matplotlib库创建动态图表,并提供了几种常见类型的动态图表示例,包括折线图、散点图、柱状图、饼图和热力图。...通过这些示例,我们学习了如何在Matplotlib中打开交互模式,创建图形窗口和子图,以及如何通过循环更新图表的数据,从而实现动态效果。...这些技巧和实践经验可以帮助我们更好地理解数据的变化趋势,并以动画的方式展示数据的动态特性。在实际应用中,我们可以根据具体的需求和数据特点,灵活地调整图表的样式、参数和更新方式,以满足不同的可视化需求。

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    如何正确使用数据可视化图表

    一个不合适的方案,受众可能会觉得乏味或者费解,甚至兼而有之。更有甚之, 不精确的数据可视化会造成你和你听众之间的信任壁垒。 所以,让我们浅析如何选择最精确和有趣的方式来可视化你的数据。...对于这种类型的信息,应该改用饼图。我接下来很快会说到。 02 折线图 与条形图非常类似,折线图对于显示随时间变化的数据或按类别分组的数据非常有用。但线图可以包含微末细节。...如果不按时间或类别展示数据,使用折线图则不适合。不过,分类数据有许多有用的图表运用形式。下面是另一种极佳的选择展示对于一个整体的比例。 03 饼图和圈图 圆图是被最广泛使用的数据可视化形态之一。...圆图包括饼图(实心)和圈图(中空,周边为圆形数据条)。 这种类型的图表非常流行,糟糕的是,它也是最常被错误使用的数据可视化类型之一。 只有当你展示的各部分加起来是一个整体时,才能使用圆图。...Investopedia的这张备忘单可以帮助您处理这种类型数据。 如果要使用饼图来展示随时间变化的数据,则需要为测量数据的每个时段创建一个新图表,并将它们一起显示以进行比较。

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    如何使用Python创建NetCDF文件

    之前介绍过如何使用Python处理NetCDF格式文件,这次介绍一下如何创建NetCDF文件。...使用netcdf4-python创建netCDF格式文件通常按照如下流程: 1) 打开/创建netCDF文件对象 2) 定义数据维度 3) 基于定义的维度创建变量 4) 存储数据到变量 5) 为变量和数据集添加属性...创建nc文件和读取操作使用相同的命令 Dateset,只需要更改mode为w或者a,w表示写,a表示添加。...定义变量 使用.createVariable方法可以创建变量,只需要给定变量名称,变量类型,变量维度等信息即可。也可以指定一些额外选项对数据进行压缩(精度要求不高/存储空间有限的情况下)。...对应的旧文件格式数据类型为:f,d,h,s,b,B,c,i,l。 定义变量时可以定义单个变量或者使用组的形式定义变量,单个变量的定义只需要给定变量名即可,如上例所示。

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    Python内置函数 next的具体使用

    Python 3中的File对象不支持next()方法。 Python 3有一个内置函数next(),它通过调用其next ()方法从迭代器中检索下一个项目。...语法 以下是next()方法的语法 - next(iterator[,default]) 参数 iterator − 要读取行的文件对象 default − 如果迭代器耗尽则返回此默认值。...函数必须接收一个可迭代对象参数,每次调用的时候,返回可迭代对象的下一个元素。如果所有元素均已经返回过,则抛出StopIteration 异常。...函数可以接收一个可选的default参数,传入default参数后,如果可迭代对象还有元素没有返回,则依次返回其元素值,如果所有元素已经返回,则返回default指定的默认值而不抛出StopIteration

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    python 随机函数的具体各种使用

    对random模块的常用函数讲解 导入模块 import random 1、生成(0,1)的随机浮点数 num_float = random.random() 2、 生成指定范围的随机浮点数 # 生成指定范围...(1,5)内容的随机浮点数(不包括1也不包括5) num_float = random.uniform(1,5) 3、生成指定范围的随机整数 # 生成[1,5]随机整数(包括1同时也包括5) num_int...= random.randint(1,5) 4、生成指定范围的随机整数 # 生成[1,5)的随机整数(包括1,但不包括5) num_int = random.randrange(1,5) (3与4的区别在于一个不包含最后一个数字...,一个包含) 5、在自定义的列表中随机选出一个值 # 在自定义的内容随机选出一个内容(内容格式没有要求) num_choice = random.choice([1,3,'5',7]) 6、在自定义的内容中随机选出...',6,8] 中选出三个内容组成一个新的列表 7、对自定义的列表进行打乱输出(注意:在原地址进行修改,不返回值) # 对列表内容进行打乱,获取一个新的乱序的列表 list1 = [1,3,5,7,9]

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    使用Matplotlib创建基本图表的完全指南

    Matplotlib 是一个功能强大的 Python 库,用于创建各种类型的图表和可视化。无论您是数据科学家、工程师还是研究人员,Matplotlib 都可以帮助您以直观的方式探索数据并传达结果。...在本文中,我们将提供一个完整的指南,介绍如何使用 Matplotlib 创建基本的图表,包括折线图、散点图、柱状图和饼图。安装 Matplotlib首先,确保您已经安装了 Matplotlib。...)使用数据集创建图表Matplotlib 不仅可以用于绘制手动输入的数据,还可以直接使用数据集来创建图表。...这里我们将使用一个示例数据集来演示如何创建图表:import numpy as np# 生成示例数据集np.random.seed(0)x = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin...使用数据集创建图表:Matplotlib 不仅可以用于绘制手动输入的数据,还可以直接使用数据集来创建图表。绘制多系列数据:您可以在同一张图上绘制多个系列的数据,并使用图例来区分它们。

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    如何选择合适的数据图表?

    在传递信息时,有数据比没数据更有说服力,而一旦有了数据,那就牵涉到如何呈现。PowerPoint为我们提供了诸多图表,它们在一定程度上已经可以满足我们平时需求。...在对比型数据表示过程中,一个通用的图表就是条形图(或柱形图),长长短短一目了然。当然,我们也可以尝试用信息图的方式,利用颜色对比,或者大小变化来让信息更醒目。...不过,个人对信息图的使用还是有点顾虑,一不小心就很容易弄巧成拙。关于这点,见仁见智吧。 ? ? ? ? ? (三)比例关系 饼图是比例关系当之无愧的“代言人”。...(五)复合关系 有的时候信息太多太杂,单一简单图表并不能够合适(全面)地传递相关内容。此时,可以考虑利用excel提供的复合关系图表。 1.复合饼图。...当存在某几个子项所占比例确实太小,而又需要表示时,可以使用。 ? 2.折线图+条形图。 同时提供对比与趋势。 ? 还有一些时候,或者因为懒,或者因为压缩PPT页数的需要,纯表格成了没有选择的选择。

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    使用Python可视化图表分析行程数据

    这是学习笔记的第 2381篇文章 最近一直在想怎么分析一下个人的行程数据,看看能够从行程数据里面分析出点什么来。...,于是开始自己动手,第一个问题就是数据源,导航软件目前还不提供行程数据的导出,所以我是把7-8两个月的行程数据逐个照着导航行程整理出来了,大体的数据情况还可以,不过其中有些数据做了额外处理,比如时间的处理...,结果发现这个数据似乎不大理想,本来预期是比较稳定的,还打算按照这个数据做下预测。...这种情况下就得换一个思路了,先看看数据的整体分布,使用条形图其实是不好体现数据的分布情况,因为有些行程之间是没有直接关联的,比如早上和晚上的行程,因为时间的差异,条形图的模式反而会有很大的抖动。...其实数据分析到了这里,还是有很大差异的,虽然或多或少的分析出来了一些内容,但是有些指标还是没有充分使用到,而且显示的指标情况还是不够清晰,所以打算使用seaborn进一步做下调整。

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    笔记:使用python绘制常用的图表

    参考链接: Python | 使用openpyxl模块在Excel工作表中绘制图表 1 本文介绍如果使用python汇总常用的图表,与Excel的点选操作相比,用python绘制图表显得比较比较繁琐,尤其提现在对原始数据的处理上...但两者在绘制图表过程中的思路大致相同,Excel中能完成的工作python大多也能做到。为了更清晰的说明使用python绘制图表的过程,我们在汇总图表的代码中进行注解,说明每一行代码的具体作用。...        plt.show() 自定义字体及配色  图表中所使用的字体,可以使用下面的字体名称替换family=后面的内容以改变图表中所显示的字体。...图表中的颜色,可以直接使用颜色名称,也可以使用简称来设置图表中使用的颜色,本文中没有使用默认的颜色,而是使用了自定义颜色。...自定义颜色的色号,本文中使用的是Hex色号,下面给出了Hex和RGB的对应关系,以及相应的颜色。可以使用下面的Hex色号替换本文中图表的颜色。

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    五个创建交互式图表的Python库

    尽管现在有许多Python绘图库,但只有少数可以创建能够使你在线嵌入和发布的交互图表。今天与大家分享五个我们最喜爱的Python绘图库。 ◆ ◆ ◆mpld3 ?...自定义插件示例 Mpld3 将Phython的核心绘图库matplotlib和备受欢迎的JavaScript图表库D3结合在一起,创建了与浏览器兼容的可视化图形。...当使用Boken后端时,你可以结合滑块和Bokeh的工具探索图形,例如对它进行缩放和平移。...Plotly是一个默认基于网络的服务,但是你可以在Python中使用离线库,并且上传图表到Plotly免费公共服务器或付费私人服务器。从那里,你可以把图表嵌入到网页中。...这份报告以可分享的URL在线,也可以嵌入其他页面,例如下图中展示的,从1950年开始,乐高积木套装尺寸是如何改变的: ?

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    中了数据可视化的毒:BBC如何使用R语言绘制数据图表?

    BBC(英国广播公司)近日分享了他们的视觉与数据新闻团队使用 R 语言绘制新闻图表的经验。为了简化流程,他们创建了一个 bbplot 软件包和一份参考手册,并也已将它们开源。 ?...我们将在这篇文章中介绍我们如何以及为何要使用 R 语言的 ggplot2 软件包来创建可直接使用的图表,我们也会给出我们的流程和代码以及分享我们一路上所学到的东西。...在创建图表时,团队成员可以求助这个「食谱」,寻找答案和解决方案——比如如何绘制特定类型的图表(如 dumbbell chart)或如何在你的图中加入文本注释。...我们的重点是创建一个可重复的工作流程,这意味着我们无需在另一个程序中进行最后的润色,就能完全使用 R 创建出尽可能多的图表,而且将我们的知识集中到一起能让这些知识轻松地传递给不太习惯使用 R 的团队成员...在这六周之中,参与者会学习如何将数据载入 R、不同的数据类型、使用 tidyverse 软件包在 R 中进行一些非常基本的数据操作和分析、对 ggplot2 的介绍。

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    使用Plotly Express创建快速且漂亮的可视化图表

    本文将介绍如何使用Plotly Express来快速生成各种类型的可视化图表,从简单的散点图到复杂的面向大数据集的图表。什么是Plotly Express?...使用Plotly Express进行子图布局Plotly Express还支持创建多个子图并将它们组合成一个图形布局。这对于比较不同数据集或者在同一图表中显示多个相关数据非常有用。...下面是一个示例,演示如何使用Plotly Express创建一个包含两个子图的复合图表。...我们从安装Plotly Express开始,然后演示了如何使用简单的示例数据集创建各种类型的图表,包括散点图、面积图和条形图等。...我们还探讨了如何通过定制化参数来调整图表的外观和样式,包括调整标签、颜色、字体、布局等。此外,我们还介绍了如何使用Plotly Express创建动态图表和子图布局,以便更好地探索和展示数据。

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