- 第二章数据可视化
- pyecharts
- bokeh交互式可视化库
- fake库是怎么使用的
- 随机生成指定类型数据：
- Fake库常用方法
可视化展示泰坦尼克号数据集中男女中生存人数分布情况
任务二：可视化展示泰坦尼克号数据集中男女生存人数分布情况
死亡人数的得出
旋转一下unstack将行旋转为列
stack将列旋转为行
生存人数和死亡人数的比例图
plot默认是折线图
不同票价中生存与死亡人数
排序之后
sort_values(ascending=False)
text.groupby(['Fare'])['Survived'].value_counts().sort_values(ascending=False)
value_counts()
排序之前
任务六不同年龄的人生存和死亡人数分布情况
bins参数用来分段
hist画直方图
alpha设置透明度
legend((0,1))设置标注
根据分布密度画图
加一个密度曲线
不同仓位等级的年龄分布情况
换一个库来写
kdeplot函数来画图
柱状图Bar
from pyecharts import Bar
//导入柱状图-Bar
from pyecharts import Bar
//设置行名
columns = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
//设置数据
data1 = [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3]
data2 = [2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3]
//设置柱状图的主标题与副标题
bar = Bar("柱状图", "一年的降水量与蒸发量")
//添加柱状图的数据及配置项
bar.add("降水量", columns, data1, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
bar.add("蒸发量", columns, data2, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
//生成本地文件（默认为.html文件）
bar.render()
饼图
from pyecharts import Pie
//导入饼图Pie
from pyecharts import Pie
//设置主标题与副标题，标题设置居中，设置宽度为900
pie = Pie("饼状图", "一年的降水量与蒸发量",title_pos='center',width=900)
//加入数据，设置坐标位置为【25，50】，上方的colums选项取消显示
pie.add("降水量", columns, data1 ,center=[25,50],is_legend_show=False)
//加入数据，设置坐标位置为【75，50】，上方的colums选项取消显示，显示label标签
pie.add("蒸发量", columns, data2 ,center=[75,50],is_legend_show=False,is_label_show=True)
//保存图表
pie.render()
箱体图
from pyecharts import Boxplot
//导入箱型图Boxplot
from pyecharts import Boxplot
boxplot = Boxplot("箱形图", "一年的降水量与蒸发量")
x_axis = ['降水量','蒸发量']
y_axis = [data1,data2]
//prepare_data方法可以将数据转为嵌套的 [min, Q1, median (or Q2), Q3, max]
yaxis = boxplot.prepare_data(y_axis)
boxplot.add("天气统计", x_axis, _yaxis)
boxplot.render()
折线图
from pyecharts.charts import Line
雷达图
from pyecharts.charts import Rader
from pyecharts import Radar
radar = Radar("雷达图", "一年的降水量与蒸发量")
//由于雷达图传入的数据得为多维数据，所以这里需要做一下处理
radar_data1 = [[2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3]]
radar_data2 = [[2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3]]
//设置column的最大值，为了雷达图更为直观，这里的月份最大值设置有所不同
schema = [
("Jan", 5), ("Feb",10), ("Mar", 10),
("Apr", 50), ("May", 50), ("Jun", 200),
("Jul", 200), ("Aug", 200), ("Sep", 50),
("Oct", 50), ("Nov", 10), ("Dec", 5)
]
//传入坐标
radar.config(schema)
radar.add("降水量",radar_data1)
//一般默认为同一种颜色，这里为了便于区分，需要设置item的颜色
radar.add("蒸发量",radar_data2,item_color="#1C86EE")
radar.render()
散点图scatter
from pyecharts import Scatter
scatter = Scatter("散点图", "一年的降水量与蒸发量")
//xais_name是设置横坐标名称，这里由于显示问题，还需要将y轴名称与y轴的距离进行设置
scatter.add("降水量与蒸发量的散点分布", data1,data2,xaxis_name="降水量",yaxis_name="蒸发量",
yaxis_name_gap=40)
scatter.render()
图表布局Grid
//设置折线图标题位置
line = Line("折线图","一年的降水量与蒸发量",title_top="45%")
line.add("降水量", columns, data1, is_label_show=True)
line.add("蒸发量", columns, data2, is_label_show=True)
grid = Grid()
//设置两个图表的相对位置
grid.add(bar, grid_bottom="60%")
grid.add(line, grid_top="60%")
grid.render()
合并
from pyecharts import Overlap
overlap = Overlap()
bar = Bar("柱状图-折线图合并", "一年的降水量与蒸发量")
bar.add("降水量", columns, data1, mark_point=["max", "min"])
bar.add("蒸发量", columns, data2, mark_point=["max", "min"])
overlap.add(bar)
overlap.add(line)
overlap.render()
漏斗图
from pyecharts.charts import Funnel
from pyecharts import options as opts
# 示例数据
cate = ['访问', '注册', '加入购物车', '提交订单', '付款成功']
data = [30398, 15230, 10045, 8109, 5698]
"""
漏斗图示例：
1. sort_控制排序，默认降序；
2. 标签显示位置
"""
funnel = (Funnel()
.add("用户数", [list(z) for z in zip(cate, data)],
sort_='ascending',
label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Funnel-基本示例", subtitle="我是副标题"))
)
funnel.render_notebook()
热力图
from pyecharts.charts import HeatMap
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.faker import Faker
import random
# 示例数据
data = [[i, j, random.randint(0, 50)] for i in range(24) for j in range(7)]
heat = (HeatMap()
.add_xaxis(Faker.clock)
.add_yaxis("访客数",
Faker.week,
data,
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="inside"))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="HeatMap-基本示例", subtitle="我是副标题"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False))
)
heat.render_notebook()
日历图
datetime_date设置日期
datetime_timedelta
random.randint()
获得随机数
from pyecharts.charts import Calendar
from pyecharts import options as opts
import random
import datetime
# 示例数据
begin = datetime.date(2019, 1, 1)
end = datetime.date(2019, 12, 31)
data = [[str(begin + datetime.timedelta(days=i)), random.randint(1000, 25000)]
for i in range((end - begin).days + 1)]
"""
日历图示例：
"""
calendar = (
Calendar()
.add("微信步数", data, calendar_opts=opts.CalendarOpts(range_="2019"))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="Calendar-基本示例", subtitle="我是副标题"),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
max_=25000,
min_=1000,
orient="horizontal",
is_piecewise=True,
pos_top="230px",
pos_left="100px",
)
)
)
calendar.render_notebook()
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts()
/设置选项图像的
地理系图表
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
import random
province = ['广东', '湖北', '湖南', '四川', '重庆', '黑龙江', '浙江', '山西', '河北', '安徽', '河南', '山东', '西藏']
data = [(i, random.randint(50, 150)) for i in province]
_map = (
Map()
.add("销售额", data, "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-基本示例"),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200, is_piecewise=True),
)
)
_map.render_notebook()
地理热点图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import ChartType
import random
province = ['武汉', '十堰', '鄂州', '宜昌', '荆州', '孝感', '黄石', '咸宁', '仙桃']
data = [(i, random.randint(50, 150)) for i in province]
geo = (Geo()
.add_schema(maptype="湖北")
.add("门店数", data,
type_=ChartType.HEATMAP)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
title_opts=opts.TitleOpts(title="Geo-湖北热力地图"))
)
geo.render_notebook()
3D散点图
Scatter3D
faker 此时我们应该使用Faker这个Python库，用它来生成各种各样的伪数据
Faker生成伪数据
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Scatter3D
from pyecharts.faker import Faker
import random
data = [[random.randint(0, 100), random.randint(0, 100), random.randint(0, 100)]
for _ in range(1000)]
scatter3D = (Scatter3D()
.add("", data)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts("Scatter3D-基本示例"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(range_color=Faker.visual_color))
)
scatter3D.render_notebook()
航线图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType, ThemeType
import requests
r = requests.get('https://echarts.baidu.com/examples/data-gl/asset/data/flights.json')
data = r.json()
city = ['Beijing']
airports_code = []
geo = Geo(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))
for i, airport in enumerate(data['airports']):
if airport[1] in city:
geo.add_coordinate(i, airport[3], airport[4])
airports_code.append(i)
route = [(x, y) for _, x, y in data['routes'] if x in airports_code]
geo.add_schema(maptype="world",
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts())
geo.add("geo", route,
is_large = True,
symbol_size=0,
type_='lines',
is_polyline=True,
effect_opts=opts.EffectOpts(symbol='pin', symbol_size=1, trail_length=1, color="rgba(255,69,0,0.9)"),
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(curve=0.2, width=0.2, color='rgb(245,245,245)',opacity=0.05)
)
geo.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
geo.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="北京发出所有航线"),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False))
geo.render_notebook()
时间轴
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Timeline
from pyecharts.globals import ThemeType
import random
# 示例数据
cate = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
tl = Timeline()
for i in range(2015, 2020):
bar = (
Bar()
.add_xaxis(cate)
.add_yaxis("线上", [random.randint(50, 150) for _ in cate])
.add_yaxis("门店", [random.randint(100, 200) for _ in cate])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("手机品牌{}年营业额".format(i)))
)
tl.add(bar, "{}年".format(i))
tl.render_notebook()
组合图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map, Bar, Grid
from pyecharts.globals import ChartType, ThemeType
import random
province = ['武汉', '十堰', '鄂州', '宜昌', '荆州', '孝感', '黄石', '咸宁', '仙桃']
data = [324, 125, 145, 216, 241, 244, 156, 278, 169]
bar = (Bar()
.add_xaxis(province)
.add_yaxis('营业额', data)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Bar")
)
)
line = (Line()
.add_xaxis(province)
.add_yaxis('营业额', data,
markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Line", pos_top="48%"))
)
grid = (
Grid()
.add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="60%"))
.add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="60%"))
)
grid.render_notebook()
bokeh交互式可视化库
bokeh.models
为应用程序开发人员提供的最灵活的一个底层接口。
bokeh.plotting
以构成可视符号为中心的一个高层接口
。
安装Bokeh有多种方式，我们推荐使用Anaconda Python distribution，并在Bash或Windows命令提示符下输入以下命令：
conda install bokeh
fake库是怎么使用的from fake import Faker
fake = Faker(local=‘zh_CN’)
from faker.providers import baseProvider
元旦前发布的这篇文章，由于工作需要，元旦期间创建伪数据的过程中，发现一个很有意思的问题。不同的文化类之间，方法是偶然有区别的。
比如，在中文(zh_CN)中的方法，district()#获取区 province()#获取省的方法，在有些包里是没有的，这需要根据所使用文化类的国家特制来。
随机生成指定类型数据：f https://blog.csdn.net/qq_41703291/article/details/87898556
pybool()：
pydecimal()：
pydict()：
pyfloat()：left_digits=5 #生成的整数位数,
right_digits=2 #生成的小数位数,
positive=True #是否只有正数
pyint()：
pyiterable()
pylist()
pyset()
pystr()
pystruct()
pytuple()
ssn()：生成身份z号
chrome()：随机生成Chrome的浏览器user_agent信息
firefox()：随机生成FireFox的浏览器user_agent信息
internet_explorer()：随机生成IE的浏览器user_agent信息
opera()：随机生成Opera的浏览器user_agent信息
safari()：随机生成Safari的浏览器user_agent信息
linux_platform_token()：随机Linux信息
user_agent()：随机user_agent信息
fooh
4.常用方法一览
city_suffix()：市，县
country()：国家
country_code()：国家编码
district()：区
geo_coordinate()：地理坐标
latitude()：地理坐标(纬度)
longitude()：地理坐标(经度)
lexify()：替换所有问号（“？”）带有随机字母的事件。
numerify()：三位随机数字
postcode()：邮编
province()：省份
street_address()：街道地址
street_name()：街道名
street_suffix()：街、路
random_digit()：0~9随机数
random_digit_not_null()：1~9的随机数
random_element()：随机字母
random_int()：随机数字，默认0~9999，可以通过设置min,max来设置
random_letter()：随机字母
random_number()：随机数字，参数digits设置生成的数字位数
color_name()：随机颜色名
hex_color()：随机HEX颜色
rgb_color()：随机RGB颜色
safe_color_name()：随机安全色名
safe_hex_color()：随机安全HEX颜色
bs()：随机公司服务名
company()：随机公司名（长）
company_prefix()：随机公司名（短）
company_suffix()：公司性质
credit_card_expire()：随机xyk到期日
credit_card_full()：生成完整xyk信息
credit_card_number()：xyk号
credit_card_provider()：xyk类型
credit_card_security_code()：xyk安全码
currency_code()：货币编码
am_pm()：AM/PM
century()：随机世纪
date()：随机日期
date_between()：随机生成指定范围内日期，参数：start_date，end_date取值：具体日期或者today,-30d,-30y类似
date_between_dates()：随机生成指定范围内日期，用法同上
date_object()：随机生产从1970-1-1到指定日期的随机日期。
date_this_month()：
date_this_year()：
date_time()：随机生成指定时间（1970年1月1日至今）
date_time_ad()：生成公元1年到现在的随机时间
date_time_between()：用法同dates
future_date()：未来日期
future_datetime()：未来时间
month()：随机月份
month_name()：随机月份（英文）
past_date()：随机生成已经过去的日期
past_datetime()：随机生成已经过去的时间
time()：随机24小时时间
timedelta()：随机获取时间差
time_object()：随机24小时时间，time对象
time_series()：随机TimeSeries对象
timezone()：随机时区
unix_time()：随机Unix时间
year()：随机年份
file_extension()：随机文件扩展名
file_name()：随机文件名（包含扩展名，不包含路径）
file_path()：随机文件路径（包含文件名，扩展名）
mime_type()：随机mime Type
ascii_company_email()：随机ASCII公司邮箱名
ascii_email()：随机ASCII邮箱
ascii_free_email()：
ascii_safe_email()：
company_email()：
domain_name()：生成域名
domain_word()：域词(即，不包含后缀)
email()：
free_email()：
free_email_domain()：
f.safe_email()：安全邮箱
f.image_url()：随机URL地址
ipv4()：随机IP4地址
ipv6()：随机IP6地址
mac_address()：随机MAC地址
tld()：网址域名后缀(.com,.net.cn,等等，不包括.)
uri()：随机URI地址
uri_extension()：网址文件后缀
uri_page()：网址文件（不包含后缀）
uri_path()：网址文件路径（不包含文件名）
url()：随机URL地址
user_name()：随机用户名
isbn10()：随机ISBN（10位）
isbn13()：随机ISBN（13位）
job()：随机职位
paragraph()：随机生成一个段落
paragraphs()：随机生成多个段落，通过参数nb来控制段落数，返回数组
sentence()：随机生成一句话
sentences()：随机生成多句话，与段落类似
text()：随机生成一篇文章（不要幻想着人工智能了，至今没完全看懂一句话是什么意思）
word()：随机生成词语
words()：随机生成多个词语，用法与段落，句子，类似
binary()：随机生成二进制编码
boolean()：True/False
language_code()：随机生成两位语言编码
locale()：随机生成语言/国际 信息
md5()：随机生成MD5
null_boolean()：NULL/True/False
password()：随机生成密码,可选参数：length：密码长度；special_chars：是否能使用特殊字符；digits：是否包含数字；upper_case：是否包含大写字母；lower_case：是否包含小写字母
sha1()：随机SHA1
sha256()：随机SHA256
uuid4()：随机UUID
first_name()：
first_name_female()：女性名
first_name_male()：男性名
first_romanized_name()：罗马名
last_name()：
last_name_female()：女姓
last_name_male()：男姓
last_romanized_name()：
name()：随机生成全名
name_female()：男性全名
name_male()：女性全名
romanized_name()：罗马名
msisdn()：移动台国际用户识别码，即移动用户的ISDN号码
phone_number()：随机生成手机号
phonenumber_prefix()：随机生成手机号段
profile()：随机生成档案信息
simple_profile()：随机生成简单档案信息
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