大数据可视化python

1. python大数据可视化有哪些用途

Seaborn是一个Python中用于创建信息丰富和有吸引力的统计图形库。这个库是基于matplotlib的。
Seaborn提供多种功能，如内置主题、调色板、函数和工具，来实现单因素、双因素、线性回归、数据矩阵、统计时间序列等的可视化，以让我们来进一步构建复杂的可视化。

2. 为什么从事大数据行业，一定要学习Python

Python这只小虫子最近随着大数据的兴起可以说是十分的火了。有越来越多的人不敢小觑Python这门语言了。也有更多的人在学习Python。Python为何会有如此大的魅力？为什么从事大数据行业必学Python？这还要从Python这门语言的优点开始讲起。

虽然Python这种语言不如Java、C++这些语言普及，却早在1991年就已经诞生了。它的语法简单清晰，以实用为主，是门十分朴素的语言。同时，它还是编程语言中的“和事佬”，被人戏称为胶水语言。因为它能够将其他语言制作的各种模块很轻松的联结在一起。

如果将Python语言拟人化，它绝对属于“老好人”的那一类，让人容易亲近，人们与它交流并不需要花太多心思。但它却拥有强大的功能。很多语言不能完成的任务，Python都能轻易完成。它几乎可以被用来做任何事情，应用于多个系统和平台。无论是系统操作还是Web开发，抑或是服务器和管理工具、部署、科学建模等，它都能轻松掌握。因此，从事海量数据处理的大数据行业，自然少不了这个“万能工具”。

除此之外，Python这只小虫子还受到了大数据老大哥Google的青睐。Google的很多开发都用到了Python。这使得人们能够找到Python的很多指南和教程。让你学起来更方便，你在使用中可能遇到的很多问题大多数都已经被Google给解决了，并把解决方法发布到了网络平台。

Python还拥有一系列非常优秀的库，这省了你编程中的很多时间。尤其是在人工智能和机器学习领域，这些库的价值体现得更为明显。

不管怎么说，从事大数据工作，少不得要在网络上爬取数据，不用Python爬虫，你还打算用什么呢？

因此，在当前的大数据领域，从事大数据行业必学Python。
人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「oshidai」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/oshidai/article/details/88712833

3. 我们可以用哪些工具做大数据可视化分析

通过互联网行技术的不断突破，数据可视化分析不仅仅是通过编码才能实现的简单的静态分析展现，而涌现了大批的数据可视化工具。

今天就来讲讲数据可视化吧，我来推荐一些实用的数据可视化工具，这些工具包含：

• 专业的大数据分析工具

• 各种Python数据可视化第三方库

• 其它语言的数据可视化框架

  一、专业的大数据分析工具

  1、FineReport

  FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，它“专业、简捷、灵活”的特点和无码理念，仅需简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

  来看看它做的dashboard吧：

  

  4. python可视化神器——pyecharts库

  无意中从今日头条中看到的一篇文章，可以生成简单的图表。据说一些大数据开发们也是经常用类似的图表库，毕竟有现成的，改造下就行，谁会去自己造轮子呢。
  
  pyecharts是什么？
  
  pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是网络开源的一个数据可视化 js 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒， pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图 。使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。
  
  安装很简单：pip install pyecharts
  
  如需使用 Jupyter Notebook 来展示图表，只需要调用自身实例即可，同时兼容 Python2 和 Python3 的 Jupyter Notebook 环境。所有图表均可正常显示，与浏览器一致的交互体验，简直不要太强大。
  
  参考自pyecharts官方文档: http://pyecharts.org
  
  首先开始来绘制你的第一个图表
  
  使用 Jupyter Notebook 来展示图表，只需要调用自身实例即可
  
  add() 主要方法，用于添加图表的数据和设置各种配置项
  
  render() 默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件，文件用浏览器打开。
  
  使用主题
  
  自 0.5.2+ 起，pyecharts 支持更换主体色系
  
  使用 pyecharts-snapshot 插件
  
  如果想直接将图片保存为 png, pdf, gif 格式的文件，可以使用 pyecharts-snapshot。使用该插件请确保你的系统上已经安装了 Nodejs 环境。
  
  安装 phantomjs $ npm install -g phantomjs-prebuilt
  
  安装 pyecharts-snapshot $ pip install pyecharts-snapshot
  
  调用 render 方法 bar.render(path='snapshot.png') 文件结尾可以为 svg/jpeg/png/pdf/gif。请注意，svg 文件需要你在初始化 bar 的时候设置 renderer='svg'。
  
  图形绘制过程
  
  基本上所有的图表类型都是这样绘制的：
  
  chart_name = Type() 初始化具体类型图表。
  
  add() 添加数据及配置项。
  
  render() 生成本地文件（html/svg/jpeg/png/pdf/gif）。
  
  add() 数据一般为两个列表（长度一致）。如果你的数据是字典或者是带元组的字典。可利用 cast() 方法转换。
  
  多次显示图表
  
  从 v0.4.0+ 开始，pyecharts 重构了渲染的内部逻辑，改善效率。推荐使用以下方式显示多个图表。如果使是 Numpy 或者 Pandas，可以参考这个示例
  
  当然你也可以采用更加酷炫的方式，使用 Jupyter Notebook 来展示图表，matplotlib 有的，pyecharts 也会有的
  
  Note： 从 v0.1.9.2 版本开始，废弃 render_notebook() 方法，现已采用更加  pythonic  的做法。直接调用本身实例就可以了。
  
  比如这样
  
  还有这样
  
  如果使用的是自定义类，直接调用自定义类示例即可
  
  图表配置
  
  图形初始化
  
  通用配置项
  
  xyAxis：平面直角坐标系中的 x、y 轴。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)
  
  dataZoom：dataZoom 组件 用于区域缩放，从而能自由关注细节的数据信息，或者概览数据整体，或者去除离群点的影响。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline、Boxplot)
  
  legend：图例组件。图例组件展现了不同系列的标记(symbol)，颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。
  
  label：图形上的文本标签，可用于说明图形的一些数据信息，比如值，名称等。
  
  lineStyle：带线图形的线的风格选项(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)
  
  grid3D：3D笛卡尔坐标系组配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
  
  axis3D：3D 笛卡尔坐标系 X，Y，Z 轴配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
  
  visualMap：是视觉映射组件，用于进行『视觉编码』，也就是将数据映射到视觉元素（视觉通道）
  
  markLine&markPoint：图形标记组件，用于标记指定的特殊数据，有标记线和标记点两种。（Bar、Line、Kline）
  
  tooltip：提示框组件，用于移动或点击鼠标时弹出数据内容
  
  toolbox：右侧实用工具箱
  
  图表详细
  
  Bar（柱状图/条形图）
  
  Bar3D（3D 柱状图）
  
  Boxplot（箱形图）
  
  EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图）
  
  Funnel（漏斗图）
  
  Gauge（仪表盘）
  
  Geo（地理坐标系）
  
  GeoLines（地理坐标系线图）
  
  Graph（关系图）
  
  HeatMap（热力图）
  
  Kline/Candlestick（K线图）
  
  Line（折线/面积图）
  
  Line3D（3D 折线图）
  
  Liquid（水球图）
  
  Map（地图）
  
  Parallel（平行坐标系）
  
  Pie（饼图）
  
  Polar（极坐标系）
  
  Radar（雷达图）
  
  Sankey（桑基图）
  
  Scatter（散点图）
  
  Scatter3D（3D 散点图）
  
  ThemeRiver（主题河流图）
  
  TreeMap（矩形树图）
  
  WordCloud（词云图）
  
  用户自定义
  
  Grid 类：并行显示多张图
  
  Overlap 类：结合不同类型图表叠加画在同张图上
  
  Page 类：同一网页按顺序展示多图
  
  Timeline 类：提供时间线轮播多张图
  
  统一风格
  
  注：pyecharts v0.3.2以后，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。
  
  地图文件被分成了三个 Python 包，分别为：
  
  全球国家地图:
  
  echarts-countries-pypkg
  
  中国省级地图:
  
  echarts-china-provinces-pypkg
  
  中国市级地图:
  
  echarts-china-cities-pypkg
  
  直接使用python的pip安装
  
  但是这里大家一定要注意，安装完地图包以后一定要重启jupyter notebook，不然是无法显示地图的。
  
  显示如下：
  
  总得来说，这是一个非常强大的可视化库，既可以集成在flask、Django开发中，也可以在做数据分析的时候单独使用，实在是居家旅行的必备神器啊

  5. 数据可视化展示用pyhton如何实现

  Python数据可视化的工具不少，Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotly、Bokeh这几个都可以用，具体看自己的展示需求来进行选择。
  1、Pyecharts
  网络开源的可视化工具，支持30+种图表，网上有详细的中文文档与demo，操作很简单，遇到问题也很好找答案。
  2、Matplotlib
  Matplotlib应该是最广泛使用的Python可视化工具，支持的图形种类非常多，对于数据展示可以很自由地进行表达。
  3、Plotly
  Plotly也是一款非常强大的Python可视化库，内置完整的交互能力及编辑工具，支持在线和离线模式，提供稳定的API以便与现有应用集成，很好用，但是想要好，要先学好。
  4、Bokeh
  Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。它可以做出像D3.js简洁漂亮的交互可视化效果，但是使用难度低于D3.js。
  5、Seaborn
  Seaborn是为了统计图表设计的，它是一种基于matplotlib的图形可视化库，也就是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装。