python数据分析与展示（python数据分析与运用）

本篇目录：

1、python可视化数据分析常用图大集合(收藏)2、Python中数据可视化经典库有哪些?3、python可以用来干什么?4、python用于什么方向5、Python数据分析:可视化6、如何用python进行数据分析

python可视化数据分析常用图大集合(收藏)

散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作。

折线图 折线图(line chart) 是最基本的图表， 可以用来呈现不同栏 位连续数据之间的关系。绘制折线图使用的是plot.line() 的方 法，可以设置颜色、形状等参数。

Matplotlib：Matplotlib是一个非常流行的Python数据可视化库，它支持各种图表类型，如线图、柱状图、散点图、饼图等。它也支持各种数据格式，如CSV、Excel和数据库。

我们先看下所用的数据集 折线图是我们观察趋势常用的图形，可以看出数据随着某个变量的变化趋势，默认情况下参数 kind=line 表示图的类型为折线图。

Python数据可视化：箱线图 箱线图概念 箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。

针对分类数据的统计图，可以使用 sns.catplot 绘制，其完整参数如下：本课使用演绎的方式来学习，首先理解这个函数的基本使用方法，重点是常用参数的含义。其他的参数，根据名称也能基本理解。

Python中数据可视化经典库有哪些?

Python中用于数据可视化的库有多个，其中最常用的是Matplotlib和Seaborn。拓展知识：Matplotlib是一个基础的数据可视化库，它提供了大量的绘图函数和工具，可以绘制各种静态、动态、交互式的图表和图形。

Python有很多经典的数据可视化库，比较经典的数据可视化库有下面几个。matplotlib是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。

Altair Altair类似于Seaborn，主要用于统计可视是化，是一种声明性统计可视化库，JavaScript高级可视 化库 Vega-Lite的包装器。

python可以用来干什么?

python主要可以做Web和Internet开发、科学计算和统计、桌面界面开发、软件开发、后端开发。Python可以应用于众多领域，如：数据分析、组件集成、网络服务、图像处理、数值计算和科学计算等众多领域。

做日常任务，比如下载视频、MP自动化操作excel、自动发邮件。做网站开发、web应用开发，很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的。许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。

网络接口：能方便进行系统维护和管理，Linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具。图形处理：有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理。数学处理：NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。

Web和Internet开发；科学计算和统计；人工智能、教育；桌面界面开发、软件开发、后端开发。Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。

python用于什么方向

学完python的就业方向 Web开发，我们现在的生活离不开网络，离不开Web前端，学完python以后可以利用python的框架可以做网站，而且都是一些精美的前端界面。

人工智能：Python是人工智能的首选语言，选择人工智能作为就业方向是理所当然的。大数据：Python在大数据上比java更加具有效率，大数据虽然难学，但是Python可以更好的和大数据进行对接，尤其是大数据分析这个方向。

python主要可以做Web 和 Internet开发、科学计算和统计、桌面界面开发、软件开发、后端开发等领域的工作。Python是一种解释型脚本语言。

网络编程网络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。

AI工程师 人工智能是目前最火的方向之一，薪资待遇非常高（土豪的代名词）。从招聘网站上可以看到，80K、100K 的职位也有很多，流下了没有技术的泪水，当然这些职位的要求也相对较高。

多媒体应用：Python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。

Python数据分析:可视化

Pvthon。bpython- 界面丰富的 Python 解析器。ptpython-高级交互式Python解析器，构建于python-prompt-toolkit 上.Dash 比较新的软件包，它是用纯Pvthon构建数据可视 化app的理想选择，因此特别适合处理数据的 任何人。

**Excel**：这是一个广泛使用的工具，适合用于进行基础的数据可视化。它具有丰富的图表功能和强大的数据处理能力，可以轻松地创建出各种图表，如柱状图、折线图、饼图等。Excel也可以使用数据透视表进行数据分析和可视化。

数据分析：Python拥有众多的数据分析库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，可以用于数据可视化、数据处理、数据挖掘等方面的工作。

如何用python进行数据分析

1、第一阶段：Python编程语言核心基础 快速掌握一门数据科学的有力工具。第二阶段：Python数据分析基本工具 通过介绍NumPy、Pandas、MatPlotLib、Seaborn等工具，快速具备数据分析的专业范儿。

2、过多的三方库！虽然许多库都提供了x支持，但仍然有很多模块只能在x版本上工作。如果您计划将Python用于特定的应用程序，比如高度依赖外部模块的web开发，那么使用7可能会更好。

3、用Python做数据分析，大致流程如下：数据获取 可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

到此，以上就是小编对于python数据分析与运用的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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