基于Python实现数据可视化作业【100011626】

# 数据可视化作业     ## 解决方案 1.设置图大小  1200×1200像素 2.定义散点颜色，对花类别去重  3.创建数组 order1和 order2 用于按顺序绘制 16个子图  4.绘制子图并添加标题和 x、y轴标签，设置网格线  ## 最终图形   ## 解决方案 选择数据来自 Kaggle题目，泰坦尼克号上乘客的个人信息，文件名 train.csv  2.只对乘客年龄一列进行数据分析 3. 首先试着以 10 岁为跨度进行分析并绘制饼图  ##   以 20岁为跨度进行年龄划分，并绘制饼图，调整起始角度为 0(12点)，开启阴影，圆内文本距圆心距离 0.5倍圆心距，标签文本距圆心 1.2倍圆心距，设置标题 ## 最终图形   作业要求 解决方案 以最后一列公办本科大学数量代表本省大学数量，取得该数据  调用 pyecharts库生成 map.html  ## 最终图形    在中国天气网查询淮南市 12月 5日到 12月 14日天气，并记录在 values中  调用 pyecharts库对每一天的数据生成 html并截图成 png   将 10张 png合成成一张 gif     最终图形 生成的 gif链接    ```c++ https://b1.sbimg.org/file/chevereto-jia/2020/12/14/QcJWK.gif ``` 作业五 作业要求 解决方案     设置生成 3D图，x轴、y轴、z轴标签 根据题目要求生成 x轴、y轴、z轴数据 绘制 3D图 最终图形 作业六    作业要求 解决方案 设置 3D图视角，x轴、y轴、z轴标签 首先绘制单个金字塔，因为无法一笔画完，最后需返回再连线，设置 x、y、z轴数据 绘制 3D图 绘制上下两个金字塔并叠在一起    最终图形 作业七    作业要求 解决方案 设置 x轴、y轴、z轴标签、图标题和角度 根据图形设置 x轴、y轴、z轴数据 绘制散点图 最终图形   ## 附 录 ```c++ import pandas as pd import numpy as np import imageio import math import random import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map from pyecharts.render import make_snapshot from snapshot_phantomjs import snapshot from pyecharts.charts import Geo from pyecharts.globals import ChartType from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D def job1(): plt.rcParams['figure.figsize'] = (12.0, 12.0) # 读取数据 iris = pd.read_csv('iris.csv') print(iris) colors = ['r', 'y', 'b'] # 定义三种散点的颜色 Species = iris.Species.unique() # 对类别去重 print(Species) order1=['Sepal.length','Sepal.width','Petal.Length','Petal.Width'] order2=['Petal.Width','Petal.Length','Sepal.width','Sepal.length'] for r in range(4): for c in range(4): plt.subplot(4,4,4*r+c+1) for i in range(len(Species)): plt.scatter(iris.loc[iris.Species == Species[i], order1[r]],