PowerPointDesign匯報人：AiPPT時間：202X數據可視化概述20XX-20XX01數據可視化簡介CONTENTS02數據可視化發展歷史數據可視化流程0304數據可視化設計工具和原則PART數據可視化簡介PowerPointDesign01數據是可識別的、抽象的符號，涵蓋數字、文字、圖形等，是客觀事物屬性、數量、位置及其相互關系的抽象表示。例如，“0、1、2...”、“陰、雨、下降、氣溫”等都是數據。在計算機科學中，數據是能輸入計算機并被程序處理的符號介質的總稱，隨著計算機存儲和處理對象的廣泛與復雜，數據形式也日益多樣。數據的定義與范疇數據是信息的表現形式和載體，信息則是數據的內涵，是對數據的加工處理后得到的并對決策產生影響的結果。數據是物理性的符號，信息是邏輯性和觀念性的，兩者相互依存，不可分離。信息與數據的區別與聯系數據可視化是數據中信息的可視化，借助圖形化手段有效傳達與溝通信息。它是一門科學，與多個領域密切相關，在商業中發揮巨大價值，是商務智能的重要組成部分；同時，它也是一門藝術，需在功能與美學形式間達到平衡。數據可視化的意義數據與信息的關系數據可視化的價值體現在大數據時代，數據可視化成為傳遞信息不可缺少的手段，是快速理解數據的必然要求。它主要從數據中尋找模式、關系和異常，為各領域提供決策支持，如城市交通流量模式分析可為交通管理和調控提供依據。數據可視化在不同領域的應用數據可視化在研究、教學和開發領域極為活躍且關鍵。在商業領域，通過報表、圖表等形式呈現數據，幫助企業和個人更好地理解數據，提升決策效率；在科學研究中，可視化技術助力科學家探索復雜數據中的規律和關系。數據可視化的價值與作用PART數據可視化發展歷史PowerPointDesign02早期可視化的萌芽數據可視化的起源可追溯到公元2世紀，但之后發展緩慢。17世紀，地質探索、數學和歷史的普及促進了早期地圖、圖表和時間線的出現，為現代數據可視化奠定了基礎。威廉?普萊費爾的貢獻現代圖表的發明者威廉?普萊費爾在1786年出版的《商業和政治地圖集》中發明了折線圖和柱狀圖，在1801年出版的《統計摘要》中發明了餅狀圖，這些圖表形式至今仍廣泛使用。19世紀的黃金時期19世紀上半葉，人們已掌握整套統計數據可視化工具，如柱狀圖、餅圖、直方圖等。查爾斯?約瑟夫?密納德將可視化應用于工程和統計，其作品如拿破侖軍隊損失圖，以藝術方式詳盡表達多個數據維度，被愛德華?塔夫特譽為“迄今為止最好的統計圖”。早期發展與重要人物20世紀上半葉，政府、商業機構和科研部門大量使用可視化統計圖形，同時在航空、物理、天文和生物等科學與工程領域的應用取得突破性進展。多維數據可視化和心理學的引入，使可視化更加嚴謹和實用。0120世紀上半葉的進展21世紀，互聯網催生了許多新的可視化技術和功能，屏幕媒體融入交互、動畫和圖像渲染技術，加入實時數據反饋，創建沉浸式數據交流和實用環境。數據可視化傳播受眾擴大，可視化工具和平臺不斷涌現，促進了可視化技術的快速發展和廣泛應用。0221世紀互聯網的影響20世紀至今的發展PART數據可視化流程PowerPointDesign03內部數據采集內部數據采集主要針對企業內部經營活動的數據，通常來源于業務數據庫，如訂單交易情況。分析用戶行為數據、APP使用情況時，還需通過“埋點”方法采集APP或Web的數據。外部數據采集外部數據采集旨在獲取企業外部數據，如競品數據、官方機構公布的行業數據等。常用“網絡爬蟲”方法進行采集。內部和外部采集的數據均為二手數據，而調查和實驗采集的數據屬于一手數據，不在此次探討范圍內。數據采集數據預處理數據采集得到的數據常含有噪聲和誤差，質量較低。常見的數據質量問題包括數據收集錯誤、離群點、遺漏值、數據不一致和重復值等。因此，數據清洗和規范化是數據可視化流程中不可或缺的環節。數據挖掘數據的特征和模式往往隱藏在海量數據中，需通過數據挖掘提取。常用的數據處理方法有降維、數據聚類和切分、抽樣等統計學和機器學習中的方法，以從高維、海量、多樣化的數據中挖掘有價值的信息支持決策。數據處理和變換可視化映射是數據可視化流程的核心，將處理后的數據信息映射成可視化元素。可視化元素由可視化空間、標記和視覺通道三部分組成。標記是數據屬性到可視化幾何圖形元素的映射，視覺通道是數據屬性值到標記視覺呈現參數的映射，兩者結合完整表達數據信息。可視化映射人機交互的重要性在于避免可視化圖形信息過于臃腫混亂，模糊重點，分散用戶注意力。常見的交互方式包括滾動和縮放、顏色映射的控制、數據映射方式的控制和數據細節層次控制等，這些交互功能在可視化輔助分析決策方面發揮重要作用。人機交互可視化映射與人機交互可視化映射后的結果需通過用戶感知才能轉化為知識和靈感。用戶從可視化結果中進行信息融合、提煉、總結知識和獲得靈感，還可利用可視化結果向他人展示數據信息。用戶感知涉及心理學、統計學、人機交互等多個學科知識，影響因素眾多。用戶感知PART數據可視化設計工具和原則PowerPointDesign04大數據存儲技術大數據存儲利用分布式存儲與訪問技術，具有高效、容錯性強等特點。主要數據存儲介質類型包括機械硬盤、固態硬盤等，數據組織形式有按行組織、按列組織等，組織管理層次涵蓋塊級、文件級及數據庫級等。0102分布式文件系統如HDFS、GFS等，文檔存儲模型支持嵌套結構和數組，列式存儲查詢速度快但插入更新慢，鍵值存儲讀寫性能好，圖形數據庫適用于存儲復雜網絡關系數據，關系數據庫是最傳統的數據存儲模型，內存數據庫處理實時性強的業務邏輯。常見的數據存儲模型可視化數據組織與管理工具數據篩選原則可視化展示信息要適度，保證用戶獲取數據信息的效率。可通過提供數據篩選操作或使用多視圖、多顯示器等方式，讓用戶選擇顯示數據的部分，避免信息過少或過多導致理解困難或思維混亂。數據到可視化的直觀映射原則設計者需明確數據語義，了解用戶個性特征，預測用戶行為和期望，提高可視化設計的可用性和功能性。同時，要使用正確的視覺通道編碼數據信息，如類別型數據用分類型視覺通道，有序型數據用定序的視覺通道。美學原則美學設計可提高可視化吸引力，促用戶深入探索。簡單原則避免過多元素造成復雜效果，平衡原則使元素平衡分布，聚焦原則突出重要元素，通過這些原則實現功能與形式的完美結合。適當運用隱喻原則隱喻是將一種事物用于理解和表達另一種事物的方法。設計師通過圖形、圖像、動畫等方式重新編碼信息內容，用戶進行隱喻認知解碼了解信息內涵。選取合適的源域和喻體，創造更佳的可視和交互效果。顏色與透明度選擇原則顏色用于編碼數據分類或定序屬性，增加不透明度分量通道可實現顏色混合效果，提供上下文內容信息，便于用戶把握數據全局。但色調視覺通道在編碼分類數據上有時會失效，需慎用顏色混合。視圖選擇與交互設計原則優秀的可視化展示應使用人們熟悉的視圖設計方式，簡單數據用基本視圖，復雜數據用或開發新視圖。此外，應提供視圖滾動與縮放、顏色映射控制、數據映射方式控制、數據選擇工具和細節控制等交互手段，讓用戶按需修改視圖展示結果。可視化設計原則Python作為腳本語言，因其易用性、簡單學習曲線、豐富數據處理和可視化庫，在數據可視化領域脫穎而出。其簡潔易用性適合初學者和資深數據工程師，豐富的第三方庫資源如Matplotlib、Seaborn等可應對各種數據可視化任務，高靈活性允許用戶完全控制圖表外觀和內容，良好的社區支持預示未來將有更多高級可視化庫和工具出現，使Python成為數據可視化的首選工具之一。Python與數據可視化PowerPointDesign匯報人：AiPPT時間：202X謝謝大家匯報人：AiPPT時間：20XX.XX20XXPOWERPOINTDESIGN-------------------------------Python數據可視化庫概覽目錄ContentsMatplotlib：基礎與應用01Pyecharts：交互式數據可視化06Seaborn：高級統計可視化02HoloViews：簡化數據可視化創建07Scikit-plot：機器學習可視化03Plotly：交互式圖表庫08Python-igraph：網絡分析與可視化04Wordcloud：詞云展示庫09Networkx：圖論與復雜網絡建模05習題與實訓10PARTMatplotlib：基礎與應用01POWERPOINTDESIGN-------------------------------Matplotlib概述Matplotlib是Python著名的繪圖庫，由JohnHunter在2003年創建。廣泛用于繪制2D和3D圖形，如條形圖、散點圖等。其代碼簡單易懂，易于擴展，可繪制高質量圖形，包括出版物級別的圖形。它是免費和開源的，幾行代碼即可生成多種圖形。盡管Matplotlib有默認圖形樣式和美觀度不如現代庫（如Seaborn、Plotly）的缺點，且在動態更新圖形或實時顯示數據的應用中可能不是最佳選擇，渲染性能在大規模數據集或復雜視圖時可能成瓶頸，但它仍是數據科學和可視化的基石庫，適用于各種圖表和展示，社區支持強大。Matplotlib安裝與使用安裝Python環境后，可通過更換清華源（pipconfigsetglobal.index-url/simple）來優化pip安裝。安裝Matplotlib時，也會安裝Numpy庫，常用于數組和矩陣運算。使用時，通過importmatplotlib.pyplotasplt引入庫。例如，繪制y=x直線的簡單代碼展示了其易用性。Matplotlib簡介與特點以繪制y=x直線為例，展示了Matplotlib生成圖形的基本流程。代碼簡潔，輸出圖形直觀，體現了Matplotlib在基礎繪圖方面的高效性和實用性。通過簡單的代碼，即可生成清晰的圖形，如圖2-1所示，直觀展示了y=x的關系。繪制基礎圖形Matplotlib的實踐示例PARTSeaborn：高級統計可視化02POWERPOINTDESIGN-------------------------------Seaborn概述Seaborn利用Matplotlib的強大功能，以簡潔的代碼創建美觀圖表。其默認款式和調色板設計現代，基于Matplotlib構建，需了解Matplotlib以調整默認值。Seaborn是Python數據可視化分析的重要包，專用于統計可視化，與Pandas無縫連接，語法簡潔，是Matplotlib的補充而非替代。它以數據可視化為中心，提供面向數據集制圖函數，操作行列索引和數組，進行內部語義映射與統計整合，生成信息豐富的圖表。Seaborn安裝與使用安裝Seaborn庫簡單，通過pipinstallseaborn命令即可。使用時，通過importseabornassns引入庫。繪制y=x直線的例程展示了Seaborn的使用方法，通過sns.lineplot(x=x,y=y)繪制直線，并設置圖表標題和軸標簽，輸出圖形如圖2-2所示，體現了Seaborn在生成美觀圖表方面的優勢。Seaborn簡介與優勢繪制統計圖表通過繪制y=x直線的例程，展示了Seaborn在繪制統計圖表方面的應用。與Matplotlib相比，Seaborn生成的圖形更加美觀，代碼更加簡潔。通過簡單的設置，即可生成具有標題和軸標簽的圖表，如圖2-2所示，體現了Seaborn在統計可視化方面的高效性和易用性。Seaborn的實踐應用PARTScikit-plot：機器學習可視化03POWERPOINTDESIGN-------------------------------Scikit-plot概述Scikit-plot是建立在matplotlib之上的Python庫，為機器學習可視化提供高級接口。它旨在簡化機器學習模型的可視化過程，幫助數據科學家和分析師理解數據和模型性能。適合熟悉scikit-learn的用戶，通過簡單函數調用生成多種圖表，如混淆矩陣、ROC曲線等，用于模型評估、選擇和調優以及特征重要性分析。Scikit-plot安裝與使用安裝Scikit-plot庫通過pipinstallscikit-plot命令。使用時，通過importscikitplotasskplt引入庫。通過一個簡單的例程，展示了Scikit-plot生成ROC曲線的過程。在這個例程中，使用了scikit-learn的digits數據集和GaussianNB模型，通過skplt.metrics.plot_roc(y_test,predicted_probas)生成ROC曲線，如圖2-3所示，體現了Scikit-plot在機器學習可視化方面的應用。Scikit-plot簡介與功能”通過一個具體的例程，展示了Scikit-plot在生成機器學習模型性能圖表方面的應用。在這個例程中，通過加載digits數據集，訓練GaussianNB模型，并使用Scikit-plot生成ROC曲線，直觀地展示了模型的性能。如圖2-3所示，ROC曲線清晰地展示了模型的真正例率和假正例率，幫助分析師評估模型的性能。生成機器學習模型性能圖表Scikit-plot的實踐案例PARTPython-igraph：網絡分析與可視化04POWERPOINTDESIGN-------------------------------igraph是開源免費的網絡分析工具集合，python-igraph是其Python接口，高效且功能豐富。基于C/C++圖形庫igraph，繼承高性能特性，適用于處理大型和復雜網絡數據。廣泛應用于社會網絡分析、生物信息學等領域。提供創建圖對象、添加和刪除節點和邊等功能，支持有向圖、無向圖和混合圖。內置大量算法，如中心性計算、社區檢測等，可視化功能雖不及專業軟件包，但足以生成高質量圖形，API設計簡化編程復雜度。Python-igraph概述安裝Python-igraph庫通過pipinstallpython-igraphpycairo命令。使用時，通過importigraphasig引入庫。通過一個簡單的例程，展示了Python-igraph生成皮特森圖的過程。在這個例程中，通過igraph內置的函數直接展示了著名的皮特森圖，如圖2-4所示，體現了Python-igraph在網絡分析和可視化方面的應用。Python-igraph安裝與使用Python-igraph簡介與特點通過一個具體的例程，展示了Python-igraph在網絡分析和可視化方面的應用。在這個例程中，通過使用igraph內置的函數，直接生成了著名的皮特森圖，如圖2-4所示。這個圖展示了Python-igraph在構建和分析網絡圖方面的強大功能，通過簡單的代碼即可生成復雜的網絡圖，體現了其高效性和易用性。構建與分析網絡圖Python-igraph的實踐操作PARTNetworkx：圖論與復雜網絡建模05POWERPOINTDESIGN-------------------------------01Networkx是2002年5月產生的Python圖論與復雜網絡建模工具，內置常用圖與復雜網絡分析算法。支持創建簡單無向圖、有向圖和多重圖，節點可為任意數據，支持任意邊值維度。功能豐富，簡單易用，適用于處理千萬級別以下的網絡，廣泛應用于學術研究、數據分析等領域。與python-igraph相比，NetworkX注重提供簡單易用的工具和算法，以便研究復雜網絡的結構和動態行為。Networkx概述02安裝Networkx庫通過pipinstallnetworkx命令。使用時，通過importnetworkxasnx引入庫。通過一個簡單的例程，展示了Networkx生成無向圖的過程。在這個例程中，通過創建無向圖并添加邊，使用Networkx繪制了一個包含兩個節點和一條邊的無向圖，如圖2-5所示，體現了Networkx在圖論與復雜網絡建模方面的應用。Networkx安裝與使用Networkx簡介與功能通過一個具體的例程，展示了Networkx在創建和分析復雜網絡方面的應用。在這個例程中，通過創建無向圖并添加邊，使用Networkx繪制了一個簡單的無向圖，如圖2-5所示。這個圖展示了Networkx在創建和分析復雜網絡方面的強大功能，通過簡單的代碼即可生成復雜的網絡圖，體現了其高效性和易用性。創建與分析復雜網絡Networkx的實踐應用PARTPyecharts：交互式數據可視化06POWERPOINTDESIGN-------------------------------Pyecharts概述Pyecharts是用于生成Echarts圖表的Python庫，Echarts是由百度開發的開源可視化庫。Pyecharts利用Echarts的強大功能，使得在Python環境中創建交互式、動態的圖表變得簡單易行。特別適合于web報告和演示文稿，生成的圖表可以easily嵌入到網頁中，并支持用戶交互操作。提供簡單而強大的方式創建多種動態圖表，使數據可視化變得容易有趣。Pyecharts安裝與使用安裝Pyecharts庫通過pipinstallpyecharts命令。使用時，按需引入所需的組件，如引入柱狀圖。通過一個簡單的例程，展示了Pyecharts生成柱狀圖的過程。在這個例程中，通過使用Pyecharts的Bar組件，生成了一個某商場銷售情況的柱狀圖，如圖2-6所示，體現了Pyecharts在交互式數據可視化方面的應用。Pyecharts簡介與特點創建交互式圖表通過一個具體的例程，展示了Pyecharts在創建交互式圖表方面的應用。在這個例程中，通過使用Pyecharts的Bar組件，生成了一個某商場銷售情況的柱狀圖，如圖2-6所示。這個圖展示了Pyecharts在創建交互式圖表方面的強大功能，通過簡單的代碼即可生成復雜的交互式圖表，體現了其高效性和易用性。Pyecharts的實踐案例PARTHoloViews：簡化數據可視化創建07POWERPOINTDESIGN-------------------------------HoloViews是基于Python的開源庫，旨在簡化數據可視化的創建過程。建立在Bokeh、Matplotlib等庫基礎上，提供高級抽象，使用戶使用更少代碼創建交互性可視化。核心思想是將數據、可視化元素和交互性組合，使可視化更直觀容易。可與Pandas、Dask等數據處理庫無縫集成，支持多種圖表類型，輕松添加交互性，支持面板儀表板創建，適用于科學研究、數據分析等領域。HoloViews概述安裝HoloViews庫通過pipinstallholoviews命令。使用時，通過importholoviewsashv引入庫。通過一個簡單的例程，展示了HoloViews生成可交互散點圖的過程。在這個例程中，通過使用HoloViews的Points元素，生成了一個簡單的可交互散點圖，如圖2-7所示，體現了HoloViews在簡化數據可視化創建方面的應用。HoloViews安裝與使用HoloViews簡介與功能通過一個具體的例程，展示了HoloViews在創建交互性可視化方面的應用。在這個例程中，通過使用HoloViews的Points元素，生成了一個簡單的可交互散點圖，如圖2-7所示。這個圖展示了HoloViews在創建交互性可視化方面的強大功能，通過簡單的代碼即可生成復雜的交互性可視化，體現了其高效性和易用性。01創建交互性可視化HoloViews的實踐操作PARTPlotly：交互式圖表庫08POWERPOINTDESIGN-------------------------------Plotly是強大的交互式圖表庫，支持多種編程語言，包括Python。在Python中，通過plotly包實現，提供豐富的圖表類型和細致的圖表控制選項，使創建高質量交互式圖表和數據可視化簡單直觀。生成的圖表基于web，可輕松嵌入網頁，支持用戶交互操作，如縮放、平移、懸停提示等。廣泛應用于數據分析、科學研究等領域，特別適合高度交互性的數據探索任務和創建動態、響應式可視化。安裝Plotly庫通過pipinstallplotlyplotly_express命令。使用時，通過importplotly_expressaspx或importplotly.graph_objectsasgo引入庫。通過一個簡單的例程，展示了Plotly生成加拿大人口柱狀圖的過程。在這個例程中，通過使用Plotly的px.bar函數，生成了一個加拿大歷年來的人口數據信息柱狀圖，如圖2-8所示，體現了Plotly在交互式圖表方面的應用。Plotly概述Plotly安裝與使用Plotly簡介與特點創建動態交互式圖表通過一個具體的例程，展示了Plotly在創建動態交互式圖表方面的應用。在這個例程中，通過使用Plotly的px.bar函數，生成了一個加拿大歷年來的人口數據信息柱狀圖，如圖2-8所示。這個圖展示了Plotly在創建動態交互式圖表方面的強大功能，通過簡單的代碼即可生成復雜的動態交互式圖表，體現了其高效性和易用性。01Plotly的實踐應用PARTWordcloud：詞云展示庫09POWERPOINTDESIGN-------------------------------Wordcloud是優秀的詞云展示第三方庫，以詞語為基本單位，通過圖形可視化方式，直觀藝術展示文本。通過文本分詞將關鍵詞以視覺吸引形式展示，詞大小通常表示頻率或重要性。適合展示文本數據中最顯著的詞，如演講、文章或社交媒體內容的關鍵詞提取。Wordcloud概述安裝Wordcloud庫通過pipinstallwordcloud命令。使用時，通過importwordcloudasnx引入庫。通過一個簡單的例程，展示了Wordcloud生成詞云圖的過程。在這個例程中，通過使用Wordcloud庫對一句話進行解析，并針對里面的關鍵詞生成對應的詞云，如圖2-9所示，體現了Wordcloud在詞云展示方面的應用。Wordcloud安裝與使用Wordcloud簡介與特點通過一個具體的例程，展示了Wordcloud在生成詞云圖方面的應用。在這個例程中，通過使用Wordcloud庫對一句話進行解析，并針對里面的關鍵詞生成對應的詞云，如圖2-9所示。這個圖展示了Wordcloud在生成詞云圖方面的強大功能，通過簡單的代碼即可生成復雜的詞云圖，體現了其高效性和易用性。生成詞云圖Wordcloud的實踐操作PART習題與實訓010POWERPOINTDESIGN-------------------------------選擇題Python中最常用的繪圖庫是什么？A.SeabornB.PlotlyC.MatplotlibD.Scikit-plotSeaborn庫是基于哪個庫進行更高級的API封裝？A.MatplotlibB.PlotlyC.PyechartsD.HoloViewsScikit-plot主要用于哪個領域的可視化？A.網絡分析B.機器學習C.經濟數據分析D.地理信息系統Python-igraph庫適用于哪類數據的可視化？A.時間序列B.地理空間數據C.網絡和復雜圖結構D.統計數據分析HoloViews庫旨在簡化哪個過程？A.數據清洗B.數據建模C.數據可視化創建D.數據存儲01判斷題Matplotlib無法繪制3D圖形。（對/錯）Seaborn不能與Pandas無縫連接。（對/錯）Scikit-plot是基于Seaborn庫開發的。（對/錯）Python-igraph支持創建有向圖和無向圖。（對/錯）Pyecharts主要用于命令行數據可視化。（對/錯）02填空題Matplotlib由在______年創建。Seaborn在Matplotlib的基礎上進行了______級的API封裝。Scikit-plot非常適合快速生成______來分析機器學習模型結果。Python-igraph是一個專為Python編程語言開發的______庫。HoloViews建立在Bokeh、Matplotlib等庫的基礎上，并提供了______。03問答題Matplotlib的主要用途是什么？Seaborn與Matplotlib相比，有哪些主要的改進？Scikit-plot提供哪些圖表來展示模型性能？如何描述Python-igraph在網絡分析中的應用？HoloViews在數據可視化中提供了哪種創新？04應用題使用Matplotlib繪制一個包含X和Y軸標簽、標題的簡單折線圖。利用Seaborn庫創建一個展示不同類別數據分布的箱形圖。05習題配置Python環境和安裝使用主要的數據可視化庫，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等。了解各個庫的安裝方法、特點及基本使用方式，為進一步的數據分析和可視化工作打下基礎。（1）環境準備：安裝Python3.7及之后的環境，并在安裝過程中選擇添加到PATH。熟悉使用命令行或Python包管理工具（如pip）。（2）庫安裝：通過pip安裝數據可視化所需的庫，包括但不限于Matplotlib、Seaborn、Plotly和pyecharts。（3）庫特點了解：通過閱讀官方文檔或其他教程，了解每個庫的主要特點和適用場景。（4）基本繪圖實踐：選擇一個或多個庫，進行基本的繪圖操作練習，如繪制折線圖、柱狀圖、散點圖等，熟悉圖表創建的基本流程。需求說明實現思路及步驟實訓：Python可視化環境配置匯報人：AiPPT時間：20XX.XX20XXPOWERPOINTDESIGN-------------------------------謝謝大家主講人：AiPPT時間：20XX.XXPOWERPOINTDESIGN202XPowerPointDesign------------------Python的數據讀取與處理Python數據讀取與查看01Python數據清洗02Pandas讀取與處理表格數據03NumPy處理數據04scikit-learn處理數據05目錄--------------PowerPointDesignPython數據讀取與查看01PARTPOWERPOINTDESIGNPython中使用open函數進行文件讀寫。例如，使用open('filename.txt','r')讀取文件，open('filename.txt','w')寫入文件。使用with語句可自動關閉文件，如withopen('filename.txt','r')asf:。文件讀寫操作默認使用系統編碼，一般為utf8。可使用encoding參數設置編碼方式，如open('filename.txt','wt',encoding='ascii')。遇到編碼錯誤可使用errors='ignore'或errors='replace'參數處理。讀寫字節數據讀寫字節數據如圖片、音頻時，使用'rb'和'wb'模式。例如，withopen('filename.bin','rb')asf:讀取字節數據，withopen('filename.bin','wb')asf:寫入字節數據。從字節數據中讀寫文本需編碼和解碼。如withopen('filename.bin','rb')asf:后使用.decode('utf-8')讀取文本，寫入時使用.encode('utf-8')。02文件讀寫操作01Python的文件讀寫Python中使用pickle模塊實現對象序列化和反序列化。例如，pickle.dump(l1,f1)序列化對象l1到文件f1，pickle.load(f2)從文件f2反序列化對象。pickle模塊中的dump和dumps方法區別在于dumps將對象存儲為字符串，對應的loads()用于反序列化。大部分Python對象可通過這種方式存儲和加載，但一些特殊對象如進程對象、網絡連接對象等無法序列化。使用pickle模塊對象序列化CSV文件以純文本形式存儲表格數據，由記錄組成，記錄之間以換行符分隔，每條記錄中是字段。Python的csv模塊用于操作本地CSV文件。讀取網絡資源中的CSV文件時，可先下載到本地或轉換為StringIO對象操作。使用csv.DictReader可將CSV的每一行作為字典返回，csv.reader則把每一行作為列表返回。寫入CSV文件時，使用csv.writer的writerow()方法寫入一行，writerows()方法寫入多行。CSV文件操作CSV的讀寫在Python中使用數據庫需通過特定程序模塊（API）實現。以MySQL為例，使用PyMySQL模塊連接數據庫。首先安裝模塊，創建數據庫和用戶，然后使用pymysql.connect()連接數據庫，執行SQL語句進行操作，最后關閉連接。SQLite3是一種輕量型關系型數據庫系統，Python內置sqlite3模塊用于交互。使用sqlite3.connect()連接數據庫，執行SQL語句創建表和插入數據，使用commit()提交操作，最后關閉連接。不同數據庫類型使用的通配符可能不同，操作完畢后需關閉數據庫連接。使用PyMySQL和SQLite3數據庫的使用--------------PowerPointDesignPython數據清洗02PARTPOWERPOINTDESIGN處理方法對于缺失值，可忽略有缺失值的數據，刪除存在缺失項的記錄或缺失值過多的屬性列，但可能損失大量數據。也可進行缺失值填補，填補某一固定值、平均值或根據記錄填充最有可能值，最有可能值的確定可利用決策樹、回歸分析等方法。缺失值處理處理技術分箱技術通過考察相鄰數據確定最終值，實現異常或噪聲數據的平滑處理。基本思想是按屬性值劃分子區間，將數據放入對應“箱子”內，然后按箱平均值、中值、邊界值等方法對數據進行平滑處理。聚類技術將數據集合分組為多個簇，找出并清除落在簇之外的孤立點，這些孤立點被視為噪聲。回歸技術通過發現兩個相關變量之間的關系，建立數學模型預測下一個數值，包括線性回歸和非線性回歸，用于平滑數據。噪聲數據處理處理方案對于數據不一致性問題，需根據實際情況給出處理方案。可使用相關材料人工修復，用知識工程的工具修改違反給定規則的數據。在多個數據源集成處理時，對不同數據源的數據進行數據轉化，解決編碼規則差異問題。不一致數據的處理處理方法異常數據如字符編碼問題引起的亂碼、字符被截斷、異常的數值等，大部分情況難以修正，只能過濾。但有些異常數據可還原，如原字符中摻雜無用字符可用取子串方法處理，字符被截斷的情況若能推導出原字符串也可還原。數值記錄中異常大或小的值可分析是否數值單位差異引起，通過轉化處理，數值單位差異也可視為數據的不一致性。異常數據的處理--------------PowerPointDesignPandas讀取與處理表格數據03PARTPOWERPOINTDESIGN支持的數據格式Pandas支持多種格式數據讀取，包括CSV、Excel、SQL數據庫和JSON。讀取CSV文件使用pd.read_csv('example.csv')，讀取Excel文件第一個工作表使用pd.read_excel('example.xlsx',sheet_name=0)，讀取JSON文件使用pd.read_json('example.json')。還可只讀取特定列，如pd.read_csv('example.csv',usecols=['Column1','Column2'])，跳過文件開頭的行，如pd.read_csv('example.csv',skiprows=2)，將特定字符串視為缺失值，如pd.read_csv('example.csv',na_values=['NA'])。讀取表格數據在數據可視化項目中，常需將不同來源的數據集合并為統一數據結構。Pandas提供pd.concat()、pd.merge()和df.join()等函數實現數據合并和連接。pd.concat()用于沿軸堆疊多個對象，如pd.concat([df1,df2],ignore_index=True)。pd.merge()適用于數據庫連接操作，如pd.merge(left,right,on='key',how='left')。df.join()用于按索引合并不同索引的DataFrame，如left.join(right,how='outer')。數據合并與連接處理表格數據--------------PowerPointDesignNumPy處理數據04PARTPOWERPOINTDESIGNndarray對象NumPy是開源Python庫，支持大量維度數組與矩陣運算，提供數學函數庫。NumPy核心是ndarray對象，由Python的n維數組封裝而來，通過C語言預編譯數組操作，比原生Python執行效率高，但使用Python語言編碼。ndarray與數組區別在于元素類型相同且創建時大小固定。創建數組最簡單方式是使用array函數，如np.array([1,2,3])創建一維數組，np.array([[1,2,3],[4,5,6]])創建二維數組。數組屬性包括ndarray.ndim（數組維數）、ndarray.shape（數組形狀）、ndarray.size（數組中元素總數）和ndarray.dtype（數組元素類型）。NumPy庫介紹常見操作NumPy數組可進行索引、切片和迭代操作。還可使用一系列數學函數直接在數組上操作，如加減乘除、平方根、指數、對數等。例如，數組加法c+d，數組乘法c*d。對于數組合并，使用np.concatenate()方法，如np.concatenate((a1,a2))合并數組，np.concatenate((a1,a2),axis=1)指定合并的軸。數組操作--------------PowerPointDesignscikit-learn處理數據05PARTPOWERPOINTDESIGN數據處理功能Scikit-learn是廣泛使用的Python機器學習庫，建立在NumPy、SciPy和matplotlib之上，提供數據挖掘和分析工具。自帶多個數據集，如鳶尾花數據集load_iris()、手寫數字數據集load_digitals()等。不直接從文件讀取數據，通常與Pandas結合使用處理任務。提供預處理庫preprocessing，包括標準化、編碼分類特征、處理缺失值、特征選擇等功能。標準化將特征數據縮放至均值為0、方差為1，如StandardScaler().fit_transform(X)。編碼分類特征將分類特征轉換為數值數據，如OneHotEncoder().fit_transform(X).toarray()。處理缺失值使用SimpleImputer填充缺失值，如SimpleImputer(missing_values=np.nan,strategy='mean').fit_transform(X)。特征選擇提高模型準確率或減少特征數量提高訓練速度，如SelectKBest(chi2,k=2).fit_transform(X,y)。scikit-learn庫介紹主講人：AiPPT時間：20XX.XXPOWERPOINTDESIGN202XPowerPointDesign------------------謝謝大家Python數據可視化：時間數據的呈現匯報人：AiPPT匯報時間：20XX.X時間數據在大數據中的應用連續型時間數據可視化離散型時間數據可視化010203目錄習題實訓：Matplotlib繪圖與主題更改0405202X202X202X202X01時間數據在大數據中的應用時間數據是大數據的“體量”基礎，如金融、商業、社會經濟指標等數據都隨時間積累，為政策制定、戰略調整提供依據。時間數據分為連續型和離散型，連續型如氣溫、股票價格，離散型如交易時間、社交媒體帖子發布時間，可視化目的是揭示隨時間變化趨勢。01可視化是理解時間數據的關鍵工具，能將復雜時間序列轉換為直觀圖形。Python的Matplotlib和Seaborn等庫可創建多種時間數據圖表，從基礎折線圖到復雜熱圖和脊線圖。02時間數據的關鍵作用可視化工具與方法時間數據的重要性與分類探討關鍵問題通過可視化探討時間數據中的穩定因素、變化方向、背后原因、不同數據變化一致性、相關性及周期性規律等。這些變化模式蘊含深刻信息，需通過時間維度深入觀察分析才能完全揭示。可視化策略與技巧本章后續將深入研究時間數據可視化方式，介紹有效策略和技巧，幫助更好地理解和利用時間數據。0102時間數據可視化的目的與價值202X202X202X202X02連續型時間數據可視化階梯圖基本框架如圖4-1所示，使用matplotlib生成的階梯圖結果如圖4-2所示，可清晰展示數據隨時間的離散變化。02階梯圖是X-Y圖的一種，用于Y值離散改變且在特定X值位置突變的場景，如銀行利率調整。使用matplotlib生成階梯圖，代碼示例展示了設置中文字體、正常顯示負號、數據點及生成階梯圖的方法。01階梯圖的定義與用途階梯圖的應用示例階梯圖折線圖用直線段連接數據點顯示變化趨勢，適用于展現人口增長、書籍銷售量等時間數據。折線圖基本框架如圖4-3所示，橫軸長度影響曲線趨勢展現，合理設置橫軸長度很重要。折線圖的特點與適用場景使用matplotlib生成折線圖，代碼示例包括設置圖表標題、坐標軸標簽、數據點及創建折線圖的方法。使用Matplotlib生成的折線圖結果如圖4-4所示，能直觀呈現數據變化的整體趨勢。折線圖的生成與展示折線圖南丁格爾玫瑰圖由弗羅倫斯·南丁格爾發明，又名極坐標面積圖，適用于繪制比較、隨時間變化的循環現象。與傳統餅圖相比，南丁格爾玫瑰圖更絢麗直觀，應用廣泛，基本框架如圖4-5所示。”使用pyecharts生成南丁格爾玫瑰圖，代碼示例展示了準備數據、設置顏色、添加數據、設置全局和系列配置項及生成html文檔的方法。使用Pyecharts生成的南丁格爾玫瑰圖結果如圖4-6所示，能有效展示數據的分布和變化。”南丁格爾玫瑰圖的起源與優勢南丁格爾玫瑰圖的生成與示例南丁格爾玫瑰圖熱圖的原理與適用范圍熱圖通過色彩變化顯示數據，適用于交叉檢查多變量數據、顯示變量間差異、相似性及相關性。熱圖示例如圖4-7所示，依賴顏色表達數值，難以提取特定數據點或準確指出色塊間差異。熱圖的生成與展示使用matplotlib生成熱圖，代碼示例包括導入庫、設置中文字體、正常顯示負號、生成示例數據、創建熱圖、添加顏色條及設置標題和坐標軸標簽的方法。使用Matplotlib生成的熱圖結果如圖4-8所示，可直觀呈現數據的分布和差異。熱圖脊線圖的生成與示例生成脊線圖需配合seaborn使用，代碼示例展示了設置樣式、中文字體、正常顯示負號、生成數據、初始化圖和軸、繪制分布、調整布局及顯示圖表的方法。使用seaborn生成的脊線圖結果如圖4-10所示，能清晰展示數據的集中趨勢、離散程度及峰值。脊線圖的特點與優勢脊線圖通過連續線條和填充顏色表示數據分布，便于比較不同組或類別的數據分布特征和整體趨勢。與普通密度圖相比，脊線圖可并排展示多個密度圖，但處理大量組別或展示具體數據點細節有限。脊線圖202X202X202X202X03離散型時間數據可視化離散型時間數據的定義離散型時間數據又稱不連續性時間數據，在任何兩個時間點之間個數有限，數據來自具體時間點或時段，可能數值也有限。例如每屆奧運會獎牌總數、各國金牌數、各資格考試每年通過率等都是離散數據。離散型時間數據的可視化處理下文將介紹如何對離散型時間數據進行可視化處理，包括散點圖、柱形圖、堆疊柱形圖和點線圖等方法。離散型時間數據的特點與實例散點圖的定義與用途散點圖是數理統計回歸分析中數據點在直角坐標系平面上的分布圖，表示因變量隨自變量變化趨勢，可擬合函數關系。對于離散時間數據，水平軸表示時間，垂直軸表示數值，基本框架如圖4-11所示。散點圖的生成與展示使用matplotlib生成散點圖，代碼示例包括設置中文字體、正常顯示負號、示例數據、創建散點圖及設置圖表標題和坐標軸標簽的方法。使用Matplotlib生成的散點圖結果如圖4-12所示，能直觀呈現數據隨時間的變化趨勢。散點圖14%25%柱形圖的特點與適用場景柱形圖又稱條形圖、直方圖，以高度或長度差異顯示統計指標數值，簡明醒目，常用于顯示一段時間內數據變化或各項間比較情況。柱形圖基本框架如圖4-13所示，柱形高度體現數值大小，合理選擇柱形寬度很重要。柱形圖的生成與展示使用matplotlib生成柱形圖，代碼示例包括設置中文字體、正常顯示負號、示例數據、創建柱形圖及設置圖表標題和坐標軸標簽的方法。使用Matplotlib生成的柱形圖結果如圖4-14所示，能清晰展示數據的分布和比較。柱形圖堆疊柱形圖是普通柱形圖的變體，在一個柱形上疊加一個或多個其他柱形，適用于數據存在子分類且相加有意義的情況。堆疊柱形圖基本框架如圖4-15所示，可展示多個數據類別在特定時間點的累積值。堆疊柱形圖的特點與用途使用matplotlib生成堆疊柱狀圖，代碼示例包括設置中文字體、正常顯示負號、示例數據、繪制第一部分和第二部分柱子、設置圖表標題和坐標軸標簽及添加圖例的方法。使用Matplotlib生成的堆疊柱狀圖結果如圖4-16所示，能直觀呈現數據的累積和比較。堆疊柱形圖的生成與展示堆疊柱形圖點線圖的生成與展示使用matplotlib生成點線圖，代碼示例包括設置中文字體、正常顯示負號、生成示例數據、創建點線圖及添加標題和坐標軸標簽的方法。使用Matplotlib生成的點線圖結果如圖4-18所示，能清晰呈現數據的分布和變化。點線圖的特點與用途點線圖是離散型數據可視化的一種形式，是柱形圖的變形，更聚焦端點，一般示例如圖4-17所示。股市中有一種特殊點線圖，一條線表示交易時段，一個點表示收市價，線高低點表示最高價及最低價，如圖4-19所示，可讓投資者了解市價與交易時段高低價關系及市場氣氛傾向。點線圖202X202X202X202X04習題時間數據應用領域在大數據中，時間數據的主要應用包括股票交易、商品銷售、社交媒體分析等，答案為D.上述所有。連續型時間數據定義連續型時間數據指的是連續記錄的數據，答案為B.連續記錄的數據。不適合表示連續型時間數據的圖形柱形圖不適合表示連續型時間數據，答案為C.柱形圖。離散時間數據記錄類型離散時間數據更傾向于記錄特定時間點的事件，答案為B.特定時間點的事件。堆疊柱形圖通常用于展示多個數據類別在特定時間點的累積值，答案為C.多個數據類別在特定時間點的累積值。堆疊柱形圖用途選擇題所有數據都是帶有時間標簽的，答案為正確。所有數據帶時間標簽時間序列數據不僅在金融領域有應用，還在其他領域廣泛應用，答案為錯誤。時間序列數據應用范圍折線圖能有效表示時間數據的變化趨勢，答案為錯誤。折線圖表示時間數據變化趨勢離散型時間數據可以用散點圖表示，答案為錯誤。離散型時間數據表示方法可視化是理解時間數據的關鍵工具，答案為正確。可視化與時間數據理解判斷題0102030405時間數據應用維度連續型時間數據常用圖形離散型時間數據典型例子Python數據可視化庫階梯圖適用場景時間數據在大數據中的應用主要依賴于其作為一個關鍵的時間維度。折線圖是表示連續型時間數據常用的圖形之一。離散型時間數據的一個典型例子是交易發生的時間。使用Python的數據可視化庫，如Matplotlib和Seaborn，可以創建各種表現時間數據的圖表。階梯圖通常用于表示Y值發生離散改變的場景。填空題01連續型和離散型時間數據區別連續型時間數據是連續記錄的數據，如氣溫、股票價格；離散型時間數據是特定時間點的事件記錄，如交易時間、社交媒體帖子發布時間。02階梯圖應用場景階梯圖適用于Y值發生離散改變的場景，如銀行利率調整，可清晰展示數據在特定時間點的突變。03柱形圖表示時間數據方法使用柱形圖表示時間數據時，水平軸表示時間，垂直軸表示數值，柱形高度體現數值大小，可直觀展示數據在不同時間點的分布和比較。04可視化與時間數據理解可視化能將復雜的時間序列轉換為直觀圖形，使我們能快速捕捉數據中的模式和趨勢，從而更好地理解和利用時間數據。05選擇可視化圖形方法根據時間數據的類型（連續型或離散型）和要展示的信息（如趨勢、分布、比較等）選擇合適的可視化圖形，如連續型時間數據可選擇折線圖、階梯圖等，離散型時間數據可選擇散點圖、柱形圖等。問答題對于股票價格的連續時間數據，可使用折線圖展示價格隨時間的連續變化趨勢，也可使用階梯圖表示價格在特定時間點的調整變化。折線圖能清晰呈現價格的波動，階梯圖則突出價格的離散變化。股票價格數據可視化展示某商品每月銷量（離散時間數據）可選擇柱形圖，柱形圖能直觀展示每月銷量的高低，便于比較不同月份的銷售情況。也可選擇折線圖，折線圖能呈現銷量隨時間的變化趨勢，幫助分析銷售的增減情況。商品每月銷量可視化方案應用題202X202X202X202X05實訓：Matplotlib繪圖與主題更改在Python環境中使用Matplotlib庫創建多種類型的圖表，如折線圖、柱狀圖、散點圖、餅圖等，并嘗試應用不同的主題和樣式改變圖表外觀，熟悉Matplotlib的基本繪圖功能和主題更改選項，提高數據可視化的表達力和美觀度。實訓目標需求說明確保Python環境已正確安裝，并通過pip安裝Matplotlib庫。導入必要的Python模塊，如numpy用于數據處理，matplotlib.pyplot用于繪圖。環境準備使用Matplotlib創建基本圖表類型，掌握設置圖表標題、軸標簽、圖例和顏色等方法。繪制折線圖、柱狀圖、散點圖和餅圖，理解數據的不同視覺表示方法。基本繪圖探索Matplotlib的樣式表，學習使用預設樣式改變圖表整體外觀。自定義圖表樣式，包括調整顏色、字體、線型和背景等，滿足特定視覺需求。主題應用與樣式更改嘗試Matplotlib的高級功能，如子圖布局、動畫制作和交互式圖表等，創建更復雜和動態的視覺表示。學習保存圖表為不同格式文件，便于報告和演示使用。學習將圖表嵌入Web頁面或導出為圖片、PDF格式的方法。高級功能探索實現思路及步驟謝謝大家匯報人：AiPPT匯報時間：20XX.X主講人：AiPPT時間：20XX.XXPOWERPOINTDESIGN202XPowerPointDesign------------------Python關系數據可視化目錄CONTENTS01關系數據在大數據中的應用02數據分布性的可視化03習題04實訓：Seaborn繪圖與主題更改--------------PowerPointDesign關系數據在大數據中的應用01PARTPOWERPOINTDESIGN關系數據價值關系數據在大數據中用于找到變量間聯系，發掘事物背后因果關系。通過探索變量相關性，進而探索隱藏的因果關系。分析數據時，可從整體觀察，也可關注數據分布，如數據間是否存在重疊或毫不相干，以及各分布數據的相關關系。數據可視化后，圖表所表達的意義至關重要。關系數據具有關聯性和分布性。關聯性指數據間相互聯系和影響，如股市中不同股票之間的相關性；分布性指數據在一個或多個維度上的分布情況，如通過直方圖展示單個變量的分布情況。關系數據特性大數據挖掘與變量關聯散點圖散點圖用于展示兩個變量之間的關系，通過點的分布判斷相關性。一般有三種關系：正相關、負相關和不相關。正相關時，橫軸數據和縱軸數據變化趨勢相同；負相關時，變化趨勢相反；不相關時散點排列雜亂無章。使用散點圖時要注意：當要在不考慮時