Data sciencePython 原生爬虫教程

16《Python 原生爬虫教程》数据可视化

2022-03-07  本文已影响0人  木子教程

在我们开始的我们的可视化的之旅之前,需要简单的介绍一些数据分析工具,我们的数据可视化的任务也是建立在数据分析的基础之上。Python 的主要数据分析工具如下所示:

接下来让我们开始我们数据可视化之旅吧。

首选,我们来画一张最基本的直方图。

from matplotlib import pyplot //引入matplotlib库进行绘制图形
import numpy as np  //引入numpy,来生成随机数
x = np.arage(12)
y = np.random.rand(12)
labels = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec]
pyplot.bar(x,y, color='red', tick_label=labels)  //绘制条形图
pyplot.title('first chart')
plot.show()

00831rSTgy1gcic2w1j1dj30hs0dcdfp.jpg

上面这幅是条形图,我们可以看到 x 轴是月份,总共分为 12 个月,纵轴则是每个月的数值在 0-1 之间的值。

x = np.random.randn(800)
pyplot.hist(x,150)   //绘制直方图
pyplot.title('second chart')
pyplot.show()

00831rSTgy1gcidh9hagzj30hs0dcaap.jpg

上面这幅是直方图,默认的为蓝色,数据在我们取随机数之后,基本上是呈现一个对称分布的情况。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D   //引入三维图形包

pic = pyplot.figure()
ax = Axes3D(pic)
x = np.arange(-1, 3, 0.3)  //x轴取值范围
y = np.arange(-1, 3, 0.3   //y轴取值范围
a, b = np.meshgrid(x,y)    //绘制二维图形
c = a**2 + b **2
ax.plot_surface(a,b,c, cmap= pyplot.get_cmap('rainbow')) //绘制三维图
ax.set_zlim(-1, 10)
pyplot.title('last chart')
pyplot.show()

除了简单的二维图形,同样,matplotlib 也可以很轻松的绘制三维图形,上面的代码就是我们绘制三位图形的简单版本,效果如下所示:

00831rSTgy1gcidh9hagzj30hs0dcaap.jpg

总结

爬虫只是我们获取数据的第一步,我们最终的目的是要让数据服务于人类,因此,我们需要Numpy,Pandas 等数据分析工具分析数据,然后使用 matplotlib 工具来绘制可视化图形,从而让我们的数据更加生动,更加被一般用户所理解和使用。

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