数据可视化技术与应用(Python) 课件 项目1-5 大数据可视化工程实战 -企业销量数据可视化项目实战

大数据可视化工程实战数据可视化技术与应用数据可视化技术与应用课程开发组项目导读本项目将分为项目需求调研与方案制定、项目实施管理、项目测试与验收３个子项目进行讲解，并通过详细的目录结构对项目进行组织和管理。在项目需求调研与方案制定阶段，将介绍项目背景和目标，并进行需求调研和方案制定，同时与客户进行现场交流；在项目实施管理阶段，将制定实施方案，进行项目实施，并进行内部验收测试；在项目测试与验收阶段，将制定测试方案，进行项目交叉测试，并输出验收报告。通过这些工作，将使项目顺利进行并实现高质量交付。项目目标知识目标能力目标素养目标掌握项目工程实践的全流程了解项目工程实践的重点了解项目工程实践中不同阶段的产出能针对不同的项目工程给出相应的流程会使用流程图绘制项目工程的流程能区分出不同项目工程的关键点通过大数据可视化使学生明白数据驱动创新的思想通过大数据可视化使学生关注数据伦理和社会责任，遵循数据保护和隐私政策，保证数据使用的合法性和合理性认识数据可视化需求调研与方案制定目录CONCENTS0102实施管理0304总结与建议05项目测试与验收1-1认识数据可视化数据可视化认识数据可视化是将数据以图表、图形或其他视觉表现形式呈现的过程。它利用视觉元素来传达和展示数据中的信息、模式和关系。通过将数据以可视化的形式展示出来，使读者可以更直观地理解数据，发现其中的趋势、变化和异常情况。数据可视化认识数据可视化流程达到以上目标，数据可视化可以提高数据的可理解性、可解释性和可应用性，为数据分析和决策提供有力的支持。另外，数据可视化也拥有显著的特征，具体表现在以下几个方面。●视觉表达：数据可视化是指将数据以图表、图形或其他视觉元素的形式表现出来。通过使用颜色、形状、大小等视觉属性，数据可视化可以将抽象的数据信息转化为具体的、可感知的形式，使人们更容易理解和记忆。数据可视化流程●交互性：好的数据可视化通常是具有交互性的。它允许用户与可视化图表进行互动，通过悬停、单击、滚动等操作来探索数据的不同维度和层次。交互性可以增强用户对数据的理解和探索，使用户能够根据自己的兴趣和需求自定义和调整可视化图表。●简洁明了：数据可视化追求简洁明了的设计。好的数据可视化应该能够以最少的视觉元素和标签传达最多的信息。它应该避免冗余和混乱的视觉元素，保持清晰的结构和布局，使人们能够快速而准确地理解数据中的关键信息。数据可视化流程●多样性：数据可视化可以采用多种多样的图表类型和图形语言。不同类型的图表，如折线图、柱状图、饼图和散点图等，可以用来呈现不同类型的数据，进行不同的分析。这种多样性可以使人们从不同的角度和视角来理解和分析数据。●可解释性：数据可视化应该是可解释的。它应该能够清晰地传达数据中的含义和结果，并帮助人们理解数据所反映的现象和趋势。通过合适的标签、图例和说明，数据可视化可以帮助人们正确地解读和解释数据。数据可视化流程●美学设计：好的数据可视化应该具有美学设计。它应该注重颜色的搭配、字体的选择、图表的比例和平衡等，以创造视觉上的吸引力和舒适感。美学设计可以增强用户对数据可视化的兴趣和参与度，提高用户的使用体验和满意度。在本书的项目中，为了更好地实现数据可视化的目标，遵循以下流程，如图１－２所示。数据可视化流程数据可视化工具首先，明确数据可视化的目标和需求，确定要传达的信息和解决的问题。接着收集并清洗数据，确保数据的准确性和完整性。然后根据数据的性质和目标选择合适的图表类型来展示数据。在设计和布局阶段，考虑图表的外观和排版，选择合适的颜色、字体和标签，以及图表的比例和尺寸。最后，使用数据可视化工具或编程语言创建图表，并根据需求进行调整和修改，确保准确地表现数据的特征和趋势。数据可视化工具整个流程是一个迭代的过程，需要多次调整和修改图表，并考虑数据的更新和维护，以确保图表与实际数据保持一致。通过这个流程，可以有效地利用数据可视化来探索和传达数据包含的信息。要实现数据可视化，可以使用以下常见的数据可视化工具，见表１－１。数据可视化工具1-2需求调研与方案制定项目需求调研与方案制定大数据可视化工程的目标是建立并交付一个功能全面、易用性高的大数据可视化工程项目。下面以校园学生画像项目为例进行介绍。首先，通过接入学校管理系统和其他数据源，实时采集学生的个人信息、学习情况和社交活动等数据，并对数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和一致性。接下来利用各种数据分析算法和技术，对学生数据进行深度挖掘和分析，建立学生画像。这些画像包括学生的学习能力、兴趣爱好和社交圈子等方面的特征，为学校了解学生提供依据。在实施可视化工程的过程中，将按照需求调研与方案制定、实施管理、测试与验收的流程进行，以确保工程的顺利实施和高质量交付。项目需求调研与方案制定——需求调研在需求调研阶段，将与学校和教育机构的相关人员进行交流和深入访谈，以了解他们对学生画像和数据分析的具体需求和期望。①与教育决策者面谈②访谈教育工作者③收集学校和教育机构的数据项目需求调研与方案制定——方案制定在方案制定阶段，将结合需求调研的结果，制定一个具体可行的大数据可视化项目方案，以满足学校和教育机构的需求和期望。①基于需求调研的结果，明确项目的目标和目的。②制订项目的工作计划和时间表。通过合理规划项目的时间和资源，确保项目能够按时完成，并顺利达到预期目标。③确定项目的核心功能和技术实现方式。④制定项目的团队配置和沟通方式。按照上述步骤制定项目方案，能够明确项目的目标和目的，合理安排时间和资源，确定项目的核心功能和技术实现方式，并建立高效的团队配置和沟通方式。项目需求调研与方案制定——客户现场交流

在开始实施大数据可视化项目之前，要与客户进行现场交流，以确保对项目的共同理解和明确项目的目标和需求。这次现场交流将提供一个与客户面对面地交流的机会，深入了解他们的期望和具体需求。①与客户进行项目目标和期望的确认。②详细讨论项目的需求和功能。③讨论项目的时间安排和资源分配。通过以上步骤，确保与客户达成共识并明确项目的目标、需求、时间安排和资源分配，为项目的实施奠定基础。1-3实施管理实施管理——制定实施方案为了确保大数据可视化项目的顺利实施并达到预期的成果，需要制定以下清晰的实施方案。在开始实施项目之前，明确项目的目标和范围、进行需求分析、制订项目实施计划。更关键的是分解项目任务，制订详细的时间表，以确保项目进度可控。同时，确定所需的资源，包括人力资源、技术设备和软件工具等。为了有效地管理项目团队，需要明确项目的团队和角色，包括确定项目经理和团队成员，并明确各自的职责和权利。同时，建立团队间的沟通和协作机制，以确保信息交流和合作的顺畅进行。风险管理也是项目实施过程中的重要环节，需要识别潜在的项目风险，并制订相应的风险管理计划，同时建立风险评估和监控机制，以便于及时应对和处理项目中出现的风险。实施管理——制定实施方案最后，建立一个监督和评估机制，定期跟踪项目的进展和成果，并根据项目计划进行评估。通过及时解决问题和必要的调整和改进，确保项目顺利进行并达到预期的成果。实施方案将为项目团队提供明确的指导和目标，确保项目按计划进行，并确保最终的项目成果能够达到预期效果。通过以上实施方案，将有序推进了学校学生画像的大数据可视化项目，并最终实现学校个性化教学等目标。实施管理——项目实施要想成功实施大数据可视化项目，需要综合考虑以下几个方面实施管理——项目实施下面继续以校园人物画像大数据可视化项目为例，对各个阶段的工作内容进行介绍。①在数据收集和整合阶段，建立高效的数据采集系统，确保数据的完整性和实时性；与学校的教务系统、学生管理系统等进行集成，自动抓取和同步学生数据，减少手动输入和出现错误的可能性；建立严格的数据质量控制标准，对数据进行验证和审核，确保数据的准确性和一致性。②在数据清洗和预处理阶段，运用先进的数据清洗算法和方法，去除噪声和异常值，填充缺失数据，使得数据更加规范和可靠；使用强大的数据处理工具和平台，提高数据清洗和处理的效率和准确性。实施管理——项目实施③在数据分析和建模阶段，运用深度学习、自然语言处理和图像识别等先进的人工智能技术，对学生数据进行深入挖掘和分析；构建个性化学习模型和预测模型，以及学生行为模式和学术模式预测模型，为学校提供更准确和精细的学生画像。④在可视化设计和开发阶段，注重用户体验和交互设计。通过对用户进行调研和收集反馈的信息，了解用户的需求和偏好，设计直观、易于操作的可视化界面；提供多样化的图表和图形，以满足不同用户的信息展示需求；提供个性化定制功能，允许用户根据自己的需求进行自定义设置和调整。⑤在用户测试和反馈阶段，与学校密切合作，邀请教师、学生和家长参与测试，收集他们的使用体验和意见；建立反馈机制，及时响应用户的需求和问题，并进行相应的改进和优化；提供培训和讲座，提高用户对可视化工具的使用和理解能力。实施管理——项目实施⑥在部署和培训阶段，提供全方位的支持和指导。包括协助学校进行系统部署，确保系统的安全性和稳定性；提供详细的培训材料和在线视频教程，帮助教师和管理人员快速上手和灵活应用可视化工具；建立在线社区和论坛，为用户提供交流和分享的平台。⑦在监督和维护阶段，制订定期的数据更新和维护计划，确保数据的实时性和准确性；运用先进的数据安全技术，保护学生数据的隐私和机密性；与学校进行定期的沟通和会议，了解他们的需求和反馈，及时解决问题和改进系统，确保项目的顺利运行和持续发展。总之，通过综合考虑数据采集、数据质量控制、智能分析、用户体验、用户反馈、培训支持和数据安全等方面，确保学校对学生画像的大数据可视化项目的成功实施，并为学校提供全面的学生分析和个性化教学支持，帮助教师和管理人员更好地理解和关注每个学生的需求和潜力。实施管理——内部验收测试待项目实施完毕后，进入内部验收测试阶段，完成表１－２，以确保系统的功能和性能在正式测试和验收之前能够得到有效验证。实施管理——内部验收测试下面以校园人物画像数据可视化项目为例，介绍各项测试的具体内容。、

①在数据准确性测试方面，验证系统所使用的学生数据的准确性，比对原始数据和可视化结果，以确保在处理和转换数据的过程中没有出现错误或丢失。

②在可视化功能测试方面，测试系统的图表、图形、数据筛选和交互功能等是否能够正常展示和呈现相关的学生数据信息，创建不同的学生画像场景，测试系统在各种情况下的可视化效果。

③在用户界面测试方面，评估系统的用户界面设计和用户体验是否符合用户的使用习惯和预期，可以邀请教师、管理人员等项目参与者使用系统，并收集他们的反馈意见和建议，以进一步优化用户界面和用户体验。实施管理——内部验收测试

④在性能和稳定性测试方面，对系统进行性能和稳定性测试。比如，测试系统的加载速度、响应时间和并发用户数量等方面的性能表现。通过模拟高负载环境和长时间运行，确保系统能够稳定运行并处理大量的学生数据。

除了以上测试验证点，还包含安全测试、回归测试、故障测试等其他测试，以确保系统的质量和可靠性。最后根据测试结果进行问题修复和改进，直到系统能够满足学校的需求和预期。接下来将进入项目测试与验收部分，以进一步测试和确认系统的可用性和可交付性。1-4项目测试与验收项目测试与验收——制定测试方案为了确保可视化项目测试与验收阶段的顺利进行，并为接下来的项目交叉测试做好准备，可以按照以下逻辑和步骤进行。①明确测试目标和范围：确保已清楚地了解测试的目标和范围，明确要测试的功能模块和系统的主要业务流程，这有助于确定测试的重点和优先级。②确定功能模块和业务流程：对项目功能和业务流程进行分析，以识别系统中的不同功能模块和关键业务流程。这样可以确保测试覆盖各个功能模块的不同情况，包括正常情况、异常情况和边界情况。③编写详细的测试用例：为每个功能模块和业务流程编写详细的测试用例。测试用例应包括输入数据、预期结果和实际结果，覆盖各种情况，包括正常输入、异常输入和极端情况，这有助于及时发现问题并记录缺陷的详细信息。项目测试与验收——制定测试方案④准备测试数据：根据测试用例的需求，准备适当的测试数据。确保测试数据能够涵盖各种情况，以测试系统在不同场景下的表现。⑤了解项目交叉测试需求：与项目团队沟通，了解项目交叉测试的特殊需求和要求。这可以帮助适配和准备相应的测试用例和数据，以确保测试方案能够满足交叉测试的要求。⑥规划测试执行计划和时间安排：根据项目的进度和优先级，制订测试执行计划，并安排测试任务的优先级和顺序；合理分配测试资源和时间；考虑项目交叉测试的时间节点和依赖关系，以确保测试计划与交叉测试的安排相互协调。⑦执行测试用例：按照测试计划逐步执行测试用例，并记录实际结果，确保每个测试用例都得到适当的执行和记录。⑧缺陷管理：对于发现的缺陷，记录详细的缺陷信息，包括复现步骤、严重程度和优先级，并与开发团队进行沟通和跟踪，直到问题得到解决。项目测试与验收——制定测试方案⑨分析测试结果：将测试结果与预期结果进行比较，确认系统是否符合预期要求。如果测试用例失败或发现缺陷，则进一步进行调查和排查。⑩生成测试报告：根据测试结果，编写测试报告，总结测试执行情况、发现的问题和建议的改进措施。报告应包括测试覆盖的范围、通过的测试用例数、发现的缺陷数等指标。⑪验收测试：基于测试结果和测试报告，进行项目的验收测试，确保系统能够满足学校的需求和预期。

通过以上测试方案，为可视化项目的测试与验收阶段提供有力的支持，并为接下来的项目交叉测试做好准备，确保系统能够满足学校的需求和预期，并为项目决策和改进提供参考依据。项目测试与验收——项目交叉测试在项目交叉测试中，将进行系统的跨模块和跨团队的综合性测试，以验证系统在整体运行环境中的稳定性、兼容性和集成性。项目交叉测试将涉及不同功能模块的集成测试、不同团队的协同测试，以及系统与外部接口的对接测试。①在集成测试中，将测试各个功能模块之间的接口和数据传递，确保模块之间的协同工作符合预期要求；将验证系统在不同功能模块之间的数据传递和交互中的准确性和完整性，并检查系统在集成环境中的稳定性和性能。②在团队协同测试中，将模拟不同团队之间的协作和数据共享，测试系统在多团队协同开发和运行维护中的表现；将验证系统在多个团队同时操作和共享数据时的稳定性和一致性，并关注团队之间的协作、沟通和版本控制等方面的功能。项目测试与验收——项目交叉测试

③在系统与外部接口的对接测试中，将测试系统与外部系统或第三方服务的集成情况；将验证系统与外部接口的数据传递和通信的准确性和稳定性，并确保接口的兼容性和可靠性。通过项目交叉测试，将全面评估系统在实际运行环境下的性能和可用性，发现和解决可能存在的问题和风险。同时，项目交叉测试还有助于不同团队之间的协同与合作，加强团队之间的沟通和理解。

在项目交叉测试完成后，将进行验收报告的输出。项目测试与验收——输出验收报告在对系统进行测试与验收之后，需要对可视化项目进行全面评估和验证。根据测试和项目的需求，对系统功能的完整性、稳定性、兼容性和可用性等方面进行评价，对有问题的环节提出改进建议和问题解决方案，并输出验收报告，验收报告的大致内容见表１－３。项目测试与验收——输出验收报告首先，根据测试结果，确认系统功能的完整性是否能达到预期的要求；系统是否能够准确地获取和处理学生的各项数据，并通过可视化的方式展示学生的画像信息；各个功能模块之间的接口和数据传递是否正常且系统在复杂的环境下的运行情况。

其次，需要对系统的性能稳定性进行测试和评估，比如在高并发和大数据量的情况下，系统运行情况和及时响应用户的请求情况。系统的响应时间和处理能力需要符合预期，满足学校对系统性能的要求。同时，还需要进行兼容性测试，确保系统能够与不同的操作系统、浏览器和设备兼容。项目测试与验收——输出验收报告

最后，需要对系统的可用性进行评估。根据用户的反馈和测试结果，系统的界面设计需要使用户能够轻松地获取所需信息。除此之外，还要确定系统的安全性和数据保护是否具有有效的保障，以及用户数据是否得到合理的处理和保密。

综上所述，待上述阶段有效完成，证明可视化项目在测试与验收阶段表现良好，系统能够满足需求和预期。另外，在测试过程中也会发现一些小问题和改进的空间，建议在后续的优化中进一步改进系统的稳定性和性能，以提升用户体验。1-5总结与建议总结建议本项目主要介绍了数据可视化的目标、流程和常用的工具，通过把数据可视化项目分为需求调研与方案制定、项目实施管理、项目测试与验收３个阶段，详细介绍了大数据可视化项目每一阶段的工作内容和目标。在对本项目进行实践的过程中，请读者根据工具特点合理选择可视化工具。感谢您的聆听数据可视化技术与应用电影数据可视化项目实战数据可视化技术与应用数据可视化技术与应用课程开发组项目导读对电影院来说，电影数据可视化是一种强大的分析工具，它帮助电影院运营人员从海量的电影数据中获得洞察结果，优化运营决策，提升顾客的体验。本模块将导入电影数据集，运用Python语言，将电影类型、票房收入等关键数据以直观的折线图与柱状图，并对可视化结果进行分析。项目导读01观众偏好03评分分析02票房趋势识别出受欢迎的电影类型或主题，从而精准地安排放映日程，从而吸引更多的观众。追踪不同影片的票房表现，评估潜在的票房走势，为未来的电影选片和排片提供数据支持。通过观众评分了解影片的被接受度，进一步调整推广策略并据此提供定制化推荐。06市场趋势05竞争分析分析不同时间段影片的表现，选择最佳上映时间，以提高票房收益。观察竞争对手的表现，了解市场占有率，制定相应的差异化经营策略。洞察整体电影市场和电影产业的动态，预测行业趋势，作为制订战略规划的依据。04上映时机项目目标学习目标能力目标素养目标掌握Python环境的搭建掌握简单的数据处理方法掌握折线图和柱状图的绘制会使用PyCharm工具会对数据进行删除重复行操作会使用Python语言编写基本的代码通过电影数据可视化项目中的数据处理使学生明白取其精华、去其糟粕的思想通过中国电影排名与票房关系的可视化彰显中国文化的输出，培养学生的文化自信电影类型数据可视化项目实战电影类型与票房关系可视化项目实战中国电影排名和票房可视化项目实战010302目录CONCENTS总结与建议042-1电影类型数据可视化项目实战电影类型数据的导入使用折线图进行数据可视化分析0102目录CONCENTS2-1-1电影类型数据的导入环境的安装与配置①易于学习和使用:Python语法简单、清晰，易于学习和使用。②丰富的库和工具:Python拥有众多功能强大的数据可视化库，其中比较常用的是Matplotlib、Plotly和pyEchart。③与数据分析和机器学习的无缝集成:用户可以使用Python进行数据处理、清洗和分析，然后利用可视化工具将结果直观地展示出来。④可扩展性和动态可视化:Python可视化库提供了丰富的选项和配置，可以轻松定制图表的各个方面，包括颜色、标签、图例和轴设置等，可以创建交互式图表和动画效果。环境的安装与配置-下载Python工具任务一：下载Python开发工具。环境的安装与配置-下载Python工具1.用浏览器打开Python官方网站/。环境的安装与配置-下载Python工具2.选择Dowmload中的Windows选项。环境的安装与配置-下载Python工具3.从页面中可以看到目前最新的Python版本是3.13.0，除此之外还有其他版本。环境的安装与配置-下载Python工具4.

Python3.13.0版本比较多，该选择哪个呢?首先确定计算机系统是多少位的。在桌面找到“此电脑”图标，在“此电脑”图标上单击鼠标右键，弹出快捷菜单。选择“属性”命令，即可看到计算机的操作系统是多少位的，比如这台计算机使用的是64位操作系统。环境的安装与配置-下载Python工具5.单击Windowsinstaller(64-bit)超链接，将Python下载到默认路径即可。环境的安装与配置-安装Python工具任务二：安装Python开发工具。环境的安装与配置-安装Python工具1.双击安装包，出现如下图示的开始安装页面选中Addpython.exetoPATH复选框，把Python3.13.0添加到环境变量中，然后选择默认安装路径(InstallNow)，就可以立即安装.。环境的安装与配置-安装Python工具2.等待安装进度条滚动。环境的安装与配置-安装Python工具3.等待进度条完成，即可看到安装成功界面。环境的安装与配置-下载安装PyCharm工具任务一：下载安装PyCharm社区版。环境的安装与配置-下载安装PyCharm工具1.登录/zh-cn/，下载PyCharm工具。环境的安装与配置-下载安装PyCharm工具2.

PyCharm两个版本PyCharmCommunityEdition(社区版)和PyCharmProfessionalEdition(专业版)，推荐下载社区版。单击下载即可。环境的安装与配置-下载安装PyCharm工具3.双击安装软件，即可启动PyCharm工具的的安装界面。环境的安装与配置-下载安装PyCharm工具4.接下来单击Next(下一步)按钮，选择安装位置，弹出如图所示的配置安装选项界面，选中所有复选框，继续单击Next按钮。环境的安装与配置-下载安装PyCharm工具5.显示如图所示的界面，单击Install(安装)按钮。电影类型数据集的导入-Pandas模块认知知识新知

Pandas是一个Python库，用于数据处理和分析。它提供了一系列用于数据结构和操作的数据框(DataFrame)和系列(Series)数据结构，以及对数据进行读取、清理、转换和可视化等功能。功能描述数据读取和写入

轻松读取和写入各种数据格式，包括CSV、Excel、SQL数据库、JSON、HTML等。提供灵活的函数和方法来导入和导出数据，方便数据的交互和共享。数据清洗和预处理

提供丰富的函数和方法来处理缺失值、重复数据、异常值等数据质量问题。支持数据的转换、重塑、合并、拆分等操作，方便进行数据清洗和预处理。数据索引和选择

提供灵活的索引和选择功能，使您能够轻松从数据结构中提取和操作数据。可以使用标签、位置、条件等方式来选择特定的行、列或单元格。数据分析和计算

提供丰富的统计分析、聚合计算和数据转换的函数和方法。支持常见的统计指标计算、数据分组和汇总、透视表创建、时间序列分析等操作，方便进行数据分析和探索。数据可视化

与其他常用的数据可视化库（如Matplotlib和Seaborn）结合使用，可以生成各种图表和图形，包括线图、柱状图、散点图、箱线图等，帮助更直观地理解和展示数据。Pandas库常用的功能电影类型数据集的导入-Pandas模块认知电影类型数据集的导入-Pandas读取并存取csv文件中的数据任务一：Pandas读取csv文件

importpandasaspddata=pd.read_csv('your_file.csv')代码如下：电影类型数据集的导入-Pandas读取并存取csv文件中的数据任务一：Pandas读取csv文件上述两行代码完成了两个步骤分别是：

（1）导入pandas库：使用importpandasaspd语句导入了pandas库，并将其命名为pd。

（2）使用read_csv()函数读取CSV文件：read_csv()是pandas提供的用于读取CSV文件的函数。通过接受一个文件路径作为参数，并返回一个DataFrame对象，其中包含了CSV文件的数据。代码讲解：数据集中字段的含义字段名称字段含义movie_title电影名称release_date上映时间Genre电影类型mpaa_rating美国电影协会评分total_gross总票房inflation_adjusted_gross调整通胀后总票房数据集中字段的含义任务二：使用pandas库来完成重复行筛选。importpandasaspddefprint_duplicates(file_path):#读取CSV文件

data=pd.read_csv(file_path)#找到重复的行

duplicates=data[data.duplicated()]#打印重复的行

print(duplicates)#给出CSV文件路径file_path=r'C:\Users\Administrator\Desktop\1937-2016年迪士尼电影总收入数据集.csv'#打印重复的行print_duplicates(file_path)代码如下：电影类型数据集的导入-Pandas读取并存取csv文件中的数据任务二：使用pandas库来完成重复行筛选。通过上图的打印结果可以看到本数据集没有重复的行。运行结果：电影类型数据集的导入-Pandas读取并存取csv文件中的数据任务二：使用pandas库来完成重复行筛选。代码讲解：

首先用pd.read_csv函数读取CSV文件，然后使用data.duplicated()找到重复的行，最后，通过打印duplicates来显示重复的行。该段代码关键是data.duplicated()函数，data.duplicated()是PandasDataFrame对象的一个方法，用于检测DataFrame中的重复行。通过返回一个布尔值的Series，指示每一行是否是重复的。如果一行与之前的某行完全相同，则被视为重复。默认情况下，data.duplicated()会将第一个出现的重复行标记为False，后续的重复行标记为True。2-1-2使用折线图进行数据可视化分析使用折线图进行数据可视化分析折线图认知

折线图是一种常见的数据可视化图表，在折线图中，一般水平轴（Ｘ轴）用来表示时间的推移，并且间隔相同；而垂直轴（Ｙ轴）代表不同时刻的数据大小。通过连接数据点形成折线来展示数据的变化趋势。使用折线图进行数据可视化分析由图可以看出折线图适合显示横轴为有序的变量，也就是说，折线图在以下场景中被广泛应用，并具有相应的优势。折线图的应用场景及优势应用场景优势变化趋势分析清晰地显示数据的上升、下降、波动等变化模式，帮助用户分析数据的趋势和变化规律时间序列数据通过在横轴上表示时间，将数据值映射到纵轴上的折线，可以直观地观察数据随时间的变化情况多个数据对比用户可以方便地比较不同数据集之间的差异，并观察它们的相对变化异常值检测如果折线在某个点上突然出现异常的增长或下降，用户可以进一步检查该点是否存在数据输入错误或其他异常情况。数据的周期性分析对于具有明显周期性变化的数据，如季节性销售趋势、生物周期等，折线图可以清楚地展示周期性的规律和周期的长度。使用折线图进行数据可视化分析折线图能够反映出电影类型的变化趋势，所以接下来对电影类型进行折线图分析，除了文件处理的pandas模块，这里引出了matplotlib模块，matplotlib是一个广泛使用的数据可视化库，适用于数据科学和数据分析。它的强大功能和灵活性使得用户能够以各种方式呈现和探索数据。无论是简单的图表（线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图）还是复杂的可视化方案，matplotlib都是一个强大而灵活的工具，其有如下特点和功能。Matplotlib模块的特点和功能使用折线图进行数据可视化分析Matplotlib模块的特点和功能特点和功能描述简单易用提供直观且易于使用的接口，使创建图表变得简单而灵活多种图表类型支持多种常见的图表类型和样式，包括线图、散点图、柱状图、饼图、箱线图、等高线图等高度定制化具有高度定制化的能力，可以自定义图表的各个方面，如轴的刻度、标签、线条的颜色、样式和宽度，以及图表的尺寸、标题和图例等属性支持多种输出格式支持多种输出格式，包括图像文件（如PNG、JPEG、SVG）、PDF文件和交互式图形。可以将图表保存为文件，或以交互方式在JupyterNotebook等环境中显示图表与NumPy和pandas集成与其他常用的科学计算库（如NumPy和pandas）紧密集成，可以直接使用NumPy数组或pandas的数据结构来创建和绘制图表丰富的图形库提供了

pyplot

接口和其他子模块，支持更复杂的图形绘制和图形布局。可以添加子图、网格、注释、图形装饰等，以创建更丰富和复杂的图表使用折线图进行数据可视化分析任务一：计算不同电影类型的数量，最后根据不同的数量绘制出折线图。使用折线图进行数据可视化分析任务一：计算不同电影类型的数量，最后根据不同的数量绘制出折线图。importpandasaspd#导入pandas库，用于数据处理importmatplotlib.pyplotasplt#导入matplotlib库，用于绘图data=pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\1937-2016年迪士尼电影总收入数据集.csv')#读取CSV文件，将数据保存到data变量中genre_counts=data['genre'].value_counts()#统计data中genre列中各个类型出现的次数，并将结果保存到genre_counts变量中sorted_genre_counts=genre_counts.sort_index()#按照genre_counts中索引（即类型）进行排序，将结果保存到sorted_genre_counts变量中代码如下：使用折线图进行数据可视化分析任务一：计算不同电影类型的数量，最后根据不同的数量绘制出折线图。print(sorted_genre_counts)plt.plot(sorted_genre_counts.index,sorted_genre_counts.values,marker='o')#根据sorted_genre_counts的索引和值绘制折线图，并使用圆点标记数据点plt.title('电影类型统计')#设置图表标题为'电影类型统计'plt.xlabel('电影类型')#设置x轴标签为'电影类型'plt.ylabel('数量')#设置y轴标签为'数量'plt.xticks(rotation=90)#将x轴标签进行旋转，以免过于拥挤，角度为90度plt.show()#显示绘制好的图表代码如下：使用折线图进行数据可视化分析任务一：计算不同电影类型的数量，最后根据不同的数量绘制出折线图。代码讲解：

上述代码matplotlib.pyplot是使用了matplotlib.pyplot模块，它是matplotlib库的一个子模块，提供了绘制图表的函数和方法。具体来说，pyplot提供了一组类似于MATLAB的绘图函数，使得使用matplotlib更加方便和直观。通过pyplot，可以使用简单的函数调用来创建图表、设置属性和展示结果，而无需编写大量的绘图代码。使用折线图进行数据可视化分析plt.plot()函数认知plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)参数含义如下：x：x坐标的值。y：y坐标的值。format_string：格式字符串，用于同时指定线的样式、颜色和标记。格式字符串由以下三个部分组成：[marker][line][color]。这三个部分是可选的，可以根据需要选择其中一个或多个部分。使用折线图进行数据可视化分析plt.plot()函数认知marker：标记的类型，用于表示数据点。常用的标记样式如下图所示使用折线图进行数据可视化分析plt.plot()函数认知line：线的样式，用于连接数据点。常用的线型样式如下图所示。使用折线图进行数据可视化分析plt.plot()函数认知line：线的样式，用于连接数据点。常用的线型样式如下图所示。使用折线图进行数据可视化分析plt.plot()函数认知color：线和标记的颜色。可以使用颜色名称、十六进制颜色代码、RGB或颜色缩写来指定颜色。常用的颜色名称如下图所示。**kwargs：关键字参数，用于指定其他属性，如线条宽度(linewidth或lw)、透明度(alpha)、标签(label)等。电影类型数据集的导入-Pandas读取并存取csv文件中的数据任务二：完善上图计算不同电影类型的数量，最后根据不同的数量绘制出折线图。电影类型数据集的导入-Pandas读取并存取csv文件中的数据任务描述：看出折线图的标题都没有正常显示，主要由于这是由matplotlib默认不支持中文字符集，需要进行一些配置和设置才能显示中文。那么首先需要查看中文字体的路径，为了避免复杂的搜索，可以使用程序来搜索中文字符集。使用折线图进行数据可视化分析任务二：完善上图计算不同电影类型的数量，最后根据不同的数量绘制出折线图。importmatplotlib.font_managerasfmfonts=fm.findfont(fm.FontProperties(family='SimSun'))#将'SimSun'替换为您想要查找的中文字体名称print(fonts)运行结果为：C:\Windows\Fonts\simsun.ttc代码如下：使用折线图进行数据可视化分析任务二：完善上图计算不同电影类型的数量，最后根据不同的数量绘制出折线图。将此结果放入到上述的程序中，得到如下代码：importpandasaspd#导入pandas库，用于数据处理importmatplotlib.pyplotasplt#导入matplotlib库，用于绘图plt.rcParams['font.family']='SimSun'data=pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\1937-2016年迪士尼电影总收入数据集.csv')#读取CSV文件，将数据保存到data变量中genre_counts=data['genre'].value_counts()#统计data中genre列中各个类型出现的次数，并将结果保存到genre_counts变量中代码如下：使用折线图进行数据可视化分析任务二：完善上图计算不同电影类型的数量，最后根据不同的数量绘制出折线图。sorted_genre_counts=genre_counts.sort_index()#按照genre_counts中索引（即类型）进行排序，将结果保存到sorted_genre_counts变量中print(sorted_genre_counts)plt.plot(sorted_genre_counts.index,sorted_genre_counts.values,marker='o')#根据sorted_genre_counts的索引和值绘制折线图，并使用圆点标记数据点plt.title('电影类型统计')#设置图表标题为'电影类型统计'plt.xlabel('电影类型')#设置x轴标签为'电影类型'代码如下：使用折线图进行数据可视化分析任务二：完善上图计算不同电影类型的数量，最后根据不同的数量绘制出折线图。plt.ylabel('数量')#设置y轴标签为'数量'plt.xticks(rotation=90)#将x轴标签进行旋转，以免过于拥挤，角度为90度plt.show()#显示绘制好的图表代码如下：使用折线图进行数据可视化分析任务二：完善上图计算不同电影类型的数量，最后根据不同的数量绘制出折线图。importpandasaspd#导入pandas库，用于数据处理importmatplotlib.pyplotasplt#导入matplotlib库，用于绘图data=pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\1937-2016年迪士尼电影总收入数据集.csv')#读取CSV文件，将数据保存到data变量中genre_counts=data['genre'].value_counts()#统计data中genre列中各个类型出现的次数，并将结果保存到genre_counts变量中sorted_genre_counts=genre_counts.sort_index()#按照genre_counts中索引（即类型）进行排序，将结果保存到sorted_genre_counts变量中代码如下：使用折线图进行数据可视化分析代码运行结果：任务二：完善上图计算不同电影类型的数量，最后根据不同的数量绘制出折线图。可以看出Comedy类型的电影数量最多，也是最热门的电影类型，通过折线图能看出不同电影类型变化程度和走势，这可以为电影行业的营销活动和发布计划提供指导。使用折线图进行数据可视化分析代码讲解：任务二：完善上图计算不同电影类型的数量，最后根据不同的数量绘制出折线图。

可以看出在代码中加入了plt.rcParams['font.family']='SimSun'这行代码，这行代码用于设置Matplotlib中文显示字体为宋体（SimSun）。通过将此行代码添加到Matplotlib代码中可以确保使用的字体是宋体，以支持中文字符的显示。请确保已经安装了SimSun字体，否则可能会导致字体无法加载。2-2电影类型与票房关系可视化项目实战电影类型与票房数据的操作使用柱状图进行数据可视化分析0102目录CONCENTS电影类型与票房数据的操作2-2-1电影类型与票房数据的操作导入数据集在此子项目中依然用与子项目1同样的数据集，但在电影类型“genre”列的基础上还需要使用总票房“total_gross”列。使用下面代码导入数据集：data=pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\1937-2016年迪士尼电影总收入数据集.csv')

考虑到处理的同一数据集，并且在采用删除重复行来处理数据集时，是对每行的所有列进行的处理，所以这里就不再处理数据集。使用柱状图进行数据可视化分析2-2-2使用柱状图进行数据可视化分析柱状图认知

柱状图也是一种常见的数据可视化图表，只不过它通过矩形柱来表示数据的大小或数量。使用柱状图进行数据可视化分析柱状图认知应用场景优势数据对比通过将每个类别或组的数据表示为独立的柱子，可以直观地比较它们之间的差异。柱状图能够凸显不同数据之间的相对大小，帮助用户做出快速而准确的对比分析。分类数据展示每个类别可以表示为一个单独的柱子，柱子的高度表示该类别下的频数、比例或其他度量。这样可以清晰地观察各个类别之间的差异和相对分布情况。突出异常值帮助用户快速识别异常值或离群点。如果某个柱子明显高于或低于其他柱子，那么可以迅速发现该类别的数据与其他类别存在较大差异，引起进一步的关注和分析。时间序列数据展示用于展示时间序列数据中的变化情况。每个时间点可以表示为一个柱子，用户可以观察数据在不同时间点的变化趋势和演化模式。任务一：在该任务中通过柱状图完成对电影类型与票房关系数据进行可视化分析，那么不同电影类型的总票房在坐标轴上显示柱状图。使用柱状图进行数据可视化分析任务一：在该任务中通过柱状图完成对电影类型与票房关系数据进行可视化分析，那么不同电影类型的总票房在坐标轴上显示柱状图。使用柱状图进行数据可视化分析importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.family']='SimSun'data=pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\1937-2016年迪士尼电影总收入数据集.csv')genre_total_gross=data.groupby('genre')['total_gross'].sum()sorted_genre_total_gross=genre_total_gross.sort_values(ascending=False)plt.bar(sorted_genre_total_gross.index,sorted_genre_total_gross.values)plt.xlabel('电影类型')plt.ylabel('总票房（单位：亿）')plt.title('不同电影类型的总票房')plt.xticks(rotation=45)plt.show()代码如下：任务一：在该任务中通过柱状图完成对电影类型与票房关系数据进行可视化分析，那么不同电影类型的总票房在坐标轴上显示柱状图。使用柱状图进行数据可视化分析代码讲解：

上述代码之所以能有显示柱状图，plt.bar(）函数起了关键作用，plt.bar()函数是matplotlib库中用于绘制垂直柱状图的函数。在坐标轴上以垂直矩形的方式表示不同类别的数据，并可以通过调整参数来自定义图表的外观。该一般语法如下：

plt.bar(x,height,width=0.8,bottom=None,align='center',color=None,edgecolor=None,linewidth=None,tick_label=None,label=None,log=False,alpha=None,hatch=None,**kwargs)

参数说明：x：要显示的条形的x坐标或类别标签的列表或数组。height：条形的高度或值的列表或数组。width：条形的宽度。默认值为0.8。任务一：在该任务中通过柱状图完成对电影类型与票房关系数据进行可视化分析，那么不同电影类型的总票房在坐标轴上显示柱状图。使用柱状图进行数据可视化分析代码讲解：bottom：可选参数，用于指定条形的底部起始位置。默认为None，表示从0开始。align：条形的对齐方式。可以是字符串'center'、'edge'或'align'，默认为'center'。color：条形的填充颜色。可以是字符串表示的颜色名称（如'red'或'blue'），也可以

是表示颜色的RGB元组（如(0.2,0.4,0.6)）。edgecolor：条形的边框颜色。默认为None，表示没有边框。linewidth：条形的边框线宽度。默认为None，表示使用默认线宽。tick_label：用于显示在每个条形上方的类别标签。可以是字符串的列表或数组。label：整个条形图的标签，可用于图例中的显示。任务一：在该任务中通过柱状图完成对电影类型与票房关系数据进行可视化分析，那么不同电影类型的总票房在坐标轴上显示柱状图。使用柱状图进行数据可视化分析代码讲解：log：指定是否使用对数刻度。可以是布尔值True或False，默认为False。alpha：条形的透明度。可以是0到1之间的值，0表示完全透明，1表示完全不透明。hatch：指定条形的填充图案。可以是字符串，如'/'、'\\'、'-'、'+'等。**kwargs：用于传递其他参数给底层的Rectangle对象。2-3中国电影排名和票房可视化项目实战中国电影排名和票房可视化项目实战综合实战

将结合折线图和柱状图对中国电影排名和票房数据进行可视化展示与分析，

通过下表可以看出，折线图和柱状图在不同的应用场景下各有优势，需要注意的是，两者在表达数据和展示数据特征方面有区别，见下表。中国电影排名和票房可视化项目实战综合实战

分组柱状图堆叠柱状图数据类型通过折线的变化来表示数据随着时间或其他连续变量的变化趋势，适用于展示连续数据或时间序列数据通常用于展示分类数据或离散数据，每个矩形柱代表一个类别或组数据对比适合展示数据的趋势和相对变化，可以同时观察多条折线的变化情况适合进行不同类别或组之间的数据对比，每个类别或组的矩形柱可以直接比较高度或长度异常值处理异常值可能会被折线的连续性掩盖矩形柱的高度或长度明显表示数据的大小，异常值通常会在柱形图中突出显示可视化效果更适用于展示数据的趋势和变化模式，折线的形状可以反映出数据的上升、下降、波动等变化趋势在强调数据的大小和数量方面更为明显，矩形柱的高度或长度可以直接与数据的大小对应结论：

将折线图和柱状图结合起来应用能够更加丰富地展示数据，

接下来请读者按照以下要求完成实战。首先在百度搜索“猫眼研究院”并进入该网站，

可以得到数据集

《猫眼研究院：２０２１

中国电影市场数据洞察》，

然后完成中国电影排名和票房数据的导入；请使用删除重复行的方法处理中国电影排名和票房数据；请结合折线图和柱状图对中国电影排名和票房数据进行可视化分析。中国电影排名和票房可视化项目实战2-4总结建议总结建议

本项目通过对电影类型数据进行可视化，介绍了利用删除重复行处理数据的方法，以及将数据以折线图的形式展示的方法。通过对电影类型与票房关系数据进行可视化，介绍了利用柱状图进行展示的方法。最后，通过中国电影排名与票房数据可视化项目，综合运用所讲方法，独立完成一系列数据的处理操作和展示。

通过本项目，可以看出中国的电影文化也开始走向国际舞台，逐渐成为重要的文化输出品。

在对本项目进行实践的过程中，请读者注意区分折线图和柱状图Python代码的不同点和相同点。感谢您的聆听数据可视化技术与应用共享单车可视化项目实战数据可视化技术与应用数据可视化技术与应用课程开发组项目导读

低碳出行是现代城市发展的重要目标之一。传统的交通方式对环境和人体健康造成了负面影响。共享单车作为我国的“新四大发明”之一，它的兴起改变了人们的出行方式，对城市环境保护具有积极的贡献。

共享单车可视化项目实战能够为共享单车提供商提供帮助，它是一个将共享单车的数据通过可视化的方式展示出来的项目。项目导读01运营优化03决策支持02市场策略制定通过可视化共享单车的总租车数量和时间特征数据，可以了解不同时间段和地区的租车需求趋势，从而优化车辆调度和服务资源分配，提高运营效率。通过可视化共享单车的地理分布和天气类特征数据，可以发现潜在的市场机会和挑战，制定相应的市场策略，提升市场竞争力。通过数据可视化，可以为决策者们提供直观、清晰的数据展示，帮助他们做出基于数据的战略决策，提升业务成功的概率。。项目目标学习目标能力目标素养目标掌握异常值的处理方法掌握数据分布图和概率分布图的可视化方法掌握箱线图的可视化方法能对异常值前后的可视化图进行分析对比能区分折线图和箱线图通过共享单车可视化项目实践，可以引发人们对可持续发展的思考，激发人们对环境保护的关注和责任感通过总租车数量数据的异常值可以看出解决问题的艰巨程度明显加大，这些问题对可视化的效果展示影响也比较大，应该树立解决问题的新理念、新思路、新办法总租借数量可视化项目实战时间序列特征下租借数量可视化项目实战0102目录CONCENTS天气类特征下租借数量可视化项目实战03总结建议043-1总租借数量可视化项目实战总租车数量数据的导入总租车数量数据的异常值处理0102目录CONCENTS使用分布图进行数据可视化分析033-1-1总租车数量数据的导入总租车数量数据的导入-数据概述素材与案例＼项目3＼数据集＼train.CSV

3-1-2总租车数量数据的异常值处理总租车数量数据的异常值处理-异常值|Outliers异常值，又称异常噪声（outliers）或极端值（extremevalues），是指在数据集中与其他观测值明显不同或偏离预期模式的数据点。异常值可能是由于测量误差、数据录入错误、数据收集过程中的异常情况或真实世界中的异常事件引起的。异常值的存在可能会对数据分析和建模产生负面影响，因为它们可能扰乱数据的分布和关系，导致误导性的结果总租车数量数据的异常值处理-异常值检测方法总租车数量数据的异常值处理-3σ原则3σ原则又称为拉依达法则。该法则就是先假设一组检测数据只含有随机误差，对原始数据进行计算处理得到标准差，然后按一定的概率确定一个区间，认为误差超过这个区间的就属于异常值。这种判别处理方法仅适用于对正态或近似正态分布的样本数据进行处理，如下表所示，其中σ代表标准差，μ代表均值，x=μ为图形的对称轴。数据的数值分布几乎全部集中在区间(μ-3σ,μ+3σ)内，超出这个范围的数据仅占不到0.3%。故根据小概率原理，可以认为超出3σ的部分数据为异常数据。数值分布在数据中的占比0.68270.95450.9973总租车数量数据的异常值处理-箱线图分析法概念组成箱线图（BoxPlot）是一种用于展示数据分布和离群值的可视化工具。它通过展示数据的５个统计量（最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值），以及可能的异常值来提供对数据分布的描述。总租车数量数据的异常值处理-箱线图分析法组成概念第三分位数：数据集中75％的观测值所在的位置，即将数据集分为４等份后的上部分。它是数据的上边界，表示数据较大的部分。中位数：将数据集按照大小排序后，位于中间位置的数值，将数据集分为两等份。它表示数据的中间值或中心位置。第一分位数：数据集中25％的观测值所在的位置，即将数据集分为四等份后的下部分。它是数据的下边界表示数据较小的部分。最小值：数据集中的最小值，表示数据的最小观测值。异常值：指超出上下四分位数范围的数据点，它们远离数据的中心趋势，可能表示数据中的异常情况或特殊观测值。总租车数量数据的异常值处理-异常值处理流程读取数据异常值处理保存数据定义异常值处理函数异常值检测总租车数量数据的异常值处理-3δ原则检测异常值01020304计算平均值与异常值确定异常值的阈值根据３倍标准差原则，异常值被定义为与平均值相差超过３倍标准差的数据点。根据阈值识别和标记异常值比较每个数据点与平均值的差异，如果差异超过３倍标准差，将其标记为异常值处理异常值。处理异常值可以采用删除异常值或采用替换值的方式，比如用平均值、中位数或其他合理的值进行替换。总租车数量数据的异常值处理-定义异常值处理函数importpandasaspdimportnumpyasnpdefcheck_value(value):

#计算均值和标准差

mean=np.mean(df['count’])

std_dev=np.std(df['count'])

#使用3σ原则过滤异常值

ifvalue>(mean+3*std_dev)orvalue<(mean-3*std_dev):

returnTrue

else:

returnFalse代码如下：总租车数量数据的异常值处理-异常值检测与处理#读取csv文件

df=pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\bike-sharing-demand\train.csv')

#使用apply函数过滤异常值

filtered_df=df.apply(lambdax:xifnotcheck_value(x['count'])elseNone,axis=1)

#去除空值行

filtered_df=filtered_df.dropna()

#计算异常值的行数

num_rows_with_outliers=df.shape[0]-filtered_df.shape[0]apply()函数的自由度较高，可以直接对Series或者DataFrame中元素进行逐元素遍历操作，方便且高效DataFrame.apply(self,func,axis=0,raw=False,result_type=None,args=(),**kwds)func代表的是传入的函数或lambda表达式；axis参数可提供的有两个，该参数默认为0/列0或者index，表示函数处理的是每一列；1或columns，表示处理的是每一行;raw；bool类型，默认为False;False，表示把每一行或列作为Series传入函数中；True，表示接受的是ndarray数据类型；代码如下：总租车数量数据的异常值处理-保存数据#将结果保存到新的csv文件

filtered_df.to_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\bike-sharing-demand\filtered_train.csv',index=False)文本文件的存储和读取类似，结构化数据可以通过pandas中的to_csv函数实现以csv文件格式存储文件。DataFrame.to_csv(path_or_buf=None,sep=',',na_rep='',columns=None,header=True,index=True,index_label=None,mode='w',encoding=None)代码如下：3-1-3使用分布图进行数据可视化分析概述概率数据使用分布图进行数据可视化分析-分布图分布图是一种用于描述数据分布情况的图表，通过图形化的方式展示数据的分布特征和趋势。它通常用于数据分析领域，帮助读者更直观地理解和分析数据。分布图可以根据数据类型的不同，选择不同的图表类型来呈现。常见的分布图包括直方图、箱线图、散点图和饼图等。数据概率概述使用分布图进行数据可视化分析-数据分布图数据分布图是一种直观的图表，用于显示数据的整体分布特征。通过直方图可以观察数据的频率分布情况。直方图将数据划分为一系列间隔相等的箱子，并计算每个箱子内数据点的数量或频率。通过绘制每个箱子的高度来表示相应数据区间的频率或密度。与直方图搭配使用的是分布曲线，分布曲线提供了对概率密度函数的近似表示，使人们能够更准确地了解数据的分布形态和连续性。概率数据概述使用分布图进行数据可视化分析-概率分布图概率分布图是一种用于检验数据是否符合某种分布的图形，其描述了随机变量的取值与其对应的概率之间的关系。常见的概率分布图包括正态分布图、指数分布图、伽马分布图等。这些图表通过曲线或面积表示不同取值的概率密度，帮助人们理解数据的概率分布情况。散点图与正态分布相结合的概率分布图使用分布图进行数据可视化分析-数据分布图数据可视化流程读取异常处理前数据读取异常处理后数据数据可视化导入模块数据可视化使用分布图进行数据可视化分析-读取数据并设置主题importwarnings

warnings.filterwarnings("ignore")

importnumpyasnp

importpandasaspd

importmatplotlib.pyplotasplt

importseabornassns

data=open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\bike-sharing-demand\train.csv')

train=pd.read_csv(data)

sns.set(style='whitegrid',palette='tab10',font='SimHei')代码如下：使用分布图进行数据可视化分析-绘制单变量分布图在seaborn库中，可以使用distplot函数绘制单变量分布。distplot函数的使用格式如下。distplot函数的部分参数及其说明如表所示。seaborn.distplot(a=None,bins=None,hist=True,kde=True,rug=False,fit=None,hist_kws=None,kde_kws=None,rug_kws=None,fit_kws=None,color=None,vertical=False,norm_hist=False,axlabel=None,label=None,ax=None,x=None)参数名称说明a接收series、list、array，表示观察的数据。如果是具有name属性的series对象，则该名称将用于标记数据轴。默认为Nonebins接收int，表示长方形数目，如hist函数bins参数。默认为Nonehist接收bool，表示是否绘制直方图。默认为Truekde接收bool，表示是否绘制高斯核密度估计。默认为Truerug接收bool，表示是否添加分布观测刻度。默认为Falsefit接收随机变量对象，用于拟合分布。默认为Nonecolor接收特定str，表示除拟合曲线外的所有内容颜色。默认为None{hist，kde，rug，fit}_kws接收字典，表示底层绘图函数的关键字参数。默认为None使用分布图进行数据可视化分析-异常值前显示总租车数量数据分布图

sns.distplot(train['count'])

plt.title('过滤异常值前的数据分布图')

plt.xlabel('数量')

plt.ylabel('密度')

plt.show()代码如下：使用分布图进行数据可视化分析-异常值后显示总租车数量数据分布图data=open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\bike-sharing-demand\filtered_train.csv')

train=pd.read_csv(data)

sns.set(style='whitegrid',palette='tab10',font='SimHei')

sns.distplot(np.log(train['count']))

plt.title('过滤异常值后的数据分布图')

plt.xlabel('数量')

plt.ylabel('密度')

plt.show()使用分布图进行数据可视化分析-概率分布图importwarnings

warnings.filterwarnings("ignore")

importpandasaspd

importmatplotlib.pyplotasplt

fromscipyimportstats

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

scipy.stats是scipy库中的一个子模块，提供了许多与统计学和概率论相关的函数和分布。它包含各种概率分布的概率密度函数、累积分布函数和随机变量生成器等功能，以及许多统计检验和描述性统计的方法。通scipy.stats人们可以进行各种常见的统计分析和推断，如计算概率密度、累积概率、样本统计量，以及进行假设检验等。该模块提供了广泛的概率分布，包括正态分布、指数分布、泊松分布和二项分布等，并且支持参数估计、分布拟合和随机变量生成等操作。代码如下：使用分布图进行数据可视化分析-异常值处理前数据可视化bplot(x,sparams=(),dist='norm',fit=True,plot=None,rvalue=False)●

data：要进行概率图分析的数据，可以是一维数组、列表或类数组对象。●sparams：分布的可选参数，用于传递给指定分布的参数。默认为空元组（）。●dist：指定要拟合的理论分布。默认为norm，表示正态分布。可以选择的其他分布包括expon（指数分布）、lognorm（对数正态分布）等。●fit：布尔值，表示是否根据数据自动拟合分布参数。默认为Ture，表示进行自动拟合。●plot：可选的绘图对象。如果提供了绘图对象，则概率图将绘制在该对象上。如果未 提供，则会创建一个新的绘图对象。使用分布图进行数据可视化分析-异常值处理前数据可视化data=op