大數據可視化python

1. python大數據可視化有哪些用途

Seaborn是一個Python中用於創建信息豐富和有吸引力的統計圖形庫。這個庫是基於matplotlib的。
Seaborn提供多種功能，如內置主題、調色板、函數和工具，來實現單因素、雙因素、線性回歸、數據矩陣、統計時間序列等的可視化，以讓我們來進一步構建復雜的可視化。

2. 為什麼從事大數據行業，一定要學習Python

Python這只小蟲子最近隨著大數據的興起可以說是十分的火了。有越來越多的人不敢小覷Python這門語言了。也有更多的人在學習Python。Python為何會有如此大的魅力？為什麼從事大數據行業必學Python？這還要從Python這門語言的優點開始講起。

雖然Python這種語言不如Java、C++這些語言普及，卻早在1991年就已經誕生了。它的語法簡單清晰，以實用為主，是門十分樸素的語言。同時，它還是編程語言中的「和事佬」，被人戲稱為膠水語言。因為它能夠將其他語言製作的各種模塊很輕松的聯結在一起。

如果將Python語言擬人化，它絕對屬於「老好人」的那一類，讓人容易親近，人們與它交流並不需要花太多心思。但它卻擁有強大的功能。很多語言不能完成的任務，Python都能輕易完成。它幾乎可以被用來做任何事情，應用於多個系統和平台。無論是系統操作還是Web開發，抑或是伺服器和管理工具、部署、科學建模等，它都能輕松掌握。因此，從事海量數據處理的大數據行業，自然少不了這個「萬能工具」。

除此之外，Python這只小蟲子還受到了大數據老大哥Google的青睞。Google的很多開發都用到了Python。這使得人們能夠找到Python的很多指南和教程。讓你學起來更方便，你在使用中可能遇到的很多問題大多數都已經被Google給解決了，並把解決方法發布到了網路平台。

Python還擁有一系列非常優秀的庫，這省了你編程中的很多時間。尤其是在人工智慧和機器學習領域，這些庫的價值體現得更為明顯。

不管怎麼說，從事大數據工作，少不得要在網路上爬取數據，不用Python爬蟲，你還打算用什麼呢？

因此，在當前的大數據領域，從事大數據行業必學Python。
人工智慧、大數據、雲計算和物聯網的未來發展值得重視，均為前沿產業，多智時代專注於人工智慧和大數據的入門和科譜，在此為你推薦幾篇優質好文：
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版權聲明：本文為CSDN博主「oshidai」的原創文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權協議，轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。
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3. 我們可以用哪些工具做大數據可視化分析

通過互聯網行技術的不斷突破，數據可視化分析不僅僅是通過編碼才能實現的簡單的靜態分析展現，而涌現了大批的數據可視化工具。

今天就來講講數據可視化吧，我來推薦一些實用的數據可視化工具，這些工具包含：

• 專業的大數據分析工具

• 各種Python數據可視化第三方庫

• 其它語言的數據可視化框架

  一、專業的大數據分析工具

  1、FineReport

  FineReport是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，它「專業、簡捷、靈活」的特點和無碼理念，僅需簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。

  來看看它做的dashboard吧：

  

  4. python可視化神器——pyecharts庫

  無意中從今日頭條中看到的一篇文章，可以生成簡單的圖表。據說一些大數據開發們也是經常用類似的圖表庫，畢竟有現成的，改造下就行，誰會去自己造輪子呢。
  
  pyecharts是什麼？
  
  pyecharts 是一個用於生成 Echarts 圖表的類庫。Echarts 是網路開源的一個數據可視化 js 庫。用 Echarts 生成的圖可視化效果非常棒， pyecharts 是為了與 Python 進行對接，方便在 Python 中直接使用數據生成圖 。使用pyecharts可以生成獨立的網頁，也可以在flask、django中集成使用。
  
  安裝很簡單：pip install pyecharts
  
  如需使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，只需要調用自身實例即可，同時兼容 Python2 和 Python3 的 Jupyter Notebook 環境。所有圖表均可正常顯示，與瀏覽器一致的交互體驗，簡直不要太強大。
  
  參考自pyecharts官方文檔: http://pyecharts.org
  
  首先開始來繪制你的第一個圖表
  
  使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，只需要調用自身實例即可
  
  add() 主要方法，用於添加圖表的數據和設置各種配置項
  
  render() 默認將會在根目錄下生成一個 render.html 的文件，文件用瀏覽器打開。
  
  使用主題
  
  自 0.5.2+ 起，pyecharts 支持更換主體色系
  
  使用 pyecharts-snapshot 插件
  
  如果想直接將圖片保存為 png, pdf, gif 格式的文件，可以使用 pyecharts-snapshot。使用該插件請確保你的系統上已經安裝了 Nodejs 環境。
  
  安裝 phantomjs $ npm install -g phantomjs-prebuilt
  
  安裝 pyecharts-snapshot $ pip install pyecharts-snapshot
  
  調用 render 方法 bar.render(path='snapshot.png') 文件結尾可以為 svg/jpeg/png/pdf/gif。請注意，svg 文件需要你在初始化 bar 的時候設置 renderer='svg'。
  
  圖形繪制過程
  
  基本上所有的圖表類型都是這樣繪制的：
  
  chart_name = Type() 初始化具體類型圖表。
  
  add() 添加數據及配置項。
  
  render() 生成本地文件（html/svg/jpeg/png/pdf/gif）。
  
  add() 數據一般為兩個列表（長度一致）。如果你的數據是字典或者是帶元組的字典。可利用 cast() 方法轉換。
  
  多次顯示圖表
  
  從 v0.4.0+ 開始，pyecharts 重構了渲染的內部邏輯，改善效率。推薦使用以下方式顯示多個圖表。如果使是 Numpy 或者 Pandas，可以參考這個示例
  
  當然你也可以採用更加酷炫的方式，使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，matplotlib 有的，pyecharts 也會有的
  
  Note： 從 v0.1.9.2 版本開始，廢棄 render_notebook() 方法，現已採用更加  pythonic  的做法。直接調用本身實例就可以了。
  
  比如這樣
  
  還有這樣
  
  如果使用的是自定義類，直接調用自定義類示例即可
  
  圖表配置
  
  圖形初始化
  
  通用配置項
  
  xyAxis：平面直角坐標系中的 x、y 軸。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)
  
  dataZoom：dataZoom 組件 用於區域縮放，從而能自由關注細節的數據信息，或者概覽數據整體，或者去除離群點的影響。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline、Boxplot)
  
  legend：圖例組件。圖例組件展現了不同系列的標記(symbol)，顏色和名字。可以通過點擊圖例控制哪些系列不顯示。
  
  label：圖形上的文本標簽，可用於說明圖形的一些數據信息，比如值，名稱等。
  
  lineStyle：帶線圖形的線的風格選項(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)
  
  grid3D：3D笛卡爾坐標系組配置項，適用於 3D 圖形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
  
  axis3D：3D 笛卡爾坐標系 X，Y，Z 軸配置項，適用於 3D 圖形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
  
  visualMap：是視覺映射組件，用於進行『視覺編碼』，也就是將數據映射到視覺元素（視覺通道）
  
  markLine&markPoint：圖形標記組件，用於標記指定的特殊數據，有標記線和標記點兩種。（Bar、Line、Kline）
  
  tooltip：提示框組件，用於移動或點擊滑鼠時彈出數據內容
  
  toolbox：右側實用工具箱
  
  圖表詳細
  
  Bar（柱狀圖/條形圖）
  
  Bar3D（3D 柱狀圖）
  
  Boxplot（箱形圖）
  
  EffectScatter（帶有漣漪特效動畫的散點圖）
  
  Funnel（漏斗圖）
  
  Gauge（儀表盤）
  
  Geo（地理坐標系）
  
  GeoLines（地理坐標系線圖）
  
  Graph（關系圖）
  
  HeatMap（熱力圖）
  
  Kline/Candlestick（K線圖）
  
  Line（折線/面積圖）
  
  Line3D（3D 折線圖）
  
  Liquid（水球圖）
  
  Map（地圖）
  
  Parallel（平行坐標系）
  
  Pie（餅圖）
  
  Polar（極坐標系）
  
  Radar（雷達圖）
  
  Sankey（桑基圖）
  
  Scatter（散點圖）
  
  Scatter3D（3D 散點圖）
  
  ThemeRiver（主題河流圖）
  
  TreeMap（矩形樹圖）
  
  WordCloud（詞雲圖）
  
  用戶自定義
  
  Grid 類：並行顯示多張圖
  
  Overlap 類：結合不同類型圖表疊加畫在同張圖上
  
  Page 類：同一網頁按順序展示多圖
  
  Timeline 類：提供時間線輪播多張圖
  
  統一風格
  
  註：pyecharts v0.3.2以後，pyecharts 將不再自帶地圖 js 文件。如用戶需要用到地圖圖表，可自行安裝對應的地圖文件包。
  
  地圖文件被分成了三個 Python 包，分別為：
  
  全球國家地圖:
  
  echarts-countries-pypkg
  
  中國省級地圖:
  
  echarts-china-provinces-pypkg
  
  中國市級地圖:
  
  echarts-china-cities-pypkg
  
  直接使用python的pip安裝
  
  但是這里大家一定要注意，安裝完地圖包以後一定要重啟jupyter notebook，不然是無法顯示地圖的。
  
  顯示如下：
  
  總得來說，這是一個非常強大的可視化庫，既可以集成在flask、Django開發中，也可以在做數據分析的時候單獨使用，實在是居家旅行的必備神器啊

  5. 數據可視化展示用pyhton如何實現

  Python數據可視化的工具不少，Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotly、Bokeh這幾個都可以用，具體看自己的展示需求來進行選擇。
  1、Pyecharts
  網路開源的可視化工具，支持30+種圖表，網上有詳細的中文文檔與demo，操作很簡單，遇到問題也很好找答案。
  2、Matplotlib
  Matplotlib應該是最廣泛使用的Python可視化工具，支持的圖形種類非常多，對於數據展示可以很自由地進行表達。
  3、Plotly
  Plotly也是一款非常強大的Python可視化庫，內置完整的交互能力及編輯工具，支持在線和離線模式，提供穩定的API以便與現有應用集成，很好用，但是想要好，要先學好。
  4、Bokeh
  Bokeh是一個專門針對Web瀏覽器的呈現功能的互動式可視化Python庫。它可以做出像D3.js簡潔漂亮的交互可視化效果，但是使用難度低於D3.js。
  5、Seaborn
  Seaborn是為了統計圖表設計的，它是一種基於matplotlib的圖形可視化庫，也就是在matplotlib的基礎上進行了更高級的API封裝。