python怎么实现数据可视化,数据可视化Python

　　数据源为某竞赛网站获得的球员俱乐部信息数据

　　主要使用Plotly Express库

　　Plotly Express是一个新的高级计算机编程语言可视化库

　　•为复杂的图表提供了一个简单的语法

　　•内置大量实用、现代的绘图模板，

　　•只需调用简单函数，即可快速生成漂亮的互动图表

　　小心地输入小心地输入。离线为pypy。init _ notebook _ mode(connected=False)plotly导入。快递为px进口熊猫为PD来自plotly。离线导入download _ plotlyjs，init _ notebook _ mode，iplotinit _ notebook _ mode(connected=True)data=PD。read _ CSV( data 4。CSV )#导入数据data.info()查看数据类型及个数data.shape#查看行数及列数xmin，xmax=min(数据。势)、max(数据。潜力)#设置定义数据最大值与最小值边界ymin，ymax=min(数据。工资)、max(数据。工资)fig=px.scatter(data，x=潜力，y=工资，宽度=600,高度=400,#制作散点图，设置横纵坐标，图像大小，数据边界range_x=[xmin，xmax]，range_y=[ymin，ymax])fig.show()

　　fig=px.scatter(数据，x=潜力，y=工资，宽度=600,高度=400,#制作散点图，设置横纵坐标，range_x=[xmin，xmax]，range_y=[ymin，ymax]，hover_name=名称，color=国籍)#设置图像大小，数据边界，按国家名称进行区域分类，每一个散点代表一个人，增加悬停提示图显示()

　　data1=data.sort_values(by=Age ，ascending=True) #根据年龄进行排序fig=px.scatter (data1，x=Potential ，y=Wage ，width=1000，height=600，#每个年龄潜在的以及工资的动态关系range_x=[xmin，xmax]，range_y=[ymin，ymax]，hover_name=Name ，color=Nationality ，animation_frame=Age)fig.show()

　　scat=px.scatter(data，x=年龄，y=工资，color=国籍)#年龄和工资的动态关系-按国籍划分scat.show()

　　scat=px.scatter(data，x=Age ，y=Wage ，color=Nationality ，marginal_y=box)#增加关于工资的箱型图scat.show()

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