python数据可视化 pdf,python数据可视化分析报告

　　计算机编程语言数据分析：数据可视化案例import pandas aspdimportmatplotlib。pyplotaspltfrommatplotlibimportstyle。使用(gg图))图像显示的主题样式# matplotlib解决中文显示问题PLT。RC params[ font。sans-serif ]=[ sim hei ]#默认字体PLT.rcparams [ axes.unicode指定解决保存的图像以减号"-"显示为方形的问题数据集路径="。/数据集/山脉CSV def preview _ data (data):"数据数据预览普里林数据打印(数据。info()def proc _ success)val):表示攀登bef .2004 列中的数据((),if val)":return 160 else:returnvaldefrun _ main(: 主函数数据=PD。read _ CSV)数据集\ 0 高度，上升bef .2004年：成功，失败。2004 3360 成功， failedatemptsbef 65 in place=true(#数据清洗数据[失败]=数据[失败]。填写钠(0).astype(int)))空值为零将指定的数字数据[成功]=数据[成功]。填写钠(0).astype(int ) null值填满零并转换为（同Internationalorganizations）国际组织数据[ fir rata ]过滤未登顶的数据数据[第一次上升]=数据[第一次上升]。作为类型[ int ] #转换类型#可视化数据# 1.登顶次数相对年PLT.histbin=20)PLTy标签(高雅高跟鞋数)plt.xlabel()年)工厂名称（登顶次数))PLT.save fig ./first _ ascent _).2。雅致的高跟鞋相对高程数据[高度]。剧情。hist(color= steel blue ，bins=20)PLT . bar)data[ height ,( data[ height ]-data[ height ].min()/)/(data[ height]))))65阿尔法=0.2 ) plt.ylabel(高雅高跟鞋数量)plt.xlabel(海拔))PLT.text ) 8750，20，高程)，color=red(PLT.title(雅致高跟鞋相对高程)(PLT.savefig))./mountain _ vs _ height。png)(PLT)。显示)3 7))图add _ subplot)211)PLT .分散)数据（第一次评估),数据s=50 ) plt.ylabel(高程)PLT。xlabel))=0.8，s=50 ) plt.ylabel(排名)plt.xlabel(登顶)(PLT.savefig)./mountain_vs_attempts.png

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