Python数据可视化:幂律分布实例详解

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Python数据可视化:泊松分布详解

一个服从泊松分布的随机变量X，表示在具有比率参数（rate parameter）λ的一段固定时间间隔内，事件发生的次数。参数λ告诉你该事件发生的比率。随机变量X的平均值和方差都是λ。 代码实现： # Poisson分布 x = np.random.poisson(lam=5, size=10000) # lam为λ size为k pillar = 15 a = plt.hist(x, bins=pillar, normed=True, range=[0, pillar], color='g', alpha=0.5) plt.plot(a[1][0:pillar], a[0],

Python数据可视化处理库PyEcharts柱状图,饼图,线性图,词云图常用实例详解

主要介绍了Python数据可视化处理库PyEcharts柱状图、饼图、线性图常用实例详解,需要的朋友可以参考下

Python 数据可视化pyecharts的使用详解

什么是pyecharts？　　 pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。 echarts是百度开源的一个数据可视化 JS 库，主要用于数据可视化。pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。实际上就是 Echarts 与 Python 的对接。 使用 pyecharts可以生成独立的网页，也可以在 flask , Django中集成使用。 pyecharts包含的图表 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）

python地震数据可视化详解

本文实例为大家分享了python地震数据可视化的具体代码，供大家参考，具体内容如下 参考源码：seisplot 准备工作： 在windows10下安装python3.7，下载参考源码到本地。 1. demo绘图测试 demo绘图指令 cmd> python seisplot.py –demo 问题1）缺少依赖包 File D:/Desktop/python可视化/seisplot/seisplot.py, line 16, in <module> import yaml ModuleNotFoundError: No module named 'yaml' >pip3 install

从零开始学可视化数据分析师就业课程（Excel、 MySQL、Power BI、Tableau、python、R）

课程目录： 第1章: 数据分析师先导篇 任务1： 数据分析的概念 任务2： 数据分析的作用 任务3： 数据分析六部曲 任务4： 数据分析六部曲2 任务5： 数据分析的三大误区 任务6： 数据分析师的发展和职业要求 任务7： 数据分析师的基本素质 第2章: Excel数据分析初级之- 数据分析入门及基本数据处理 任务8： EXCEL基本操作之导入外部数据 任务9： EXCEL基本操作之设置单元格格式、条件格式 任务10： EXCEL基本操作之保护工作表、高级筛选 任务11： 数据验证 任务12： 合并计算之模拟运算 任务13： 合并计算之去重 任务14： 合并计算之多种计算 第3章: Excel数据分析高级之 - 公式、函数、透视表与图表分析 任务15： 简单函数的介绍 任务16： countif、sumif、rank函数 任务17： 逻辑函数 任务18： 闰年的判断 任务19： 文本函数 任务20： vlookup函数 任务21： hlookup函数 任务22： indirect函数 任务23： index、match函数 任务24： 图表介绍 任务25： 简单数据透视表的制作 任务26： 切片器、日程表的添加 任务27： 多表创建透视表 任务28： 动态透视表 任务29： 关联透视表 第4章: Excel高级分析之规划求解问题 任务30： Excel高级之规划求解完成药品原料配比最优方案 任务31： Excel高级之规划求解完成六元一次方程组的求解 任务32： Excel高级之规划求解完成数据包络分析决策投入产出比 任务33： Excel高级之规划求解完成图书销售点位置的最佳方案求解 任务34： Excel高级之规划求解完成最佳数字组合最佳方案求解 任务35： Excel高级之规划求解完成职员人数及排班最优方案 任务36： Excel高级之规划求解常见问题及解决方法 第5章: VBA自动化处理与网页抓取 任务37： 引言 任务38： 需求 任务39： 学会使用宏 任务40： 使用VBA实现一步生成工资条 任务41： VBA概念以及编辑器介绍 任务42： 案例介绍 任务43： 编写带有界面的Helloworld程序 任务44： 变量的使用 任务45： 运算符的使用 任务46： 系统函数的使用 任务47： 分支语句1 任务48： 分支语句2 任务49： 实战用户登录验证 任务50： Excel抓取网页数据之搭建简单网站服务器及新建简单表格页面 任务51： 利用Excel自带功能抓取网页数据 任务52： VBA编程实现抓取网页源代码 任务53： VBA编程实现获取网页表格写入数据表 第6章: MySQL数据库安装、配置与可视化工具 任务54： 安装MySQL 任务55： 使用CMD登录mysql 任务56： 数据库数据类型 任务57： 约束 任务58： navicat介绍 任务59： navicat创建数据库 任务60： navicat填充数据 任务61： 课后作业介绍 第7章: MySQL数据库结构化查询SQL与存储过程 任务62： 新建数据库 任务63： 创建数据表 任务64： insert_into 任务65： delete_from 任务66： Day0605_update 任务67： select 任务68： where 任务69： orderby 任务70： groupby 任务71： 课后练习 任务72： 连接查询 任务73： 子查询 任务74： 存储过程 任务75： 课后练习 第8章: MySQL项目实战 任务76： 项目实战：小型商品进销存管理系统_项目需求 任务77： 项目实战：小型商品进销存管理系统_技术分析 任务78： 项目实战：小型商品进销存管理系统_数据库设计 任务79： 项目实战：小型商品进销存管理系统_数据导入MySQL 任务80： 项目实战：小型商品进销存管理系统_员工信息管理_员工入职操作 任务81： 项目实战：小型商品进销存管理系统_员工信息管理_开除与员工加薪操作 任务82： 项目实战：小型商品进销存管理系统_员工信息管理_复杂嵌套子查询操作 任务83： 项目实战：小型商品进销存管理系统_员工信息查询_实现员工信息统计分析及分页查询 任务84： 项目实战：小型商品进销存管理系统_员工信息查询_实战分组、聚合、过滤与排序 任务85： 项目实战：小型商品进销存管理系统_查询比平均单价高的产品 任务86： 项目实战：小型商品进销存管理系统_查询哪些客户没有购买记录 任务87： 项目实战：小型商品进销存管理系统_查询销售数量最多的产品信息 任务88： 项目实战：小型商品进销存管理系统_查询销售额最多的产品 任务89： 项目实战：小型商品进销存管理系统_为签单最多的员工做加薪操作 任务90： 项目实战：小型商品进销存管理系统_订单详细信息展示（复杂关联演示） 任务91： 项目实战：小型商品进销存管理系统_查询采购金额最多的前三名客户（多表关联&嵌套子查询） 任务92： 项目实战：小型商品进销存管理系统_对客户按订单数量进行排序操作 任务93： 项目实战：小型商品进销存管理系统_对产品种类统计数量并排序 任务94： 项目实战：小型商品进销存管理系统_项目小结 第9章: Power BI概述、Power Map、Power Query初识 任务95： Power BI简介 任务96： Power BI组成部分 任务97： Power BI的DWT 任务98： Power BI的版权及费用 任务99： Power BI的安装及演示 任务100： Power BI四大护法 任务101： Power Map之静态地图 任务102： Power Map之动态地图 任务103： Power View之功能加载 任务104： Power View之高交互式可视化报表使用 任务105： Power Query之花样数据导入 任务106： Power Query之数据合并(横向合并) 任务107： Power Query之数据合并(纵向合并) 任务108： Power Query之M函数 第10章: Power BI之Power Pivot插件详解 任务109： Power Pivot之数据导入 任务110： Power Pivot之层次结构创建 任务111： Power Pivot之创建KPI 任务112： Power Pivot之DAX函数(一) 任务113： Power Pivot之DAX函数(二) 任务114： Power Pivot之多维数据模型的创建 第11章: 综合案例：Power BI之大气质量数据分析 任务115： 案例分析_大气质量(城市信息准备工作) 任务116： 案例分析_大气质量(导入大气质量文件夹数据) 任务117： 案例分析_大气质量(处理数据) 任务118： 案例分析_大气质量(Power View界面) 任务119： 案例分析_大气质量(基于Power View界面)制作仪表板 任务120： 案例分析_大气质量(切片器样式处理) 任务121： 案例分析_大气质量(控件绑定) 任务122： 案例分析_大气质量(组合图实现) 任务123： 案例分析_大气质量(完成值联动) 任务124： 案例分析_大气质量(气泡地图制作) 第12章: Power BI Desktop 可视化应用实战 任务125： Power BI Desktop_概念 任务126： Power BI Desktop_运作方式 任务127： Power BI Desktop_安装并运行 任务128： Power BI Desktop_三种视图 任务129： Power BI Desktop_查询编辑器 任务130： Power BI Desktop_连接并调整数据 任务131： Power BI Desktop_合并数据 任务132： Power BI Desktop_创建图表 第13章: Power BI 实战：财务指标-杜邦分析仪 任务133： 财务杜邦分析仪的概念 任务134： 财务杜邦分析仪制作（1） 任务135： 财务杜邦分析仪制作（2） 任务136： 财务杜邦分析仪制作（3） 任务137： 财务杜邦分析仪制作（4） 任务138： 财务杜邦分析制作仪（5） 第14章: Power BI 实战：销售运营管理数据分析 任务139： 销售漏斗关系 任务140： 搭建多维数据模型 任务141： 洞察风险 任务142： 销售管理分析仪设计思路_故事序章 任务143： 销售管理分析仪设计思路_故事展开 任务144： 销售管理分析仪设计思路_故事高潮 任务145： 销售管理分析仪设计思路_故事尾声 任务146： P0WER QUERY数据处理（1） 任务147： P0WER QUERY数据处理（2） 任务148： P0WER QUERY数据处理（3） 任务149： P0WER PIVOT数据处理（1） 任务150： P0WER PIVOT数据处理（2） 任务151： P0WER PIVOT数据处理（3） 任务152： 14_作业 第15章: Tableau快速上手 任务153： 本门课程目录 任务154： 本门课程目标 任务155： Tableau概述_什么是数据可视化？ 任务156： 如何用图表讲故事？ 任务157： Tableau家族产品 任务158： Tableau发展历程 任务159： Tableau产品优势 任务160： Tableau Desktop安装配置 任务161： Tableau的导航与菜单 任务162： Tableau设计流程最佳实践 任务163： Tableau数据类型与文件 任务164： Tableau数据源初探 第16章: Tableau初级篇（数据源深入&工作表） 任务165： 数据源深入_基本操作 任务166： 数据连接方式（实时vs提取） 任务167： 多表数据连接 任务168： 异构数据混合 任务169： 提取数据 任务170： 工作表_常规操作 任务171： 工作表_编辑元数据（更改数据类型） 任务172： 编辑元数据（列的重命名与隐藏） 任务173： 编辑元数据（别名） 任务174： 字段操作（合并字段） 任务175： 字段操作（分层字段） 任务176： 字段操作（字段分组） 任务177： 字段操作（字段拆分） 任务178： 字段操作（初识计算字段） 任务179： 演示集成员对总额的贡献程度如何？ 任务180： 演示一个集内有多少成员存在于另一个集内（上） 任务181： 演示一个集内有多少成员存在于另一个集内（下） 任务182： 小结 第17章: Tableau初级篇（函数与计算） 任务183： 运算符 任务184： 数字函数 任务185： 字符串函数 任务186： 日期函数 任务187： 聚合函数 任务188： 类型转换函数 任务189： 逻辑函数 (上) 任务190： 逻辑函数 (下) 任务191： 在Tableau中创建公式 任务192： Tableau数值计算 任务193： Tableau字符串计算 任务194： Tableau日期计算 任务195： 表计算之差异计算 任务196： 表计算之百分比差异计算 任务197： 表计算之百分比计算 任务198： 表计算之总额百分比计算 任务199： 表计算之总额排名计算 任务200： 表计算之百分位计算 任务201： 表计算之汇总计算 任务202： 表计算之汇总计算（从属计算） 任务203： 表计算之移动计算 任务204： 快速表计算 任务205： 临时计算 任务206： 小结 第18章: Tableau高级分析（排序与筛选器） 任务207： 本门课程简介 任务208： 手动排序 任务209： 计算排序 任务210： 如何创建与编辑筛选器 任务211： 实例演示维度类型的筛选器 任务212： 实例演示度量类型的筛选器 任务213： 实例演示日期类型的筛选器 任务214： 实例演示上下文类型的筛选器 任务215： 实例演示条件筛选器 任务216： 实例演示顶部筛选器 任务217： 实例演示通配符筛选器 任务218： 小结 第19章: Tableau高级分析（参数与十大常见图表） 任务219： 如何创建与修改参数？ 任务220： 实例演示计算字段如何结合参数使用 任务221： 实例演示计算字段如何结合筛选器使用 任务222： 综合示例参数在视图中的运用（上） 任务223： 综合示例参数在视图中的运用（下） 任务224： 实例上手条形（柱状）图 任务225： 实例上手折线图 任务226： 实例上手饼状图 任务227： 实例上手散点图 任务228： 实例上手文本表 任务229： 实例上手热图 任务230： 实例上手直方图 任务231： 实例上手甘特图 任务232： 实例上手盒须图 任务233： 实例上手填充气泡图 第20章: Tableau高级篇（地图、仪表盘、故事） 任务234： 综述 任务235： 设置地理角色 任务236： 如何在自定义地理角色 任务237： 构建简单的地图视图 任务238： 构建简单的饼图视图 任务239： 示例创建显示定量值的地图 任务240： 法国巴黎地铁车站交通量蜘蛛图（上） 任务241： 法国巴黎地铁车站交通量蜘蛛图（下） 任务242： 西雅图、华盛顿中的自行车共享数据 任务243： 参考线 任务244： 参考区间 任务245： 分布区间 任务246： 仪表盘详解（上） 任务247： 仪表盘详解（下） 任务248： 故事详解 任务249： 关于仪表盘的最佳实践 任务250： 关于如何讲述一个精彩故事的最佳实践 第21章: Tableau项目篇 任务251： 项目背景与需求分析 任务252： 教育网站指标评估_制作【均分】视图 任务253： 制作【考试成绩】视图 任务254： 制作【学校教育水平评估】仪表盘 任务255： 制作【各维度比较】视图 任务256： 制作【城市地图】视图 任务257： 制作【城市教育水平评估】仪表盘 任务258： 制作【教育网站指标评估】故事 任务259： 项目背景与需求分析 任务260： 详细设计与业务术语说明 任务261： 制作【按页面查看】视图 任务262： 制作【按媒介查看】静态视图 任务263： 制作【用户访问量】视图 任务264： 制作【用户访问行为分析】仪表盘 任务265： 项目背景与需求分析 任务266： 原始数据与素材准备 任务267： 制作【货架图】视图 任务268： 制作【各门店销售趋势】视图 任务269： 制作【产品类别】视图 任务270： 制作【货架分析报告】仪表盘 第22章: Python安装及IDLE工具与语法入门 任务271： 课程导入 任务272： 什么是编程语言及Python历史 任务273： Python简介、安装及IDLE工具_python特点 任务274： python开发环境配置-1 任务275： python开发环境配置-2 任务276： 本章作业 任务277： number及float及none及bool数据类型 任务278： string类型 任务279： 变量 第23章: Python数据结构与控制流语句 任务280： 程序基本组成及输入和输出 任务281： 基本数据类型间转换的常用方法 任务282： Python的数据结构-列表 任务283： 集合 任务284： 元组 任务285： 字典 任务286： Python运算符与表达式 任务287： Python条件语句之简单if语句 任务288： Python条件语句之多重条件if语句 任务289： Python条件语句之复杂条件和嵌套if语句 第24章: Python爬虫技术入门 任务290： Python循环语句之导入 任务291： Python循环语句之while循环 任务292： Python循环语句之for循环 任务293： Python循环语句之循环嵌套 任务294： Python循环语句之循环控制语句 任务295： Python爬虫之爬虫基础 任务296： Python爬虫之爬虫入门之原理篇 任务297： Python爬虫之爬虫入门之请求对象简介 任务298： Python爬虫之爬虫入门之小案例爬取简单网页 第25章: R语言基础入门 任务299： 为什么要学习R语言、R语言的引入及R语言概述 任务300： R 安装、基本使用（HelloWorld程序及函数和对象初步认识） 任务301： R中帮助命令使用及R脚本执行说明 任务302： R语言功能初窥：案例分析和绘图及R中输入输出（保存图形为图片和文件） 任务303： R语言集成开发工具RStutio安装使用及R语言中package安装加载说明 任务304： 案例：安装ggplot2包及绘制散点图和直方图使用 任务305： R中对象Object及向量Vector详解 任务306： R中原子性向量详解及向量属性 任务307： R中函数是什么及函数的定义使用 任务308： 项目实战一：投骰子（一）函数与对象定义使用 任务309： 项目实战一：投骰子（二）函数的定义、优化及qplot绘图 第26章: R语言数据结构及数据分析 任务310： R 数据结构之矩阵创建（结合案例） 任务311： R 数据结构之矩阵元素获取及数组创建 任务312： R 数据结构之数据框dataframe创建与使用（结合案例） 任务313： R 数据结构之列表list及常见字符串函数使用 任务314： R 的工作空间及RStudio中导入CSV和XML数据 任务315： R 加载CSV格式数据并进行业务分析（结合案例） 任务316： R 读取EXCEL和MySQL数据库表中的数据（结合案例） 任务317： R0208-项目：扑克牌游戏之生成扑克牌、定义发牌和洗牌函数 任务318： 项目：扑克牌游戏之R 语言中全局环境和函数运行时环境详解 任务319： 项目：扑克牌游戏之结合R环境重新编写发牌函数和洗牌函数 任务320： 项目：扑克牌游戏之采用闭包方式重新编写代码及测试 任务321： 项目：扑克牌游戏之依据不同游戏规则修改对象中的数值 任务322： 项目：老 虎 机之概述功能需求及实现产生老 虎 机符号函数 任务323： 项目：老 虎 机之依据符号计算金额（IF...ELSE语句使用） 任务324： 项目：老 虎 机之完成计算金额及进行测试运行（涉及FOR循环使用）

python出现”IndentationError: unexpected indent”错误解决办法

python出现”IndentationError: unexpected indent”错误解决办法 Python是一种对缩进非常敏感的语言，最常见的情况是tab和空格的混用会导致错误，或者缩进不对 如下图中的代码： 以上代码中第一次运行可以正常运行 但是第二次运行时就报错了， 原因就是第二次再e之前加了一个空格” “ 解决办法只要将e之前的空格删除即可 如有疑问请留言或者到本站社区交流讨论，感谢阅读，希望能帮助到大家，谢谢大家对本站的支持！ 您可能感兴趣的文章:python 二分查找和快速排序实例详解基于Python数据可视化利器M

python爬虫技术实例详解及数据可视化库

前言 在当前数据爆发的时代，数据分析行业势头强劲，越来越多的人涉足数据分析领域。面对大量数据，人工获取信息的成本高、耗时长、效率低，那么是否能用代码去完成大量复杂的工作，从而从网络上获取到目标信息？由此，网络爬虫技术应运而生。 本文目录，你将会看到 网络爬虫简介 实例分析 示例背景 问题总括 示例全代码 数据处理与可视化之Altair 后言-python爬虫相关库 网络爬虫简介 网络爬虫（webcrawler，又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种用来自动浏览万维网的程序或者脚本。爬虫可以验证超链接和HTML代码，用于网络抓取（Webs

Python金融大数据分析

唯一一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书；金融应用开发领域从业人员必读。, Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的首选编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。, 《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共19章，第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中最重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集成、Python面向对象编程和GUI的开发、Python与Web技术的集成，以及基于Web应用和Web服务的开发；第3部分关注的是蒙特卡洛模拟期权与衍生品定价实际应用的开发工作，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值、波动率期权等知识。, 《Python金融大数据分析》适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。

python Matplotlib数据可视化（2）：详解三大容器对象与常用设置

上一篇博客中说到，matplotlib中所有画图元素（artist）分为两类：基本型和容器型。容器型元素包括三种：figure、axes、axis。一次画图的必经流程就是先创建好figure实例，接着由figure去创建一个或者多个axes，然后通过axes实例调用各种方法来添加各种基本型元素，最后通过axes实例本身的各种方法亦或者通过axes获取axis实例实现对各种元素的细节操控。 本篇博客继续上一节的内容，展开介绍三大容器元素创建即通过三大容器可以完成的常用设置。 1 figure 1.1 创建figure 在上文中我们一直提到的figure指的是Figure类的实例化对象，当然我

word2vec情感分析实例

python平台情感分析实例，使用gensim中的doc2vec实现，可用于新版gensim。

对python读取CT医学图像的实例详解

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python GUI库图形界面开发之PyQt5拖放控件实例详解

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Python中zip()函数的解释和可视化(实例详解)

zip()的作用 先看一下语法： zip(iter1 [,iter2 [...]]) —> zip object Python的内置help()模块提供了一个简短但又有些令人困惑的解释： 返回一个元组迭代器，其中第i个元组包含每个参数序列或可迭代对象中的第i个元素。当最短的可迭代输入耗尽时，迭代器将停止。使用单个可迭代参数，它将返回1元组的迭代器。没有参数，它将返回一个空的迭代器。 与往常一样，当您精通更一般的计算机科学和Python概念时，此模块非常有用。但是，对于初学者来说，这段话只会引发更多问题。让我们尝试通过示例，代码片段和可视化来解释zip()功能：从许多迭代中获取元素，然后……

python实现PCA降维的示例详解

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Python使用Pandas库常见操作详解

本文实例讲述了Python使用Pandas库常见操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、概述 Pandas 是Python的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas常用于处理带行列标签的矩阵数据、与 SQL 或 Excel 表类似的表格数据，应用于金融、统计、社会科学、工程等领域里的数据整理与清洗、数据分析与建模、数据可视化与制表等工作。 数据类型：Pandas 不改变原始的输入数据，而是复制数据生成新的对象，有普通对象构成的一维数组成为Series，由Series构成的二维数组表称为DataFrame，其行被称为index