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数据来源于天池赛题：零基础入门数据分析-学术前沿趋势分析地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531866/information一、原理介绍条形图是一种常见的基本统计图形，用于展示分类变量各个类别的数量。条形图又可以分为竖直条形图、水平条形图、堆叠条形图等。其中，竖直条形图是一种将条形竖着放置的条形图，通过比较不同类别条形的长短，可以直观地看出各类别数量上的差异。这里通过绘制竖直条形图，来对计算机领域发表论文对应的代码类别的数量进行统

数据来源于天池赛题：零基础入门数据分析-学术前沿趋势分析 ，地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531866/information目录一、原理介绍二、代码实现三、结果解释一、原理介绍条形图是一种常见的基本统计图形，用于展示分类变量各个类别的数量。条形图又可以分为竖直条形图、水平条形图、堆叠条形图等。其中，水平条形图是一种将条形横向放置的条形图，通过比较不同类别条形的长短，可以直观地看出各类别数量上的差异。这里通过绘制水平条形图，来展

数据来源于Kaggle数据集，链接：https://www.kaggle.com/Cornell-University/arxiv目录一、原理介绍二、代码实现三、结果解释一、原理介绍饼状图是数据可视化中的一种基本图形，常用于展示某一分类变量中各个类别所占的比例。根据饼状图中各个扇形所占的角度大小，可以比较得出数量多的类别和数量少的类别。此外，分类变量可视化的图形还有树形图、玫瑰图、雷达图等。这里通过绘制扇形图，来比较计算机各个方向发表论文数量的差异。二、代码实现#加载常用模块import pa

目录一、原理介绍二、代码实现三、结果解释一、原理介绍热力图，又名相关系数图。根据热力图中不同方块颜色对应的相关系数的大小，可以判断出变量之间相关性的大小。两个变量之间相关系数的计算公式为:ρX1X2=Cov(X1,X2)DX1,DX2=EX1X2−EX1∗EX2DX1∗DX2\rho _{_{X_{1}X_{2}}}=\frac{Cov(X_{1},X_{2})}{\sqrt{DX_{1},DX_{2} }}=\frac{EX_{1}X_{2}-EX_{1}\ast EX_{2}}{\sqrt{DX_

目录一、原理介绍二、代码实现三、结果解释一、原理介绍树形图常用于对分类变量进行可视化分析，树形图的面积代表了所对应类别的数量，常用于比较各类别在数量上的差异。二、代码实现数据来源于上市企业数据，通过绘制树形图，来比较不同行业的企业数量分布差异。import squarify from pyforest import *import warningswarnings.filterwarnings('ignore')import numpy as npimport pandas as pd

目录一、原理介绍二、代码实现三、结果解释一、原理介绍面积图，又称区域图，可以看成是进行颜色填充后的折线图。这种图形不仅可以展示数据的波动和趋势，其围成的面积还可以直观地反映数据量的大小。面积图可分为两种，一般面积图和堆叠面积图。二者的差别如下：一般面积图：图中所有的数据都按照实际值绘制，即从相同的零轴开始。堆叠面积图：每一个变量的起点不同，依次在前一个变量的数值上进行叠加。图形的总面积表现为各个变量值的总量。通过比较不同颜色的面积块，可以得出不同的变量在数值上的差异，对应面积块越大的变量，其数值也

折线图是一种线形图，常用于展示数据的波动情况，与时间序列图类似。数据来源于某上市企业2000年至2017年的资产负债率（标准化后的），用来观察该企业在此期间的资产负债率的变化情况。下面是代码的实现过程：import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport warningswarnings.filterwarnings("ignore") #过滤掉警告的意思data=pd.read_csv("F:

数据可视化之小提琴图（原理+代码Python）数据来源于天池赛题：零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction?spm=5176.12281957.1004.1.38b02448ausjSX目录数据可视化之小提琴图（原理+代码Python）一、原理介绍二、...