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学Python matplotlib(面积图)_光环大数据python培训
我们之前写过一篇文章是关于折线图的可视化《从零开始学Python【14】—matplotlib(折线图)》，一般来说，折线图表达的思想是研究某个时间序列的趋势。往往一条折线图可以根据某个分组变量进行拆分，比如今年的销售额可以拆分成各个事业线的贡献；流量可以拆分为各个渠道；物流总量可以拆分为公路运输、铁路运输、海运和空运。按照这个思路可以将一条折线图拆分成多条折线图，直观的发现各个折线图的趋势，但遗憾的是不能得知总量的趋势。为了解决这个问题，我们可以借助matplotlib中的stackplot函数绘制面积图来直观表达分组趋势和总量趋势。
stackplot函数语法及参数含义
stackplot(x,*args,**kargs)
x指定面积图的x轴数据
*args为可变参数，可以接受任意多的y轴数据，即各个拆分的数据对象
**kargs为关键字参数，可以通过传递其他参数来修饰面积图，如标签、颜色
可用的关键字参数：
labels:以列表的形式传递每一块面积图包含的标签，通过图例展现
colors:设置不同的颜色填充面积图
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案例分享
以我国2017年的物流运输量为例，来对比绘制折线图和面积图。这里将物流运输量拆分成公路运输、铁路运输和水路运输，绘图的对比代码见下方所示：
# ========== Python3 + Jupyter ========== ## 导入第三方模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 设置图形的显示风格https://www.doczj.com/doc/0613900366.html,e('ggplot')# 设置中文和负号正常显示plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 读取数据transport = pd.read_excel('transport.xls')# 窥探数据框的前5行transport.head()# 折线图的x变量值，即Jan（一月份）到Aug（八月份）8个值N = np.arange(transport.shape[1]-1)# 绘制拆分的折线图labels = transport.Indexchannel = transport.columns[1:]for i in range(transport.shape[0]): plt.plot(N, # x坐标transport.loc[i,'Jan':'Aug'], # y坐标 label = labels[i], # 添加标签marker = 'o', # 给折线图添加圆形点linewidth = 2 # 设置线的宽度 )# 添加标题和坐标轴标签plt.title('2017年各运输渠道的运输量')plt.ylabel('运输量(万吨)')# 修改x轴的刻度标签plt.xticks(N,channel)# 剔除图框上边界和右边界的刻度plt.tick_params(top = 'off', right = 'off')# 显示图例（即显示label的效果） plt.legend(loc = 'best') # 显示图形plt.show()
这就是绘制分组的折线图思想，虽然折线图能够反映各个渠道的运输量随月份的波动趋势，但无法观察到1月份到8月份的各自总量。接下来我们看看面积图的展现。
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x = N# 将铁路运输、公路运输和水路运输各月的值提取出来，存储到y1~y3# 千万千万记得，提取出数据框的一列时，需要将序列的数据类型进行强制转换，否则会报错y1 = transport.loc[0,'Jan':'Aug'].astype('int')y2 = transport.loc[1,'Jan':'Aug'].astype('int')y3 = transport.loc[2,'Jan':'Aug'].astype('int')# 定义各区块面积的含义colors = ['#ff9999','#9999ff','#cc1234']# 绘制面积图plt.stackplot(x, # x轴 y1,y2,y3, # 可变参数，接受多个y labels = labels, # 定义各区块面积的含义 colors = colors # 设置各区块的填充色 )# 添加标题和坐标轴标签plt.title('2017年各运输渠道的运输量')plt.ylabel('累积运输量(万吨)')# 修改x轴的刻度plt.xticks(N,channel)# 剔除图框上边界和右边界的刻度plt.tick_params(top = 'off', right = 'off')# 显示图例（即显示labels的效果） plt.legend(loc = 'upper left')# 显示图形plt.show()
一个stackplot函数就能解决问题，而且具有很强的定制化。从上面的面积图就可以清晰的发现两个方面的信息，一个是各渠道运输量的趋势，另一个是则可以看见各月份的总量趋势。所以，我们在可视化的过程中要尽可能的为阅读者输出简单而信息量丰富的图形。
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用python进行数据分析 一、样本集 本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的 样本如下： grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置（均值、中位数、众数） 数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。 均值：利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值 得到本次样本均值为109.9 中位数：113 众数：116 2.频数分析 2.1频数分布直方图 柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下：
python数据分析学习方法 数据分析是大数据的重要组成部分，在越来越多的工作中都扮演着重要的角色，Python可以利用各种Python库，如NumPy、pandas、matplotlib以及IPython 等，高效的解决各式各样的数据分析问题，那么该如何学习Python数据分析呢？ 大数据作为一门新兴技术，大数据系统还不完善，市场上存在的资料也很零散，只有少数大数据资深技术专家才掌握真正的大数据技术，老男孩教育徐培成老师拥有丰富的大数据实践经验，掌握大数据核心技术，大数据实战课程体系完善，能够让学员学到真本领！ 老男孩教育Python与数据分析内容： 1. Python介绍、Python环境安装、Python体验 2. Python基础、语法、数据类型、分支、循环、判断、函数 3. Python oop、多线程、io、socket、模块、包、导入控制 4. Python正则表达式、Python爬虫实现 5. 行列式基础、转置、矩阵定义、矩阵运算、逆矩阵、矩阵分解、矩阵变换、矩阵的秩 6. Python对常用矩阵算法实现 7. Python常用算法库原理与使用、numpy、pandas、sklearn 8. 数据加载、存储、格式处理 9. 数据规整化、绘图与可视化 Python与数据分析是老男孩教育大数据开发课程的一部分，除此之外，老男孩教育大数据开发课程还包括：Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、
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关于举办“Python大数据机器学习实战”高级工程师 实战培训班的通知 地点：北京--时间：12月25-12月28 一、课程学习目标 1.每个算法模块按照“原理讲解→分析数据→自己动手实现→特征与调参”的顺序。 2.“Python数据清洗和特征提取”，提升学习深度、降低学习坡度。 3.增加网络爬虫的原理和编写，从获取数据开始，重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享工作中的实际案例或Kaggle案例：广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。 4.强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用，掌握机器学习根本。 5.阐述机器学习原理，提供配套源码和数据。 6.以直观解释，增强感性理解。 7.对比不同的特征选择带来的预测效果差异。 8.重视项目实践，重视落地。思考不同算法之间的区别和联系，提高在实际工作中选择算法的能力。 9.涉及和讲解的部分Python库有：Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、scikit-learn、XGBoost、libSVM、LDA、Gensim、NLTK、HMMLearn。 二、课程目标 本课程特点是从数学层面推导最经典的机器学习算法，以及每种算法的示例和代码实现（Python）、如何做算法的参数调试、以实际应用案例分析各种算法的选择等。 三、培训对象 大数据分析应用开发工程师、大数据分析项目的规划咨询管理人员、大数据分析项目的IT项目高管人员、大数据分析与挖掘处理算法应用工程师、大数据分析集群运维工程师、大数据分析项目的售前和售后技术支持服务人员
智慧树知到《大数据分析的python基础》章节测试答案第一章 1、Python语言是一种高级语言。 A:对 B:错 答案: 对 2、Jupyter notebook中运行单元格的方法有哪几种？( ) A:Enter B:Shift+Enter C:Ctrl+Enter D:F5 答案: Shift+Enter,Ctrl+Enter 3、Jupyter notebook的记事本文件扩展名为：( ) A:m B:py C:pyc D:ipynb 答案: ipynb 4、Jupyter notebook 中的助手需要额外安装。 A:对 B:错 答案: 对
5、Python安装扩展库常用的是（）工具 A:setup B:update C:pip D:run 答案: pip 6、关于Python语言的注释，以下选项中描述错误的是：（） A: Python语言有两种注释方式:单行注释和多行注释 B:Python语言的单行注释以#开头 C:Python语言的单行注释以单引号开头 D:Python语言的多行注释以'''(三个单引号)开头和结尾 答案: Python语言的单行注释以单引号开头 7、以下选项中，不是pip工具进行第三方库安装的作用的是：( ) A:安装一个库 B:卸载一个已经安装的第三方库 C:列出当前系统已经安装的第三方库 D:脚本程序转变为可执行程序 答案: 脚本程序转变为可执行程序 8、安装一个库的命令格式是：( ) A:pip uninstall <拟卸载库名> B:pip -h C:pip install <拟安装库名》
D: Pip download <拟下载库名> 答案: pip install <拟安装库名》 9、标准的缩进格式是Python的语法之一。 A:对 B:错 答案: 对 10、下列导入第三库的操作中正确的是：( ) A:import numpy B:import numpy as np C:from matplotlib import pyplot D:from urllib.request import urlopen 答案: import numpy,import numpy as np,from matplotlib import pyplot,from urllib.request import urlopen 第二章 1、Python 3.6.5版本的保留字总数是：（） A:33 B:27 C:16 D:29 答案: 33 2、以下选项中，不是Python语言保留字的是：（） A:while B:except
https://www.doczj.com/doc/0613900366.html, 像Excel一样使用python进行数据分析_光环大数据python培训 Excel是数据分析中最常用的工具，本篇文章通过python与excel的功能对比介绍如何使用python通过函数式编程完成excel中的数据处理及分析工作。在Python中pandas库用于数据处理，我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何通过python完成数据生成和导入，数据清洗，预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。 1.生成数据表 第一部分是生成数据表，常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据。 Excel中的文件菜单中提供了获取外部数据的功能，支持数据库和文本文件和页面的多种数据源导入。 python支持从多种类型的数据导入。在开始使用python进行数据导入前需要先导入pandas库，为了方便起见，我们也同时导入numpy库。 import numpy as npimport pandas as pd 导入数据表 下面分别是从excel和csv格式文件导入数据并创建数据表的方法。代码是最简模式，里面有很多可选参数设置，例如列名称，索引列，数据格式等等。感兴趣的朋友可以参考pandas的官方文档。 df=pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))df=pd.DataFrame( pd.read_excel('name.xlsx'))
https://www.doczj.com/doc/0613900366.html, 创建数据表 另一种方法是通过直接写入数据来生成数据表，excel中直接在单元格中输 入数据就可以，python中通过下面的代码来实现。生成数据表的函数是pandas 库中的DateFrame函数，数据表一共有6行数据，每行有6个字段。在数据中我 们特意设置了一些NA值和有问题的字段，例如包含空格等。后面将在数据清洗 步骤进行处理。后面我们将统一以DataFrame的简称df来命名数据表。 df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006], "date":pd.date_range('20130102', periods=6), "city":['Beijing ', 'SH', ' guangzhou ', 'Shenzhen', 'shanghai', 'BEIJING '], "age":[23,44,54,32,34,32], "category":['100-A','100-B','110-A','110-C','210-A','130-F'], "price":[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]}, columns =['id','date','city','category','age','price']) 这是刚刚创建的数据表，我们没有设置索引列，price字段中包含有NA值， city字段中还包含了一些脏数据。 2.数据表检查 第二部分是对数据表进行检查，python中处理的数据量通常会比较大，比 如我们之前的文章中介绍的纽约出租车数据和Citibike的骑行数据，数据量都 在千万级，我们无法一目了然的了解数据表的整体情况，必须要通过一些方法 来获得数据表的关键信息。数据表检查的另一个目的是了解数据的概况，例如整 个数据表的大小，所占空间，数据格式，是否有空值和重复项和具体的数据内容。 为后面的清洗和预处理做好准备。
Python与大数据专业分析课件（470P） Python与大数据分析计算机信息学院Python大数据专业友情提示上课时间请勿：请将您手机改为震动避免在课室里使用手机交谈其他事宜随意进出教室请勿在室内吸烟上课时间欢迎：提问题和积极回答问题随时指出授课内容的不当之处Python与大数据分析Python基础（次课）网络爬虫（次课）期中随堂上机考试（次课）金融数据分析案例（次课）文本数据分析案例（次课）图像数据分析（次课）自我介绍刘宁宁对外经济贸易大学信息学院讲师。 专注于对图像分类(VisualObjectClassification)、文本处理(NaturalLanguageProcessing)、模式识别(PatternRecognition)等方面的研究。 com为什么大数据首选是Python呢？第一部分初识Python 第二部分基本概念变量、注释、print函数、数据类型、算术运算符、类型转换第三部分数据的容器列表、元组、字典、集合第四部分控制结构与推导式第五部分数据的读写操作第六部分错误类型和异常捕获第七部分字符编码问题处理第八部分编写函数处理数据第九部分变量作用域第十部分Python中的模块第十一部分Python中的类第十五部分Numpy基础知识第十六部分Pandas数据分析第十三部分正则表达式第十四部分日期数据的处理Python语言的诞生和发展历史Python语言的特点运行环境及安装Python语言的诞生和发展历史Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言Python语言是数据分析师的首选数据分析语言也是智能硬件的
首选语言数据分析创建复杂的Web应用程序游戏开发动画电影效果网站开发智能硬件开发Python与蟒蛇有关？GuidovanRossum于年在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的Python语言的诞生BBCMontyPythonlsquosFlyingCircus（蒙提middot派森的飞行马戏团）GuidovanRossum（人称龟叔）Python版本于年月发布。 在年月Python发布此版本没有完全兼容之前的PythonPython也因此分为了Python派系和Python派系两大阵营Python语言的发展历史TIOBEINDEX:编程语言流行程度排行榜Python语言的TIOBEINDEXPython曾在年和年两度被TIOBE排行榜评为年度编程语言现已成为了第五大流行编程语言（截至年月）Python语言的TIOBEINDEXPython语言的特点优点一：优雅、简单、明确（减少花哨、晦涩或以炫技为目的的代码）让数据分析师们摆脱了程序本身语法规则的泥潭更快的进行数据分析C语言Python语言优点二：强大的标准库完善的基础代码库覆盖了网络通信、文件处理、数据库接口、图形系统、XML处理等大量内容被形象地称为内置电池（batteriesincluded）Python使用者调包侠优点三：良好的可扩展性大量的第三方模块覆盖了科学计算、Web开发、数据接口、图形系统等众多领域开发的代码通过很好的封装也可以作为第三方模块给别人使用。 如Pandas、Numpy、Seaborn、Scikitlearn等等优点四：免费、开源缺点一：运行速度慢缺点二：加密难缺点三：缩进规则缺点四：多线程灾难Python语言的缺点Python语言与Java动态类型和静态类
python数据分析(pandas) 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工
5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。 不用说，它仍然有几个缺点： ?它是一种解释性的语言，而不是编译的语言，因此可能占用更多的CPU时间。然而，由于它节省了程序员的时间（由于学习的方便），它可能仍然是一个很好的选择。 Python 2.7 v/s 3.4 这是关于Python的一个最具争议的话题。你可能总是不能避免遇到，尤其是如果你是一个初学者。这里没有正确/错误的选择。它完全取决于具体情况和你的需要。我会尝试给你一些建议，以帮助你做出明智的选择。
《大数据数学基础（Python语言描 述）》教学大纲 课程名称：大数据数学基础（Python语言描述） 课程类别：必修 适用专业：大数据技术类相关专业 总学时：80学时（其中理论58学时，实验22学时） 总学分：4.0学分 一、课程的性质 随着云时代的来临，大数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。大数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。在大数据的研究和应用中，数学是其坚实的理论基础，在数据处理、数据挖掘、评判分析等过程中，数学方法扮演着至关重要的角色。本课程致力于大数据分析技术的基础数学知识传播，以期通过理论结合实践的方式，运用相关数学知识解决一些实际问题。 二、课程的任务 通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行数据微积分、线性代数、统计学、数值计算的相关计算，以及数据分析过程中常用到的数学方法，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。 三、课程学时分配
四、教学内容及学时安排 1.理论教学
2.实验教学
五、考核方式 突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念，微积分、线性代数、统计学、数值计算的相关计算，以及多元统计分析中与数据分析相关的方法，题型可采用判断题、选择、应用题等方式。 六、教材与参考资料 1.教材 大数据数学基础（Python语言描述） 2.参考资料 Python编程基础 Python数据分析与应用
2019年第4期 安徽电子信息职业技术学院学报 No.4 2019第 18 卷（总第 103 期）J0URNAL0FANHU1 VOCATIONAL COLLECT OF ELECTRONICS & INFORMATION TECHNOLOCY General No. 103 Vol. 18［文章编号］1671-802X （2019）04-0006-04 基于Python+Echarts 的大数据可视化系统的设计与实现 陈俊生，彭莉芬 （安徽电子信息职业技术学院，安徽蚌埠233000） 摘 要：基于Python+Echarts 的大数据可视化系统采用B/S 架构，借助于Python 强大的数据获取和 处理技术实现了区域网络餐饮数据的采集、清洗、整理及分析计算工作并推送至MySQL 数据库中。后台 采用基于Python 的Flask 框架实现数据接口功能，前端综合运用了 HTML 、CSS 、JavaScript 等，并结合 Echarts 数据可视化组件，实现了数据到可视化图表的转换。系统可以为决策者提供科学化的决策辅助。 关键词：数据可视化；Python ; Flask; Echarts 中图分类号：TP311.52 文献标识码：A Design and Implementation of Large Data Visualization System Based on Python+Echarts Chen Junsheng , Peng Lifen (Anhui Vocational College of Electronics and Information Technology, Bengbu 233000, China)Abstract: The large data visualization system based on Python+Echarts adopts B/S architecture. With the help of Python's powerful data acquisition and processing technology, the collection, cleaning, sorting, analysis and calculation of regional network catering data are realized and pushed to MySQL database. In the background, Flask framework based on Python is used to realize data interface function. The front-end integrates HTML, CSS, JavaScript, etc. and combines Echarts data visualization component to realize the conversion of data to visual charts.The system can provide scientific decision support for decision makers.Key words: Data visualization ； Python ； Flask; Echarts —、引言随着电子商务技术的发展及生活节奏的加快, 很多餐饮企业陆续推出了网上订餐及外卖服务。 为了招揽更多的顾客，各大主流团购或网上订餐 网站都对上线的商家及菜品提供了相应的销售、 用户评价和评分数据，但是在实际推广过程中由 于商业利益的驱使，有些推广显得商业味比较重， 不能做到实事求是，甚至还包含虚假推广的成分， 这些都可能在消费者进行决策时对其造成不同程 度的误导。此时消费者想要做出正确的决策需要 耗费大量的时间和精力对网站提供的大量数据进 行分析与归纳。大数据技术。*收稿日期：2019-06-27 作者简介：陈俊生（1982-）,男，安徽六安人，讲师，研究方向：基金项目：2018年度安徽高校自然科学研究重点项目（KJ2018A0781） ； 2017年安徽电子信息职业技术学院自然科学研究项目 （ADZX1703） Q 2019820 XUEBAO