Python有哪些数据可视化方法?
这里介绍2种python可视化的方法,分别是seaborn和pyecharts,这2个库简单易学、容易上手,可以快速绘制出简洁、漂亮的图表,而且代码量少,使用起来非常方便,下面我简单介绍一下这2个库的安装和使用,实验环境win10+python3.6+pycharm5.0,主要内容如下:
1.安装seaborn,这个直接在cmd窗口中输入命令“pip install seaborn”就行,如下:
2.安装成功后,我们可以进行一下简单的测试了,主要代码如下(官方示例):
程序运行截图如下,制图效果还不错:
3.至于更多的示例的话,可以查看一下***的教程,种类繁多,注释清楚,介绍详细,很适合开发者来学习:
1.下载安装pyecharts,这个直接在cmd窗口输入命令“pip install pyecharts”就行,如下:
使用python完成数据可视化,可以选择的库非常多,比如matplotlib、pyecharts、seaborn、ggplot、Plotly,以及在完成词云图的WordCloud库。
在这里建议一定要学matplotlib,原因有以下几点:
seaborn、ggplot、Plotly等可视化库是基于matplotlib库开发的,地位不可撼动;
matplotlib应用广泛,拜读大佬的程序的时候会经常看到该库
就要说到Python之所以应用广泛是因为Python在大数据、机器学习、人工智能等领域应用具有很大的优势,而在这些行业中会经常使用matplotlib画图
当然会用了matplotlib还是不足的,还需要学习简单易懂、效果炫酷的其他可视化库,这里建议学习pyecharts。
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。
pyecharts操作比较简单,官方中文网站介绍的非常详细,适合新手学习数据可视化。但是目前开发团队正在开发V1.0版本(还未正式发布),并且与先前的版本不兼容,会有很大改进,值得我们期待。
建议新手可以先学习0.5.11版本的pyecharts
大数据主要学习什么内容?有什么要求和条件?
大数据都学习些什么,随着互联网在近几年的飞速发展,大数据页被越来越多的人所熟知,不管是行内的人还是行外的人都纷纷加入这个行业!于是许多的培训机构也纷纷崛起,开设相关的培训课程!作为一个未来的十分有前景的行业。成为大数据工程师无疑是迎接一个很有前景的职业生涯,那么大数据工程师,要学习什么内容呢。
其实说到大数据主要学习的技术,最直接的就是从职位需求入手,但是这样也会有弊端就是导致学习的东西不会很全面。
查看各大招聘网站,BAT等大厂不同的企业要求员工具备的工作技能也是有所不同的,通过这个我们做了一个简单的分析总结可以为大家参考一下。
大数据培训的内容:
有什么要求和条件?
大数据学习相比较其他的编程会有一定的难度,需要前提满足俩个方面的条件。
一是,年龄要满足国家规定的法定工作年龄,不能够小于这个年龄,但也不能年龄太大,年龄太大的话可能不太符合企业要求,找工作就会很难。
二是,学历要满足本科,因为现在很多地方的相关企业招聘大数据技术人才基本上都是本科起步,这方面也要多加注意。
如果,各方面的条件比较满足的话,其实大数据的学习也并不像大家说的那么难,只要感兴趣适合学习大数据就可以一试。
大数据主要学习:linux.高并发处理,Hadoop,zookeeper,spark,flink这些大框架,但是细分后还是很多的呢[捂脸]
学习大数据需要有j***a基础或者python。如果没有这方面的基础的话学习大数据会不太现实。如果你有基础可以着手从以上几个方面入手学习。如果没有还是建议先学习基础语言,基础语言学好,再学大数据会很轻松哦。给你推荐一家超好的资料,百战程序员的,他们家资料很全,还细,最主要是免费的,希望对你有帮助[呲牙]
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