随笔分类 - databook
数据采集
摘要：Matplotlib 库是一个用于数据可视化和绘图的 Python 库。 它提供了大量的函数和类，可以帮助用户轻松地创建各种类型的图表，包括直方图、箱形图、散点图、饼图、条形图和密度图等。 本系列具体内容包括： 画布 画布是其他所有的元素的载体，可以说是最重要，也是最容易被忽视的元素。 绘制图形之前
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摘要：如果分析的数据与地域相关，那么，把分析结果结合地图一起展示的话，会让可视化的效果得到极大的提升。 比如，分析各省GDP数据，人口数据，用柱状图，饼图之类的虽然都可以展示分析结果，不过，如果能在全国的地图上展示各省的分析结果的话，会让人留下更加深刻的印象。 将数据的分析结果展示在地图上，难点在于： 如
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摘要：matplotlib 在1.0版本之前其实是不支持3D图形绘制的。 后来的版本中，matplotlib加入了3D图形的支持，不仅仅是为了使数据的展示更加生动和有趣。更重要的是，由于多了一个维度，扩展了其展示数据分布和关系的能力，可以一次从三个维度来比较数据。 下面介绍在matplotlib中绘制各类
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摘要：matplotlib的动画一直是一个强大但使用频率不高的功能，究其原因，一方面展示动画需要一定的媒介，没有图形和文字展示方便；二来大家更关心的是分析结果的最终图表，图表的动态展示则没有那么重要。 不过，随着短视频的兴起，在短视频平台上展示动画变得非常容易，所以，我们发现有越来越多的数据分析动画（比如
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摘要：除了绘制各类分析图形（比如柱状图，折线图，饼图等等）以外，matplotlib 也可以在画布上任意绘制各类几何图形。这对于计算机图形学、几何算法和计算机辅助设计等领域非常重要。 matplitlib 中的 patches 类提供了丰富的几何对象，本篇抛砖引玉，介绍其中几种常用的几何图形绘制方法。 其
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摘要：Matplotlib 中有一个很有趣的手绘风格。如果不是特别严肃的分析报告，使用这个风格能给枯燥的数据分析图表带来一些活泼的感觉。 使用手绘风格非常简单，本篇主要手绘风格的效果以及如何配置中文的支持。 1. 中文支持 Matplotlib 的手绘风格默认是不支持中文的，中文在图形中会显示成方格子。如
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摘要：Matplotlib库 由于诞生的比较早，所以其默认的显示样式很难符合现在的审美，这也是它经常为人诟病的地方。 不过，经过版本更迭之后，现在 Matplotlib 已经内置了很多样式表，通过使用不同的样式表，可以整体改变绘制图形的风格，不用再调整一个个显示参数。 1. 样式表的使用 1.1. 所有内
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摘要：Matplotlib 提供了大量配置参数，这些参数可以但不限于让我们从整体上调整通过 Matplotlib 绘制的图形样式，这里面的参数还有很多是功能性的，和其他工具结合时需要用的配置。 通过plt.rcParams，可以查看所有的配置信息： import matplotlib.pyplot as
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摘要：Matplotlib 文本和标注可以为数据和图形之间提供额外的信息，帮助观察者更好地理解数据和图形的含义。 文本用于在图形中添加注释或提供更详细的信息，以帮助观察者理解图形的含义。标注则是一种更加细粒度的文本信息，可以被用来为特定的数据点或区域提供更详细的信息。 本篇通过示例依次介绍文本和标注的常用
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摘要：Matplotlib 中的图例是帮助观察者理解图像数据的重要工具。图例通常包含在图像中，用于解释不同的颜色、形状、标签和其他元素。 1. 主要参数 当不设置图例的参数时，默认的图例是这样的。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x =
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摘要：Matplotlib中刻度是用于在绘图中表示数据大小的工具。 刻度是坐标轴上的数字或标签，用于指示数据的大小或值，通常以整数或小数表示，具体取决于坐标轴的类型和限制。 1. 主次刻度 默认的绘制时，坐标轴只有默认的主要刻度，如下所示： from matplotlib.ticker import Mu
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摘要：Matplotlib的坐标轴是用于在绘图中表示数据的位置的工具。 坐标轴是图像中的水平和垂直线，它们通常表示为 x 轴和 y 轴。坐标轴的作用是帮助观察者了解图像中数据的位置和大小，通常标有数字或标签，以指示特定的值在图像中的位置。 1. 坐标轴范围 Matplotlib绘制图形时，会自动根据X，Y
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摘要：使用Matplotlib对分析结果可视化时，比较各类分析结果是常见的场景。在这类场景之下，将多个分析结果绘制在一张图上，可以帮助用户方便地组合和分析多个数据集，提高数据可视化的效率和准确性。 本篇介绍Matplotlib绘制子图的常用方式和技巧。 1. 添加子图的方式 添加子图主要有两种方式，一种是
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摘要：Matplotlib 库是一个用于数据可视化和绘图的 Python 库。它提供了大量的函数和类，可以帮助用户轻松地创建各种类型的图表，包括直方图、箱形图、散点图、饼图、条形图和密度图等。 使用 Matplotlib 的过程中，遇到的难点并不在于绘制各类的图形，因为每种图形都有其对应的API。难点在于
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摘要：pandas小技巧系列是介绍的是使用pandas分析数据时，最常用的一些操作技巧。 具体包括： 创建测试数据 学习pandas的过程中，为了尝试pandas提供的各类功能强大的函数，常常需要花费很多时间去创造测试数据。 本篇介绍如何快速的创建测试数据。 读取多个文件 日常分析数据时，只有单一数据文件
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摘要：最近github上发现了一个库（plottable），可以用简单的方式就设置出花哨的 DataFrame 样式。 github上的地址：https://github.com/znstrider/plottable 1. 安装 通过 pip 安装： pip install plottable 2. 行
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摘要：上一篇介绍了DataFrame的显示参数，主要是对DataFrame中值进行调整。 本篇介绍DataFrame的显示样式的调整，显示样式主要是对表格本身的调整，比如颜色，通过颜色可以突出显示重要的值，观察数据时可以更加高效的获取主要信息。 下面介绍一些针对单个数据和批量数据的样式调整方式，让Data
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摘要：我们在jupyter notebook中使用pandas显示DataFrame的数据时，由于屏幕大小，或者数据量大小的原因，常常会觉得显示出来的表格不是特别符合预期。 这时，就需要调整pandas显示DataFrame的方式。pandas为我们提供了很多调整显示方式的参数，具体参见文末附录中的链接。
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摘要：category类型在pandas基础系列中有一篇介绍数据类型的文章中已经介绍过。category类型并不是python中的类型，是pandas特有的类型。 category类型的优势那篇文章已经介绍过，当时只是介绍了如何将某个列的数据转换成category类型，以及转换之后给程序性能上带来的好处。
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摘要：这次介绍的小技巧不是统计，而是把统计结果作为新列和原来的数据放在一起。pandas的各种统计功能之前已经介绍了不少，但是每次都是统计结果归统计结果，原始数据归原始数据，没有把它们合并在一个数据集中来观察。 下面通过两个场景示例来演示如果把统计值作为新列的数据。 1. 成绩统计的场景 成绩统计及其类似
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