自学开始,回归优快云

       现在这个社会竞争这么激烈,对于一个即将毕业的我来说,7月份出来实习,在北京找到了一家公司,实习了三个月,因为在学校学的东西还是有限的,找工作也只能从最基础的做起了,经过三个月的实习,虽然在哪个公司技术没学多少,但是我还是学习到了很多工作经验,知道目前的状况,应该怎样去做,对于一个学技术的我来说,技术才是硬道理,我就辞职了,我决定要开始自学了,在学校的时候,在网上也找了一些学习的视频,发现都是太老的了,现在我的同学们很多去培训机构,我从上大学就知道一定不能去那种地方,太坑了。但是每个人的想法不一样,我去实习,同学去培训,他这也培训完了,刚找到一家公司,感觉去培训学的东西,没什么鸟用,真心还是建议大家多多的自学吧。

          现在我从网上找到了比较新的视频,开始自学java了,我会每天把我学到的东西整理后,发到csdn,希望可以和更多的人一起学习,话不多说了,想和我要视频的小伙伴,可以关注我,发私信,可以给大家一整套的学习资料。



<think>好的,用户想要寻找关于Python可视化自学的引导或教程,包括答案和示例代码。首先,我需要整理用户提供的引用内容,看看哪些资源可以派上用场。引用[2]提到了数据可视化案例和Python基础知识,引用[3]和[4]涉及Python爬虫和Turtle绘图,但用户的主要需求是可视化,所以重点应放在引用[2]和可能的其他资源上。接下来,用户可能需要一个结构化的学习路径。根据经验,初学者通常需要从基础库开始,比如Matplotlib和Seaborn,然后逐步深入。需要确保提供的示例代码简单易懂,并且有注释说明,方便用户理解。用户的问题可能包括如何安装库、绘制基本图表、处理数据以及高级可视化技巧。因此,回答中需要分步骤引导,从环境搭建到实际案例,逐步深入。同时,要检查是否有必要推荐免费资源或教程链接,比如引用中的优快云博客或B站课程,但要注意链接的有效性。另外,用户提到需要答案和示例代码,所以每个步骤都应附上代码片段,并解释其功能。例如,使用Matplotlib绘制折线图,Seaborn绘制散点图,Pandas进行数据预处理等。可能还需要提到常见问题,比如中文显示问题,并提供解决方案。最后,生成的相关问题要围绕用户可能遇到的后续疑问,比如性能优化、交互式可视化工具的选择,以及如何结合爬虫获取数据用于可视化。确保问题覆盖用户可能感兴趣的方向,帮助他们进一步学习。</think>### Python可视化自学路径与示例代码 以下是针对Python数据可视化的结构化学习路径,结合基础库使用、案例分析和代码示例,适合零基础入门: --- #### **一、环境准备与基础库安装** 1. **安装Python环境** - 推荐使用Anaconda(内置Jupyter Notebook和常用库)[^1] 2. **安装核心库** ```bash pip install matplotlib pandas seaborn plotly ``` --- #### **二、基础图表绘制(Matplotlib)** 1. **折线图示例** ```python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.plot(x, y, marker='o', linestyle='--', color='r') plt.title("示例折线图") plt.xlabel("X轴") plt.ylabel("Y轴") plt.show() ``` - **功能**:展示数据趋势[^2] 2. **解决中文显示问题** ```python plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置中文字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示异常 ``` --- #### **三、进阶可视化(Seaborn)** 1. **散点图与回归线** ```python import seaborn as sns tips = sns.load_dataset("tips") sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, hue="time") plt.title("小费与账单金额关系") plt.show() ``` - **功能**:分析变量间相关性[^2] 2. **热力图示例** ```python flights = sns.load_dataset("flights").pivot("month", "year", "passengers") sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d") plt.title("航班乘客热力图") plt.show() ``` --- #### **四、交互式可视化(Plotly)** ```python import plotly.express as px df = px.data.iris() fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species", size="petal_length") fig.show() ``` - **功能**:动态探索数据分布[^2] --- #### **五、实战案例:分析电影评分数据** 1. **数据加载与清洗** ```python import pandas as pd movies = pd.read_csv("movies.csv") movies.dropna(inplace=True) # 去除缺失值 ``` 2. **绘制评分分布直方图** ```python plt.hist(movies['rating'], bins=20, edgecolor='k') plt.title("电影评分分布") plt.show() ``` --- #### **六、学习资源推荐** 1. **免费教程** - B站课程《Python爬虫技术5天速成》中的可视化部分[^3] - 优快云博客《Python数据可视化案例》[^4] 2. **书籍推荐** - 《Python数据可视化实战》(结合Pandas与Matplotlib) ---
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