此项目是根据pink老师的课程实现的ECharts数据可视化项目 项目地址: http://tq07.gitee.io/echarts Echarts基础知识 ECharts,一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,可以流畅的运行在 PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖矢量图形库ZRender,提供直...

盒图主要是看一个数据的分布情况,也适用于EDA异常值的查找 Q1是四分之一分为数 Q3是四分之三分为数 median中位数 IQR=Q3−Q1Q3-Q1Q3−Q1 基本图形 线条颜色 我们可以设置线条的显示颜色 横图 分别配色 小提琴图...

单变量 直方图看数据分布 多变量 使用seaborn自带数据集进行分析 当数据较多时,需要看数据聚集程度,可以用下面的方法 查看所有变量之间的相关性 分类变量 数图 盒图/小提琴图 factorplot factorplot是一封装了多种图形的函数 seaborn.factorplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, row=None, col=None,...

DataGear看板提供了导入静态HTML模板的功能,使您可以利用现有的HTML模板资源快速制作动态可视化数据看板。 首先,您需要准备一套已设置好布局的静态HTML模板,其中包含的HTML主页及相关资源,例如: 它的静态效果如下图所示: 然后,将这套静态HTML模板压缩到一个ZIP文件中(注意index.html及其资源要直接放在压缩包的根目录下),使用DataGear看板的[导入]功能,将这个Z...

本博客学习pandas数据结构和seabon,以kaggle数据集为例,完成数据可视化以及相关性分析。数据总共12列,其中Survived列为target属性(y属性)。 加载原始数据 可视化相关性矩阵 计算各个属性的线性相关性,颜色越深相关性越大,并将与Survived相关性排序打印。 Pclass : -0.338481035961 Fare : 0.257306522385 Parch : ...

Python可视化

可视化  数据可视化

  

2020-09-20 02:07:45

*1、饼状图函数 pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None...

DataGear看板的dg-chart-theme属性,提供了简单且强大的自定义图表主题功能。 通常,只需要设置其color、backgroundColor、actualBackgroundColor值即可,看板会根据它们自动生成标题、图例、提示框、高亮框等相关配色。 例如,定义全局图表配色: 对应的效果图如下: 当看板有背景图片时,通常希望图表背景色是透明的,此时应设置actualBackgro...

常用的可视化图形有 折线图,散点图,直方图 绘图使用到的模块为 matplotlib.pylab 绘制折线图和散点图使用plot方法,绘制直方图使用hist方法 在绘图之前我们现补充一点关于正太分布的知识点 如果想生成一组正太分布的数据,我们可以使用numpy模块下的random包下的normal()方法 normal(均数,西格玛,要生成数据的个数),返回一个list列表,注意,西格玛越小,正太...

散点图的绘制 散点图 (scatter diagram): 是以一个变量为横坐标,另一变量为纵坐标,利用散点的分布形态放映变量关系的一种图形。主要由matplotlib库里的plt.plot(x,y,style,color=(r,g,b)’)函数实现,主要由如上四个参数。 如果想要改变颜色,则需调动color参数。 添加x,y轴标签则只需调用,如下函数,不过由于中文字体不能显示于原生环...

       这一段时间是毕业季,作为一名毕业的应届生,这两天事情也是比较多。前一段时候在学校的时候帮导师做一个关于node-red的项目,顺便带一下大三的学弟们,这两天学弟问了我一个关于node-red-dashboard模块中关于chart节点如何实现多数据统计的问题,昨天晚上花了点时间研究了一下,今天赶紧写一下博客记录分享一下,好了,废话不多说,进入正...