Txixi的博客

文章目录前言一、geo二、map作图 前言 导入基本包 import numpy as np import pandas as pd import json from pandas.io.json import json_normalize import pyecharts as pe from collections import Counter 一、geo 官网的例子： from pyecharts.faker import Faker from pyecharts import options as

文章目录一、分布统计1、基于value_counts统计值的分布情况2、基于histogram进行含权统计3、通过箱形图来可视化了解数据分位数情况二、时间数据可视化1、时间轴的定义2.日历图 一、分布统计 某个特征下值的分布情况的可视化 检查特征的分布情况可以了解数据对象的很多特性 1、基于value_counts统计值的分布情况 value_count() 的参数： normalize : boolean, default False ，如果为True，则返回的对象将包含唯一值的相对频率。

文章目录前言单图中多列数据并列图的布局图形的并列图形选项卡时间线轮播3d柱状图与热图3d柱状图热图店铺特征矩阵的构建散点图平行坐标系 前言 所谓多维，就是数据不仅仅有x,y两列，而是有多列数据特征需要展示。这里主要分为两类展示方法，一类是用多张图展示多个数据，一类是一张图上展示多列数据。 导包: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import json from pandas.io.json impo

文章目录前言pyecharts基础全局配置项TitleOpts标题配置项AxisOpts：坐标轴配置项系列配置项LabelOpts：标签配置项标记点的设定pyecharts的数据类型问题 前言 python的两种数据作图方案: matplotlib 简单方便，适合数值作图与科学作图（论文发表） pyecharts 流程略微复杂但功能强大，图形为交互式，适合项目开发和商业分析报告(国人开发)；但是这个库的问题也在于是一个非常新的库，开发很不稳定,未来变化可能导致课件代码无法使用。 pyecharts的文