数据可视化 -- Python

前提条件：

熟悉认知新的编程工具（jupyter notebook）

1、安装：采用pip的方式来安装Jupyter。输入安装命令pip install jupyter即可；

2、启动：安装完成后，我们可在如下目录找到jupyter-notebook这个应用；双击启动

如下图所示：

 

3、打开浏览器编译器

至此编程工具准备完毕。

 

数据可视化实战教程：

import pymongo import charts client = pymongo.MongoClient('localhost',27017) ceshi = client['ceshi'] item_info = ceshi['item_info'] for i in item_info.find().limit(300): if i['area'] == ['']: pass else: print(i['area']) area_list = [] for i in item_info.find().limit(300): if i['area'] == ['']: pass else: area_list.append(i['area'][1]) area_index = list(set(area_list)) print(area_index) post_times = [] for index in area_index: post_times.append(area_list.count(index)) print(post_times) data_gen('column') def data_gen(types): length = 0 if length <= len(area_index): for area,times in zip(area_index,post_times): data = { 'name':area, 'data':[times], 'type':types } yield data length += 1 for i in data_gen('column'): print(i) series = [data for data in data_gen('column')] charts.plot(series,show='inline',options=dict(title=dict(text='杭州发帖数据统计-旺旺')))

 

 

最终运行结果：

 

 总结知识点：

1、charts模块的引入及使用；　

 

#导入charts模块 import charts ''' type：图表展示形式，column 表示柱状图 data：形式固定，[value] name:分类标题 ''' series = [{'type': 'column', 'data': [56], 'name': '江干'}, {'type': 'column', 'data': [14], 'name': '富阳'}, {'type': 'column', 'data': [11], 'name': '上城'}] #charts模块数据展示固定模式 charts.plot(series,show='inline',options=dict(title=dict(text='charts图表统计')))

 

运行结果：

 

2、列表中append（）函数使用；

list-append()：该方法作用于列表，用于在列表的末尾追加元素，无返回值，改变的是列表的元素及长度。

描述：

append()方法用于在列表末尾添加新的元素

语法：

list.append(obj) --(obj为添加到列表末尾的对象)

返回值：

该方法无返回值，但是回修该原来的列表，使用该方法的列表内容进行改变

 

3、count()函数使用；

list-count()：该方法作用于列表，用于统计某个元素在列表中出现的次数

描述：

list()方法用于统计某个元素在列表中出现的次数

语法：

list.count(obj) --(obj为添加到列表末尾的对象)

返回值：

该方法返回元素在列表中出现的次数

 

4、集合函数set（）的使用；

 

 

5、列表解析式的使用；

6、zip()函数的使用；

7、yield生成器的使用；

http://liuzhijun.iteye.com/blog/1852369

8、MongoDb数据库操作使用；

 

转载于:https://www.cnblogs.com/licl11092/p/7469735.html