统计学第一周打卡：数据图表的展示

最新推荐文章于 2023-03-08 18:30:33 发布

macmurphy

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文章标签： python 图表

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/macmurphy/article/details/102883945

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本文总结了数据图表的展示方法，包括文字、表格和图表，并强调了数据清洗、处理的重要性。重点介绍了如何使用Python的pyecharts库创建图表，展示从数据库获取数据后的可视化过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

统计学第一周打卡：数据图表的展示

- 一、知识点汇总
- 二、python实现相关图表

一、知识点汇总

描述数据一共有三种方式，分别是文字、表格和图表。在呈现数据图表中，我们首先需要对数据进行清洗、处理，其次将数据整理成表格，最终再根据数据要表达的结果选择合适的图表，进行展示说明。
数据格式分为两种：离散型数据、连续性数据。
图表的选择：可以参考下图。
图表选择方案

二、python实现相关图表

以下展示个人使用pyecharts绘制的图表及部分代码。

#折线图
from pyecharts.charts import Line

def line_base() -> Line:
    c = (
        Line()
        .add_xaxis(['2006','2007','2008','2009','2010','2011','2012','2013','2014','2015'])
        .add_yaxis("农村村镇消费水平",['3066','3538','4065','4355','4456','4798','5200','5699','6079','6400'],is_smooth=True)
        .add_yaxis("城镇居民消费水平",['10739','12867','14999','16504','18908','20666','23000','27654','29087','32998'],is_smooth=True)
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="折线图示例")<