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'] == ['']:passelse:print(i['area']) area_list = [] for i in item_info.find().limit(300):if i['area'] == ['']:passelse: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 = 0if length <= len(area_index):for area,times in zip(area_index,post_times):data = {'name':area,'data':[times],'type':types}yield datalength += 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
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