[超详细高达5000字]一篇带你玩转数据分析与数据可视化

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数据分析和数据可视化

• 一、数据分析
• • ⭐前言:
  • 1、数据分析概述
  • 2、数据分析的常用工具
  • • ①numpy
    • ②matplotlib
    • ③pandas
  • 3.科学计算
  • • numpy之数组对象ndarray
    • numpy的基本 *** 作
• 二、数据可视化
• • 1.数据可视化的概述
  • 2.pyplot绘图区域

一、数据分析

⭐前言:

该章节篇幅略长，望小主耐心阅读

学习目标:

• 了解什么是数据分析?
• 掌握numpy模块，熟悉使用numpy数组进行科学计算
• 掌握matplotlib模块，熟练使用matplotlib绘制图表
• 熟悉Pandas模块，熟练使用pandas处理数据

随着互联网的不断发展，计算机的技术也不断的更新迭代，信息已经积累到一个引发变革的程度，世界上的数据量不断的增大，以指数函数的形式爆炸式增长，驱使人们进入一个大数据时代。在大数据环境中，有许多冗余的数据，这个时候就需要进行对数据的一个分析，挖掘出有价值的信息变得愈发重要，数据分析技术应运而生。

数据分析是Python的一个重要发展方向，之所以选择用Python去进行数据分析，主要是依赖于高质量的第三方模块，常用的就有:

• numpy
• matplotlib
• pandas(后续讲解)

本次将介绍这些优秀的数据分析工具

1、数据分析概述

数据分析指使用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，从中提取有用的信息形成结论。

数据分析一般分为以下几步:

1. 明确分析的目的和思路
   • 分析目标之前，需要明确几个问题:
     • 数据对象是什么？要解决什么样的业务问题？其次需要对项目的深刻理解
     • 整理出完整的分析框架和思路
2. 数据收集
   • 按照确定的框架和思路，有目的地从多个渠道获取结构化或非结构化数据
3. 数据处理
   • 数据处理指的是对收集来的数据进行清晰、整理和假工，保证数据的质量，是数据分析前不可少的阶段。
4. 数据分析
   • 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为目标提供决策参考的过程。
5. 数据可视化
   • 以自然文字为形式表达出来的数据，自然远不如图表来的清晰明确。所以，一般情况下数据以图表的形式进行呈现，常见的图标类型就有:
     • 折线图
     • 条形图
     • 柱形图
     • 饼图等
   • 借用图表这种技术手段，可以更直观的呈现数据。

2、数据分析的常用工具

Python本身的数据分析功能并不强，所以借助于第三方的模块来增强它的功能。

• numpy
• matplotlib
• pandas

下面让我们一一介绍这三款数据分析工具的优势以及发展历程

①numpy

一款实现高性能科学计算和数据分析的基础模块，它的前身是由Jim Hugunin开发的numeric和numarray,2005年Travis Oliphant将numarray的功能集成到numeric中创建了numpy,numpy自此诞生了。由于numpy是开源的、强大的特点，它得到了广泛的应用，也得到许多开发者的贡献和支持。

numpy模块中包含一个ndarry对象，该对象是一个具有矢量计算和复杂广播能力的多维数组，不适用循环即可实现对整个数组的快速运算。此外，numpy中还提供了其他的模块，可以实现线性代数、随机数生成以及傅里叶变换等功能。

②matplotlib

matplotlib是由John D.Hunter开发的一款强大的Python数据可视化绘图模块。Hunter从事数据分析与可视化的工作多年，他一直使用的是Matlab工具编写程序。随着程序难度越来越大，Hunter发现Matlab暴露出很多的缺点，例如:数据库交互、复杂的数据结构等。

于是Hunter决定使用Python语言编写一个数据可视化的模块，弥补Matlab的缺点，所以matplotlib自此诞生。

matplotlib源于美国的MathWorks公司出品的商业数学软件Matlab，但是又与他不同，主要有以下几个优点:

• 开源免费的
• matplotlib属于Python的扩展模块，继承了Python面向对象、易读、可维护性好等特点
• matplotlib可以借助于Python丰富的第三方模块嵌入到用户界面应用程序，或嵌入到网页中。

③pandas

pandas是一个居于numpy的数据分析模块，它最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年年底发行开源版本,目前专注于Python数据包开发的PyData团队继续开发和维护。

pandas开发之处被作为金融界的数据分析工具，之后又被广泛应用到了学术和其他商用领域，包括神经科学、经济学、统计学、广告、网络分析等。

pandas中纳入了大量的库和标准数据模型。pandas有以下特点:

• 包含一个快速高效、具有默认和自定义索引的DataForm对象
• 支持多种格式文件的读取和写入
• 智能处理数据对齐和缺失数据
• 自由删除或插入列
• 按照数据分组进行聚合和交换
• 高性能的数据合并和连接
• 生成可视化图表
• 时间序列功能

matplotlib是最出色的绘图库，它可以于numpy一起使用实现数据可视化。

pandas建立于numpy之上，功能十分强大，不仅可以灵活地处理数据，而且可以实现数据可视化。这些模块需要安装

这里的IDE我的是:PyCharm

点击File-->settings-->Project-->Python Interpreter

或在终端界面输入命令行:

pip版本过低无法下载 更新pip

python -m pip install --upgrade pip

python -m pip install --user numpy matplotlib pandas

3.科学计算 numpy之数组对象ndarray

首先介绍numpy中包含一个多维数组对象，也就是ndarray对象，该对象具有矢量算术能力和复杂的广播能力，常用于科学计算。

ndarray对象中的元素可以通过索引访问，索引从0开始。

ndarray对象的创建有很多种方式，首先介绍该对象有哪些函数

函数	说明
np.array(object)	利用Python中列表或元组创建数组
np.zeros((m,n))	创建一个m行，n列且元素均为0的数组
np.ones((m,n))	创建一个m行，n列且元素均为1的数组
np.empty((m,n))	创建一个m行，n列且不包含初始项的数组
np.arange(x,y,i)	创建一个由x到y且步长为i的数组
np.linspace(x,y,n)	创建一个由x到y且等分成n个元素的数组
np.random.rand(m,n)	创建一个m行n列且元素为随机值的数组

#1.导入numpy模块 并起别名
import numpy as np
'''
    通过arange函数可以创建一个等差数组
        例如 1 到 16 等差为2的整数
'''
#2.创建一个等差数组
array = np.arange(1,16,2)
print(array)

数组创建好以后便可以查看它的一些基本属性，属性说明如下:

• ndarray.ndim : 数组的维度
• ndarray.shape : 表示数组各维度的大小的整数元组。例如: 一个n行m列的数组 它的shape属性为(n,m)
• ndarray.size : 数组元素的总个数
• ndarray.dtype : 数组元素的数据类型
• ndarray.itemsize : 数组中每个元素的字节大小

import numpy as np

array = np.array([1,3,5]) #创建一维数组
print(array)

#1.显示数组维度
print(array.ndim)
#2.打印数组在每个维度上的大小
print(array.shape)
#3.打印数组的总元素
print(array.size)

print("-"*50)

array2 = np.array([[1,3,5],[2,4,6]]) #创建二维数组
print(array2)
#数组维度
print(array2.ndim)
#数组每个维度的大小
print(array2.shape)
#数组中的元素个数
print(array2.size)

numpy的基本 *** 作

ndarray对象提供了一些可以简单快速修改数组基础形状的属性和方法。

例如，将3行4列的二维数组转换成6行2列的二维数组。

现在我们来介绍这些属性和方法

属性	方法	说明
ndarray.T		对数组进行轴对换，不改变数组本身
	ndarray.reshape(n,m)	不改变数组ndarray，返回一个形状为(n,m)的数组
	ndarray.resize(new_shape)	直接改变数组本身
	ndarray.ravel()	对数组进行降维，返回数组的一个视图
	ndarray.swaoaxes(axis1,axis2)	对数组的任意两个维度进行调换
	ndarray.transpose()	不改变数组，返回置换后的数组

#1.导入numpy模块
import numpy as np

#2.基本 *** 作
arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) #创建2行3列的数组
print(arr)

new_arr = arr.reshape((3,2)) #返回维度为(3,2)的数组 3行2列
print(new_arr)

arr2 = arr.ravel() #降维打击 -- 二维降成一维数组
print(arr2)

print(arr.T) #数组进行轴交换
print("-"*50)
#3.numpy数组支持索引和切片 *** 作
arr = np.arange(1,9).reshape((4,2)) #生成4行2列的数组
print(arr)

#3.1获取第2行的数据
print(arr[1])

#3.2切片 *** 作 获取第1行 到 第3行的数据
print(arr[0:3]) #半闭半开区间 [0,3)

二、数据可视化 1.数据可视化的概述

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

随着数据仓库技术、网络技术、电子商务技术的发展，可视化涵盖了更广泛的内容，并产生数据可视化的概念。

人话就是: 将大量数据以图表的形式呈现

matplotlib是一个强大的绘图工具，提供了多种输出的格式，可以轻松帮助开发人员构建自己所需的图形。

其中matplotlib提供了一个子模块pyplot，该模块封装了Matlab命令时的绘图函数，更加诠释了面向对象语言的优势。

引入模块 *** 作

import matplotlib.pyplot as plt

后续将以plt代替

2.pyplot绘图区域

首先介绍pyplot模块中的绘图区域提供的函数。

函数	说明
plt.figure(figsize=None,facecolor=None)	创建绘图区域
plt.axes(rect,projection,axisbg)	创建坐标系风格的子绘图区域
plt.subplot(nrows,ncols,index)	在当前绘图区中创建一个子绘图区域
olt.subplots(nrows,ncols,index)	在当前绘图区中创建多个子绘图区域

#1.引入模块
import matplotlib.pyplot as plt

#2.通过figure() 可以创建 Figure类对象 该对象代表新的绘图区域
plt.figure(figsize=(10,6),facecolor='green') #绘制尺寸为 10*6的绿色绘图区域 宽度和高度以英寸为单位
plt.show() # 显示绘图区域

这个时候就显示出绘图区域了，要想生活过得去，必须头上来点绿

Figure对象允许将整个绘图区划分为若干个子绘图区域，每个子绘图区域中都对应着唯一的Axes对象,该对象具有属于自己的坐标。

使用axes函数就可以创建一个Axes对象

#1.引入模块
import matplotlib.pyplot as plt

'''
    参数详解:
        rect参数表示坐标系与整个绘图区域的关系 取值可以为 left bottom width height
            默认范围都是[0,1]
        projection参数表示坐标轴的投影类型
        facecolor 参数 代表着背景色 默认white白色    
'''
plt.axes([0.1,0.5,0.7,0.3])
plt.show() #显示绘图区域

效果如下

subplot(nrows,ncols,index)函数会先将整个绘图区域 等分为:

nrows(行) * ncols(列)的矩阵区域，然后按照先行后列的计算方式对每个子区域进行编号。

编号默认从1开始，之后在index的位置上生成一个坐标系。

#1.引入模块
import matplotlib.pyplot as plt

plt.subplots(2,2) #生成两行两列的绘图子区域
plt.show() #显示绘图区域

3.pyplot之图表与风格控制

matplotlib试图将简单的事情变得更简单，让无法实现的事情得以实现，仅仅几行代表就可以生成图标。

例如:直方图、条形图、散点图等。

现在我们就来介绍pyplot模块的绘图函数

函数	说明
plt.plot(x,y)	绘制折线图
plt.boxplot(x,notch)	绘制箱型图
plt.bar(x,height,width,bottom)	绘制条形图
plt.barh(y,width,height,left)	绘制水平条形图
plt.hist(x,bins)	绘制直方图
plt.pie(data)	绘制饼图
plt.scatter(x,y)	绘制散点图
plt.specgram(x,NFFT,Fs)	绘制光谱图

利用pyplot中的Plot函数绘制最简单的折线图，语法格式如下

plot(x,y,fmt,* args,** kwargs)

参数说明:

• x和y参数用于接收x y轴所用到的数据，可以是列表或numpy数组
• fmt参数是可选的，用于控制组成线条的字符串 由颜色值字符、风格值字符和标识符字符组成
• 列举一些颜色

颜色值	说明
“b”(blue)	蓝色
“g”(green)	绿色
“r”(red)	红色
“y”(yellow)	黄色

风格值

风格值	说明
“-”	实线
“–”	长虚线
“-.”	短点相间线
“:”	短虚线

标记值

标记字符	还可使用	说明
“.”	point marker	点
“,”	pixel marker	像素
“o”	circle marker	实心圆
‘v’	triangle_down marker	倒三角标记
‘^’	triangle_up marker	上三角标记
‘<’	triangle_left marker	左三角标记
‘>’	triangle_right marker	右三角标记
‘1’	tri_down marker	下花三角标记
‘2’	tri_up marker	上花三角标记
‘3’	tri_left marker	左花三角标记
‘4’	tri_right marker	右花三角标记
‘s’	square marker	实心方形标记
‘p’	pentagon marker	实心五角标记
‘*’	star marker	星形标记

"""
    使用plot()函数分别绘制
        sin函数
        cos函数

"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)
c,s = np.cos(x),np.sin(x)
#绘制正弦曲线 颜色为红色 线型为短虚线
plt.plot(x,s,"m:")
#绘制余弦曲线 颜色为绿色 线型为长虚线
plt.plot(x,c,"g--")

plt.show()

效果如下