第5章数据可视化基础与应用

本章学习目标
 了解大数据可视化的定义。
 了解大数据的特征及技术框架。
 了解不同的大数据图表分类。
 掌握numpy数据可视化原理。
 掌握matplotlib数据可视化基础。
 掌握pyecharts数据可视化基础。
 掌握大数据可视化应用。

本章先向读者介绍大数据可视化的概念，再介绍大数据可视化的图表，接着介绍大数据可视化的实现基础，最后介绍各种大数据可视化的应用。
5.1数据可视化
5.1.1数据可视化概述
1. 数据可视化简介

数据永远是枯燥的，而图形图像却具有生动性。数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，它让大数据更有意义，更贴近大多数人，因此大数据可视化是艺术与技术的结合。它将各种数据用图形化的方式展示给人们，从根本上讲，数据可视化系统并不是为了展示用户已知的数据之间的规律，而是为了帮助用户通过认知数据，有新的发现，发现这些数据所反映的实质。
数据可视化是一个相对的概念，它通过将数据转换为标识从而为人们提供帮助与指导，并最终成为通过数据分析传递信息的一种重要工具。与传统的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，它是利用计算机图形学及图像处理技术，将数据转换为图形或图像形式显示到屏幕上，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及计算机视觉、图像处理、计算机辅助设计和计算机图形学等多个领域，并逐渐成为了一项研究数据表示、数据综合处理、决策分析等问题的综合技术。
2. 数据可视化历史介绍
1) 数据可视化的起源
数据可视化作品的出现，最早可追溯到10世纪。当时一位不知名的天文学家绘制了一幅作品，其中包含了很多现代统计图形元素： 坐标轴、网格和时间序列，如图51所示。


图51数据可视化的起源




图52William Playfair绘制的饼图

2) 17世纪，最早的地图和图表
到了17世纪，随着社会的进一步发展与文字的广泛应用，微积分、物理、化学和数学等都开始蓬勃发展，统计学也开始出现了萌芽。数据的价值开始被人们重视起来，人口、商业、农业等经验数据开始被系统地收集整理，记录下来，于是各种图表和图形也开始诞生。
值得一提的是苏格兰工程师William Playfair(1759—1823)，他创造了今天人们习以为常的几种基本数据可视化图形： 折线图、条形图、饼图，如图52和图53所示。


图53William Playfair绘制的条形图


3) 19世纪，数据绘图的广泛应用
进入19世纪以后，随着科技迅速发展，工业革命从英国扩散到欧洲大陆和北美。社会对数据的积累和应用的需求与日俱增，现代的数据可视化慢慢开始成熟，统计图形和主题图的主要表达方式，在随后的几十年间逐渐都出现了。在19世纪，数据可视化的重要发展包括： 统计图形方面，散点图、直方图、极坐标图形和时间序列图等当代统计图形的常用形式都已出现； 主题图方面，主题地图和地图集成为这个年代展示数据信息的一种常用方式，应用领域涵盖社会、经济、疾病、自然等各个主题。图54所示的是英国著名的护士和统计学家南丁格尔绘制的统计英军伤亡人数的可视化图形。


图54南丁格尔绘制的可视化图形



在19世纪的可视化图形绘制中，统计图表成为主流，与此同时，有很多相关的教科书，也都对数据图表的绘制进行了详细的描述。


4) 20世纪，大数据绘图的低谷
在19世纪结束后，数据可视化的发展也随之进入了一个低谷，原因主要在于第一次世界大战和第二次世界大战的爆发对经济产生了深远的影响。此外，数理统计的诞生也使众多科学家们将数学基础作为首要目标，而图形作为一个辅助工具，被搁置起来。直到20世纪下半叶，随着计算机技术的兴起，以及在世界大战后的工业和科学快速发展阶段，都把统计和数据问题放在重要的位置，在各行业的实际应用中，图形表达又重新占据了重要的地位。
5) 21世纪，大数据可视化的日新月异
进入21世纪以来，计算机技术获得了长足的进展，随着数据规模成指数量级的增长，数据的内容和类型也比以前要丰富得多，这些都极大地改变了人们分析和研究世界的方式，也给人们提供了新的可视化素材，推动了数据可视化领域的发展。数据可视化依附计算机科学与技术拥有了新的生命力，并进入了一个新的黄金时代。
大数据可视化已经注定成为可视化历史中的新的里程碑，VR、AR、MR、全息投影……这些当下最火热的数据可视化技术已经被应用到游戏、房地产、教育等各行各业。因此，人们应该深刻地认识到数据可视化的重要性，更加注重交叉学科的发展，并利用商业、科学等领域的需求来进一步推动大数据可视化的健康发展。
3. 数据可视化的方法与组成
1) 数据可视化方法
数据可视化技术包含以下几个基本概念。
(1) 数据空间： 由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间。
(2) 数据开发： 指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算。
(3) 数据分析： 指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据。
(4) 数据可视化： 指将大型数据集中的数据以图形图像的形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。
目前，大数据可视化的方法根据不同原理可以划分为基于几何的技术、面向像素的技术、基于图表的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等。
大数据可视化的实施是一系列数据的转换过程，它从最初的原始数据到最终的图像经历了多个步骤，如图55所示。



图55大数据可视化的实施过程


从图55可以看出，人们首先通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。再将数据表中的各种数值转换成视觉结构(包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等)，通过视觉的方式把它表现出来。最后再将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后隐藏的问题和包含的规律。
从技术角度上看，大数据可视化的实现是对海量数据进行分析处理的成果，它为用户创造出了既有意义又具人性化的可视化信息，使得枯燥的数据能够被人们所理解和接受。如图56和图57所示的是大数据可视化的图像应用。



图56大数据可视化风险监控图像




图57大数据可视化能力评估图像



2) 数据可视化的组成
数据可视化技术一般由下列3个方面组成。
(1) 科学可视化： 主要关注三维现象的可视化，包含气象学、生物学、物理学、农学等。重点在于对客观事物的体、面及光源等的逼真渲染。
(2) 信息可视化： 将数据信息和知识转换为一种视觉形式，在信息可视化中充分利用了人们对可视模式快速识别的自然能力。
(3) 可视化分析： 科学可视化与信息可视化领域发展的产物，侧重于借助交互式的用户界面而对数据的分析与推理。
如图58所示的是数据可视化的组成。


图58数据可视化的组成


4. 数据可视化的标准
数据可视化的标准通常有以下几点。
1) 实用性
衡量数据实用性的主要参照是要满足使用者的需求，需要清楚地知道这些数据是不是人们想要了解的、与他们切身相关的信息。如将气象数据可视化就是一个与人们切身相关的事情，因此实用性是一个较为重要的评价标准，它是一个主观的指标，也是评价体系中不可忽略的一环。
2) 完整性
衡量数据完整性的重要指标是： 该可视化的数据应当能够帮助使用者全面而完整地理解数据的信息。其中包含要呈现的是什么样的数据、该数据有何背景、该数据来自何处、这些数据是被谁使用的、需要起到什么样的作用和效果、想要看到什么样的结果、是针对一个活动的分析还是针对一个发展阶段的分析、是研究用户还是研究销量等。
3) 真实性
可视化的真实性考量的是信息的准确度和是否有据可依。如果信息是能让人信服的、精确的，那么它的准确度就达标了，否则该数据的可视化工作就不会令人信服。因此在实际的使用中应当确保数据的真实性。
4) 艺术性
艺术性是指数据的可视化呈现应当具有艺术性，符合审美规则。不美观的数据图无法吸引读者的注意力，美观的数据图则可能会进一步引起读者的兴趣，提供良好的阅读体验。有一些信息容易让读者遗漏或者遗忘，通过美好的创意设计，可视化能够给读者更强的视觉刺激，从而帮助信息的提取。例如，在一个做对比的可视化中，让读者比较形状大小或者颜色深浅，都是不明智的设计。相比之下，位置远近和长度更一目了然。
5) 交互性
交互性是指实现用户与数据的交互，方便用户控制数据。在数据可视化的实现中应多采用常规图表，并站在普通用户的角度，在系统中加入符合用户思考方式的交互操作，让大众用户也可真正地和数据对话，探寻数据对业务的价值。
5. 数据可视化的应用
目前大数据的可视化应用十分广泛，从政府机构到金融机构，从医学到工业，以及电子商务行业中都有数据可视化的身影。
1) 政府机构
我国“十三五”规划纲要中明确指出，要实施国家大数据战略，这充分体现政府对大数据的重视。该战略不仅推动了大数据发展，而且有利于推动政府治理创新。而数据可视化的应用，可以让政府实现科学决策和高效治理。通过应用数据可视化，政府能够借助数据在短时间内，制定及时、高效、准确的治理手段和决策管理，进行多方位布局和监管。不仅如此，数据可视化还可以帮助政府预测社会问题，制定相关的发展政策。
2) 金融业
在当今互联网金融激烈的竞争下，市场形势瞬息万变，金融行业面临诸多挑战。通过引入数据可视化可以对企业各地日常业务动态实时掌控，对客户数量和借贷金额等数据进行有效监管，帮助企业实现数据实时监控，加强对市场的监督和管理； 通过对核心数据多维度地分析和对比，指导公司科学调整运营策略，制定发展方向，不断提高公司风控管理能力和竞争力。 
3) 医学
数据可视化可以帮助医院把之前分散、凌乱的数据加以整合，构建全新的医疗管理体系模型，帮助医院领导快速解决关注的问题，如一些门诊数据、用药数据、疾病数据等。此外，大数据可视化还可以应用于诊断医学及一些外科手术中的精确建模，通过三维图像的建立可以帮助医生确定是否进行外科手术或者进行何种治疗。不仅如此，数据可视化还可以加快临床上对疾病预防、流行疾病防控等疾病的预测和分析能力。 
4) 工业生产
数据可视化在工业生产中有着重要的应用，如可视化智能硬件的生产与使用。可视化智能硬件通过软硬件结合的方式，让设备拥有智能化的功能，并对硬件采集的数据进行可视化的呈现。因此在智能化之后，硬件就具备了大数据等附加价值。随着可视化技术的不断发展，今后智能硬件从可穿戴设备延伸到智能电视、智能家居、智能汽车、医疗健康、智能玩具、智能机器人、智能交通、智能教育等各个不同的领域。
5) 电子商务
大数据可视化技术在电子商务中有着极其重要的作用。对于电商企业而言，针对商品展开数字化的分析运营，是企业的日常必要工作。通过可视化的展示可以为企业销售策略的实施提供可靠的保证。现如今采用数据可视化方法进行营销，可以帮助电商企业跨数据源整合数据，极大地提高数据分析能力。通过快速进行数据整合，成功定位忠诚度高的顾客，从而制定精准化营销策略； 通过挖掘数据，预测分析客户的购物习惯，获悉市场变化，提高竞争力，打造电商航母。例如，在商业模式中可建立消费者个性偏好与调查邮件之间的可视化数据表示。
如图59所示的是大数据可视化在城市公共服务平台上的应用，在该平台上通过引入数据可视化将枯燥的数字转换为生动而引人注意的图像，从而为政府决策起到了积极的引导作用。


图59数据可视化应用


6. 数据可视化面临的挑战
随着大数据技术的日益成熟，数据可视化也得到了迅猛的发展。但与此同时，数据可视化存在着许多问题，面临着巨大的挑战。数据可视化面临的挑战主要指可视化分析过程中数据的呈现方式，包括可视化技术和信息可视化显示。目前，数据简约可视化研究中，高清晰显示、大屏幕显示、高可扩展数据投影、维度降解等技术都试着从不同角度解决这个难题。
此外，可感知的交互的扩展性也是大数据可视化面临的挑战之一，如可视化每个数据点都可能导致过度绘制而降低用户的辨识能力，通过抽样或过滤数据可以删去离群值。从大规模数据库中查询数据可能导致高延迟，使交互率降低。由于当前大多数大数据可视化工具在扩展性、功能和响应时间上表现非常糟糕，因此大规模数据和高维度数据会使数据可视化变得困难，从而带来数据分析中的不确定性。
因此，对大数据可视化的实施应当遵循以下几点。
(1) 正确认识数据可视化的意义。要重视数据可视化的作用，但也不可太依赖数据可视化。在对数据的使用中，并不是所有的数据都需要用可视化的方法来表达它的消息。在实际应用中，应以使用者的需求为第一要素，而不是盲目地进行数据可视化。
(2) 重视数据的质量。数据可视化呈现的数据应当是干净的、真实的，因此通过数据治理或信息管理确保干净的数据十分必要。要遵从数据可视化的设计原则，并确保数据来源的真实性和合理性。
(3) 改善数据可视化的硬件条件。数据可视化对硬件平台要求较高，因此在实施中应极力改善硬件条件，如可以尝试增加内存和提高并行处理的能力。此外，在构建大数据平台时应当选择合适的架构，以便数据可视化的实现。
5.1.2数据可视化工具
目前常用的数据可视化工具较多，本节列出了一些使用较频繁的数据可视化工具。
(1) Excel。Excel作为一种简单、方便、覆盖面广的Office软件，无疑是数据可视化工具的典型。作为数据可视化的入门工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图。例如，微软曾经发布了一款称为GeoFlow的插件，它是结合Excel和Bing地图所开发出来的3D数据可视化工具。但是Excel在颜色、线条和样式上选择的范围有限，因此用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
(2) D3.js。D3(数据驱动文件)是一种支持SVG渲染的JavaScript库，也是目前最受欢迎的可视化数据库之一。它不仅可以创建简单的条形图和折线图，还可以完成更复杂的Voronoi图、树图、圆形集图和字符云。D3.js允许绑定任意数据到DOM，然后将数据驱动转换应用到Document中。用户可以使用它用一个数组创建基本的HTML表格，或是利用它的流体过度和交互，用相似的数据创建惊人的SVG条形图。
(3) Flot。 Flot是一个基于jQuery的开源JavaScript库，它是一个优秀的线图和条形图创建工具，可以运用于支持Canvas的所有浏览器。用户通过使用Flot可以很轻松地对图像进行回调、风格和行为操作。比起其他制图工具，Flot能够给予用户更多的灵活空间。
(4) Google Chart API。Google Chart API提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图表类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。此外，它还内置了动画和用户交互控制。值得注意的是，这些图像都是在客户端上生成的，如果设备上不支持JavaScript、非联网状态使用或者用不同格式保存，都会引发问题。
(5) Visual.ly。Visual.ly是一个全新的可视化信息图形新平台，它为用户提供即时数据可视化的功能，并提供了大量信息图模板，被誉为“信息图设计师的在线集市”。使用Visual.ly可以制作各种信息图，而不仅仅是数据可视化，从而受到广大数据分析师和媒体从业人员的青睐。
(6) Modest Maps。Modest Maps是一个可视化的数据地图工具，大小只有10KB左右，是目前最小的可用地图库。它用于将数据与地理信息叠加生产出数据地图，是近年来数据新闻生产的一种重要方式。与此同时，Google Maps的出现完全颠覆了过去人们对在线地图功能的认识，让人们生成数据地图可视化变得简单。
(7) Processing。Processing是数据可视化的招牌工具，同时也是交互式可视化处理的模范工具。Processing能够让程序员使用更简单的代码，再循序编译成Java。因此Processing可以在几乎所有平台上运行。
(8) CartoDB。CartoDB是一个在Web中用来存储和虚拟化地理数据的工具，它可以很轻易地把表格数据和地图关联起来，以便于浏览者开发互动地图。例如，浏览者可以输入CSV通信地址文件，CartoDB能将地址字符串自动转化成经度/维度数据并在地图上标记出来。目前CartoDB支持免费生成5张地图数据表，更多使用需要支付月费。
(9) R语言。R语言是目前非常流行、免费且开源的统计分析软件，是统计学家、数据科学家和业务分析师使用最广泛的一种编程语言，同时也是非常复杂的语言。它主要用于分析大型数据集的统计数据包，并拥有强大的社区和库。一般而言，开发者需要花一定时间才能完全掌握。
(10) Weka。Weka是一款免费的、非商业化的，基于Java环境下开源的机器学习及数据挖掘软件，同时也是数据分析师喜爱的工具。它是一款能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，并且还能生成一些简单的图表，用于数据可视化中。
(11) iCharts。iCharts提供了一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择，每种类型都完全可定制，以适合网站的主题。iCharts有交互元素，可以从Google Doc、Excel表单和其他来源中获取数据。
5.1.3数据可视化图表
1. 图表分类

按照数据的作用和功能可以把图表分为比较类、分布类、流程类、地图类、占比类、区间类、关联类、时间类和趋势类等，
其中在每一种类型的图表中都可包含不同的数据可视化图形，如柱状图、K线图、散点图、气泡图、热力图、饼图、折线图、面积图、趋势图、直方图、雷达图、色块图、漏斗图、和弦图、仪表盘、环图和词云等。
2. 数据可视化图表介绍
1) 柱状图
基础柱状图，使用垂直或水平的柱子显示类别之间的数值比较。其中一个轴表示需要对比的分类维度，另一个轴代表相应的数值。柱形图又可分为纵向柱状图和横向柱状图(条形图)。如图510所示的是柱形图。



图510柱形图



2) K线图
K线图又称阴阳图、棒线、红黑线或蜡烛线，常用于展示股票交易数据。K线就是指将各种股票每日、每周、每月的开盘价、收盘价、最高价、最低价等涨跌变化状况用图形的方式表现出来。如图511所示的是K线图。


图511K线图


3) 散点图
散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。如图512所示的是散点图。



图512散点图


4) 气泡图
气泡图是一种多变量图表，是散点图的变体，也可以认为是散点图和百分比区域图的组合。如图513所示的是气泡图。



图513气泡图


5) 热力图
热力图以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示。热力图可以显示不可点击区域发生的事情。如图514所示的是热力图。



图514热力图


6) 饼图
饼图用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个区块，整个圆饼代表数据的总量，每个区块(圆弧)表示该分类占总体的比例大小，所有区块(圆弧)的总和等于100%。如图515所示的是饼图。



图515饼图



7) 折线图
折线图用于显示数据在一个连续的时间间隔或者时间跨度上的变化，它的特点是反映事物随时间或有序类别而变化的趋势。在折线图中，数据是递增还是递减、增减的速率、增减的规律(周期性、螺旋性等)、峰值等特征都可以清晰地反映出来。如图516所示的是折线图。


8) 面积图
面积图又称为区域图，它是在折线图的基础上形成的,它将折线图中折线与自变量坐标轴之间的区域使用颜色或纹理填充，这样一个填充区域称为面积，颜色的填充可以更好地突出趋势信息。如图517所示的是面积图。



图516折线图




图517面积图


9) 漏斗图
漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析，通过漏斗各环节业务数据的比较能够直观地发现和说明问题所在的环节，进而做出决策。漏斗图从上到下，有逻辑上的顺序关系，表现了随着业务流程的推进业务目标完成的情况。如图518所示的是漏斗图。


图518漏斗图


10) 雷达图
雷达图又称为戴布拉图、蜘蛛网图，传统的雷达图被认为是一种表现多维(四维以上)数据的图表。它将多个维度的数据量映射到坐标轴上，这些坐标轴起始于同一个圆心点，通常结束于圆周边缘，将同一组的点使用线连接起来就成了雷达图。如图519所示的是雷达图。


11) 环图
环图又称为甜甜圈图，其本质是饼图将中间区域挖空。环图相对于饼图空间的利用率更高，可以使用它的空心区域显示文本信息，如标题等。如图520所示的是环图。


图519雷达图




图520环图


12) 直方图
直方图的形状类似于柱状图却有着与柱状图完全不同的含义。直方图牵涉统计学的概念，首先要对数据进行分组，然后统计每个分组内数据元的数量。如图521所示的是直方图。



图521直方图


13) 仪表盘
仪表盘是一种拟物化的图表，刻度表示量度，指针表示维度，指针角度表示数值。仪表盘图表就像汽车的速度表一样，有一个圆形的表盘及相应的刻度，有一个指针指向当前数值。目前很多的管理报表或报告上都是用这种图表，以直观地表现出某个指标的进度或实际情况。如图522所示的是仪表盘。
14) 词云
词云又称为文字云，由词汇组成类似云的彩色图形。词云一般用于展示大量文本数据。如图523所示的是词云。


图522仪表盘




图523词云



视频讲解


5.2matplotlib可视化基础
5.2.1numpy库
1. numpy库简介

numpy是Python进行数据处理的底层库，是高性能科学计算和数据分析的基础，如著名的Python机器学习库SKlearn就需要numpy的支持。掌握numpy的基础数据处理能力是利用Python做数据运算及机器学习的基础。
同时，在数据可视化中也时常需要用到numpy中的数组存储及矩阵运算等功能，因此掌握numpy库对学好数据可视化十分有帮助。
numpy库具有以下特征。
（1） numpy库中最核心的部分是ndarray对象。它封装了同构数据类型的n维数组，它的功能将通过演示代码的形式呈现。
（2） 在数组中所有元素的类型必须一致，且在内存中占有相同的大小。
（3） 数组元素可以使用索引来描述，索引序号从0开始。
（4） numpy数组的维数称为秩(rank)，一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推。在numpy中，每一个线性的数组称为是一个轴(axes)，秩其实是描述轴的数量。 
值得注意的是，numpy数组和标准Python序列之间有几个重要区别。
(1) numpy数组在创建时就会有一个固定的尺寸，这一点和Python中的list数据类型是不同的。
(2) 在数据量较大时，使用numpy进行高级数据运算和其他类型的操作是更为方便的。通常情况下，这样的操作比使用Python的内置序列更有效，执行代码更少。
2. numpy库安装与测试
本节以Windows 7为例，讲解Python 3.7中numpy库的安装过程。在Windows中进入cmd命令后，直接运行pip install numpy即可完成，安装完成后输入“import numpy”，如果没报错则表示成功，如图524所示。



图524numpy库成功安装


在实际运行中，建议在引用numpy库时可以输入如下代码。



import numpy as np




将numpy用np代替，以提高Python中代码的可读性和可用性。
3. numpy库的使用
1)  numpy库数组的创建
在numpy库中创建数组可以使用如下语法。



numpy.array




该语句表示通过引入numpy库创建了一个ndarray对象。
【例51】创建数组对象，代码如下。



import numpy as np 

a = np.array(［1,2,3］)  

print(a)




该例首先引入了numpy库，接着定义了一个一维数组a，最后将数组输出显示。运行该程序，结果如图525所示。



图525数组的定义与显示


2) numpy数组参数
在创建数组时，可以加入如下参数。



numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)




参数的含义如表51所示。


表51创建数组的参数




参 数 名 称参 数 含 义

object任何暴露数组接口方法的对象都会返回一个数组或任何(嵌套)序列
dtype数组的所需数据类型，可选copy可选，默认为True，对象是否被复制
orderC(按行)、F(按列)或A(任意，默认)subok默认情况下，返回的数组被强制为基类数组。如果为True，则返回子类ndmin指定返回数组的最小维数


【例52】创建一个多维数组对象，代码如下。



 import numpy as np 

 a = np.array(［［1,2,3］,［4,5,6］,［7,8,9］］)  

 print(a)




该例定义并显示了一个多维数组，运行结果如图526所示。


图526多维数组的定义与显示


【例53】显示多维数组的数据类型，代码如下。



import numpy as np 

a = np.array(［［1,2,3］,［4,5,6］,［7,8,9］］,dtype=complex)  

print(a)




该例定义了一个多维数组，并显示其数据类型，运行结果如图527所示。


图527多维数组的数据类型的显示


在该例中complex类型由实部和虚部组成。表52显示了numpy中的常见数据类型。


表52numpy中的常见数据类型




数 据 类 型含义

bool布尔类型
int默认整数
int8有符号的8位整型
int16有符号的16位整型
int32有符号的32位整型
int64有符号的64位整型
uint8无符号的8位整型
uint16无符号的16位整型
uint32无符号的32位整型
uint64无符号的64位整型
float16半精度浮点数
float32单精度浮点数
float64双精度浮点数
string字符串类型
complex64复数，分别用两个32位浮点数表示实部和虚部
complex128复数，分别用两个64位浮点数表示实部和虚部

3) ndarray对象的基本属性
在创建了一个数组以后，可以查看ndarray对象的基本属性，如表53所示。


表53ndarray对象的基本属性




属性名称属性值属性名称属性值

shape数组中各维度的尺度itemsize数组中每个元素的字节大小
reshape调整数组大小nbetys整个数组所占的存储空间
size数组元素的总个数flages返回数组的当前值
data数组中的元素在内存中所占的字节数

【例54】显示多维数组的维度，代码如下。



import numpy as np 

a = np.array(［［1,2,3］,［4,5,6］,［7,8,9］］)  

print(a.shape)   




该例定义了一个多维数组，并显示其维度，运行结果如图528所示。



图528多维数组的维度显示



【例55】显示数组中每个元素的字节大小，代码如下。



import numpy as np 

a = np.array(［1,2,3,4,5,6,7,8,9］, dtype = np.int8)  

print(a.itemsize)




该例定义了一个数组，并显示其元素的字节大小，运行结果如图529所示。


图529数组元素的字节大小显示


4) ndarray对象的切片和索引
ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，ndarray对象一般可由arange()函数创建。代码为： 



a=np.arange()




如果仅仅提取数组对象的一部分，则可以使用slice函数来构造，例如： 



s=slice()




【例56】ndarray对象的切片，代码如下。



import numpy as np

a = np.arange(10)

s = slice(1,8,2)  

print(a［s］)




该例首先定义了一个数组，该数组对象由arange()函数创建。然后分别用起始、终止和步长值1、8和2定义切片对象。当这个切片对象传递给ndarray时，会对它的一部分进行切片，从索引1到8，步长为2。该例运行结果如图530所示。



图530ndarray对象的切片



5) ndarray对象的线性代数与三角函数
numpy包含numpy.linalg模块，提供线性代数所需的所有功能。此模块中的一些重要功能如表54所示。此外，在numpy库中还可以计算三角函数，如表55所示。


表54numpy中的线性代数模块




模 块 名 称模 块 功 能模 块 名 称模 块 功 能

dot计算两个数组的点积determinant计算数组的行列式
vdot计算两个向量的点积solve计算线性矩阵方程
inner计算两个数组的内积inv计算矩阵的乘法逆矩阵
matmul计算两个数组的矩阵积


表55numpy中常见的三角函数




函 数 名 称函 数 作 用函 数 名 称函 数 作 用

sin(x［, out］)正弦值arcsin(x［, out］)反正弦
cos(x［, out］)余弦值arccos(x［, out］)反余弦
tan(x［, out］)正切值arctan(x［, out］)反正切

【例57】计算两个数组的点积，对于一维数组，它是向量的内积，对于二维数组，其等效于矩阵乘法，代码如下。



import numpy.matlib 

import numpy as np 

a = np.array(［［1,2］,［3,4］］) 

b = np.array(［［10,20］,［30,40］］) 

np.dot(a,b)

print(np.dot(a,b))




其中matlib表示numpy中的矩阵库。该段程序定义了两个数组a和b，并计算这两个数组的点积。其中点积计算公式为： 
［［1*10+2*30,1*20+2*40］,［3*10+4*30,3*20+4*40］］
运行该程序，如图531所示。



图531numpy中的线性代数





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5.2.2matplotlib认识与安装
matplotlib是一个Python的2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形，在使用Matplotlib之前，首先要将其安装在系统中。本节以Windows 7为例，讲解安装过程。

1) 安装Visual Studio
访问http://dev.windows.com,单击downloads,再查找Visual Studio Community一组免费的Windows开发工具。下载并运行该安装程序。  
2) 下载matplotlib安装程序
访问https://pypi.python.org/pypi/matplotlib，查找与Python版本相配的wheel文件(扩展名为.whl)。
3) 使用pip来安装matplotlib 
在Windows中进入cmd后，直接输入“python m pip install user matplotlib2.1.0cp36cp36mwin32.whl”命令来执行matplotlib程序的安装。
4) 安装完成
安装完成后，输入“pip list”命令查看已安装的Python库，如图532和图533所示。


图532查看pip已安装的库




图533显示已安装的matplotlib库

5.2.3matplotlib测试
1. matplotlib库测试

在安装完matplotlib库后，可在Python环境中测试。输入以下代码如果不报错则表示matplotlib库安装成功。



import matplotlib 

import matplotlib.pyplot as plt 




如图534所示，在Python环境中已正确安装了matplotlib库。


图534在Python环境中已正确安装了matplotlib库

2. matplotlib库运行
【例58】在Python中输入以下代码，测试生成的matplotlib图形。



import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(［1,2,3］)

plt.ylabel('some numbers')

plt.show()




该程序绘制了一条直线，执行该程序,结果如图535所示。



图535matplotlib图形



5.2.4matplotlib.pyplot库
1. matplotlib.pyplot库简介

matplotlib是Python下著名的绘图库，为了方便快速绘图，matplotlib通过pyplot模块提供了一套和Matlab类似的绘图API，将众多绘图对象所构成的复杂结构隐藏在这套API内部。只需要调用pyplot模块所提供的函数就可以实现快速绘图以及设置图表的各种细节。 matplotlib.pyplot的引用方式如下。



import matplotlib.pyplot as plt




通过以上代码将pyplot模块重命名为plt，有助于提高代码的可读性。简单地说，在后续的程序中，plt代替了matplotlib.pyplot。
2. matplotlib.pyplot函数库简介
matplotlib.pyplot是一个命令型函数集合，它可以让人们像使用Matlab一样使用matplotlib。pyplot中的每一个函数都会对画布图像做出相应的改变，如创建画布、在画布中创建一个绘图区、在绘图区上画几条线、给图像添加文字说明等。
1) plt.figure() 
使用plt.figure()函数创建一个全局绘图区域，其中可包含如下参数。
 num： 设置图像编号。
 figsize： 设置图像的宽度和高度，单位为英寸。
 facecolor： 设置图像背景颜色。
 dpi： 设置绘图对象的分辨率。
 edgecolor： 设置图像边框颜色。
在创建了图像区域之后，再用函数plt.show()显示。如显示绘图区域的代码如下。



plt.figure(figsize=(6,4))

plt.show()




2) plt.subplot()
subplot()用于在全局绘图区域中创建自绘图区域，其中可包含如下参数。
 nrows： subplot的行数。
 ncols： subplot的列数。
使用subplot可以规划figure划分为n个子图，但每条subplot命令只会创建一个子图。
【例59】用subplot划分子区域，代码如下。



import matplotlib.pyplot as plt

plt.subplot(333)

plt.show()




该例使用语句plt.subplot(333)将全局划分为了3×3的区域，其中横向为3，纵向也为3，并在第3个位置(右上方)生成了一个坐标系。运行该程序结果如图536所示。


图536subplot划分子区域


3) plt.axes()
plt.axes(rect,axisbg='w')创建一个坐标系风格的子绘图区域。默认创建一个subplot(111)坐标系，参数rect=［left,bottom,width,height］中4个变量的范围都是［0,1］,表示坐标系与全局绘图区域的关系; axisbg表示背景色，默认为白色'white',代码如下。



import matplotlib.pyplot as plt

plt.axes(［0.1,0.1,0.7,0.3］,axisbg='y')

plt.show()




4) plt.subplots_adjust()
plt.subplots_adjust()用于调整子绘图区域的布局。
3. matplotlib.pyplot相关函数简介
plt子库提供了7个用于读取和显示的函数， 17个用于绘制基础图表的函数，3个区域填充函数，9个坐标轴设置函数以及11个标签与文本设置函数，具体如表56~表510所示。


表56plt库的读取和显示函数




函 数 名 称函数的作用函 数 名 称函数的作用

plt.legend()在绘图区域放置绘图标签plt.imsave()保存数组为图像文件
plt.show()显示绘制的图像plt.savefig()设置图像保存的格式
plt.matshow()在窗口显示数组矩阵plt.imread()从图像文件中读取数组
plt.imshow()在axes上显示图像



表57plt库的基础图表函数




函 数 名 称函数的作用

plt.plot(x,y,label,color,width)根据x、y数组绘制直、曲线
plt.boxplot(data,notch,position)绘制一个箱形图
plt.bar(left,height,width,bottom)绘制一个条形图
plt.barh(bottom,width,height,left)绘制一个横向条形图
plt.polar(theta,r)绘制极坐标图
plt.pie(data,explode)绘制饼图
plt.psd(x, NFFT=256, pad_to, Fs)绘制功率谱密度图
plt.specgram(x, NFFT=256, pad_to, F)绘制谱图
plt.cohere(x,y,NFFT=256,Fs)绘制x-y的相关性函数
plt.scatter()绘制散点图
plt.step(x,y,where)绘制步阶图
plt.hist(x,bins,normed)绘制直方图
plt.contour(X,Y,Z,N)绘制等值线
plt.clines()绘制垂直线
plt.stem(x,y,linefmt, markerfmt, basefmt)绘制曲线每个点到水平轴线的垂线
plt.plot_date()绘制日期数据
plt.plotfile()绘制数据后写入文件


表58区域填充函数




函 数 名 称函数的作用

fill(x,y,c,color)填充多边形
fill_between(x,y1,y2,where,color)填充曲线围成的多边形
fill_betweenx(y,x1,x2,where,hold)填充水平线之间的区域


表59坐标轴设置函数




函 数 名 称函数的作用函 数 名 称函数的作用

plt.axis()获取设置轴属性的快捷方式plt.autoscale()自动缩放轴视图
plt.xlim()设置x轴取值范围plt.text()为axes图添加注释
plt.ylim()设置y轴取值范围plt.thetagrids()设置极坐标网格
plt.xscale()设置x轴缩放plt.grid()打开或关闭极坐标
plt.yscale()设置y轴缩放



表510标签与文本设置函数




函 数 名 称函数的作用函 数 名 称函数的作用

plt.figlegend()为全局绘图区域放置图注plt.get_figlabels()返回当前绘图区域的标签列表
plt.xlabel()设置当前x轴的文字plt.figtext()为全局绘图区域添加文本信息
plt.ylabel()设置当前y轴的文字plt.title()设置标题
plt.xticks()设置当前x轴刻度位置的文字和值plt.suptitle()设置总图标题
plt.yticks()设置当前y轴刻度位置的文字和值plt.annotate()为文本添加注释
plt.clabel()设置等高线数据

4. numpy和matplotlib绘图综合应用
【例510】用numpy库和matplotlib库绘制图形，代码如下。



import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.arange(10)

y = np.sin(x)

z = np.cos(x)

plt.plot(x, y, marker="*", linewidth=3, linestyle="--", color="red")

#marker设置数据点样式，linewidth设置线宽，linestyle设置线型样式，color设置颜色

plt.plot(x, z)

plt.title("matplotlib")

plt.xlabel("x")

plt.ylabel("y")

plt.legend(［"Y","Z"］, loc="upper right")#设置图例

plt.grid(True)

plt.show()




该例绘制了两条折线，运行结果如图537所示。



图537使用numpy库和matplotlib库绘制图形


值得注意的是，该例使用numpy库存储数组，用matplotlib库将数组用图形输出到屏幕上，最终显示为两条颜色不同的折线y和z，分别代表数学公式中的正弦函数sin(x)和余弦函数cos(x)。
如果想在此图中显示其他的三角函数折线，如tan(x)，可加上如下代码。



w = np.tan(x)

plt.plot(x, w)






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5.3matplotlib可视化绘图
5.3.1绘制线性图形

使用matplotlib库可以绘制各种图形，其中最基本的是线性图形，主要由线条组成。
【例511】用matplotlib库绘制线性图形，代码如下。



import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.font_manager import FontProperties 

font_set = FontProperties(fname=r"c:＼windows＼fonts＼simsun.ttc", size=20)#导入宋体字
#体文件

dataX = ［1,2,3,4］

dataY = ［2,4,4,2］






plt.plot(dataX,dataY)

plt.title("绘制直线",FontProperties=font_set);

plt.xlabel("x轴",FontProperties=font_set);

plt.ylabel("y轴",FontProperties=font_set);

plt.show()




该例绘制了一条直线，直线形状由坐标值x和y决定，并引用了计算机中的中文字体来显示该图形的标题。运行该程序，结果如图538所示。



图538绘制直线


从图538可以看出，当x取值为1时，y取值为2； 当x取值为2时，y取值为4。因此，最终在屏幕上显示一条未封闭的直线段。如果在dataX和data Y中设置多个参数，则可以显示其他的线性图形。
5.3.2绘制柱状图形
柱状图也称为条形图，是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况，用来比较两个或两个以上的数值。
【例512】用matplotlib库绘制柱状图形，代码如下。



import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.font_manager import FontProperties 

font_set = FontProperties(fname=r"c:＼windows＼fonts＼simsun.ttc", size=15)#导入宋体字
#体文件

x = ［0,1,2,3,4,5］

y = ［1,2,3,2,4,3］






plt.bar(x,y)#竖的条形图

plt.title("柱状图",FontProperties=font_set); #图标题

plt.xlabel("x轴",FontProperties=font_set);

plt.ylabel("y轴",FontProperties=font_set);

plt.show()




该例绘制了6个柱状形状，用函数plt.bar()来实现，其中参数为x、y，该程序运行结果如图539所示。


图539柱状图



在绘制柱状图时，也可以使用numpy来实现。
【例513】用matplotlib库和numpy库绘制随机出现的柱状图形，代码如下。



import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.font_manager import FontProperties

import numpy as np

font_set = FontProperties(fname=r"c:＼windows＼fonts＼simsun.ttc", size=15)#导入宋体字
#体文件

x = np.arange(10)

y = np.random.randint(0,20,10)

plt.bar(x, y)

plt.show()





该例使用函数random()绘制了在区域中随机出现的柱状图形。在语句y = np.random.randint(0,20,10)中，参数20表示柱状图形的高度，参数10表示柱状图形的个数。
该程序运行结果如图540所示。



图540绘制随机的柱状图


5.3.3绘制直方图
直方图又称为质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。
【例514】用matplotlib库绘制直方图形，代码如下。



import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

mean, sigma = 0, 1

x = mean + sigma * np.random.randn(10000)

plt.hist(x,50,normed=1,histtype='bar',facecolor='red',alpha=0.75)

plt.show()





该例是一个概率分布的直方图，用函数plt.hist()来实现。其中参数mean=0设置均值为0，sigma=1设置标准差为1，该程序运行结果如图541所示。



图541绘制随机的直方图


5.3.4绘制散点图
散点图在回归分析中使用较多，它将序列显示为一组点。值由点在图表中的位置表示，类别由图表中的不同标记表示，因此散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。
【例515】用matplotlib库绘制散点图形，代码如下。



import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.random.rand(100)

y = np.random.rand(100)

plt.scatter(x,y)

plt.show()




该例绘制了一个散点图，用函数plt.scatter()来实现。其中语句x = np.random.rand(100)，y = np.random.rand(100)显示了在区域中随机出现的点的个数，该例共有100个点。该程序运行结果如图542所示。



图542绘制散点图


5.3.5绘制极坐标图
极坐标图是指在平面内由极坐标系描述的曲线方程图。极坐标是指在平面内由极点、极轴和极径组成的坐标系。极坐标图用于对多维数组进行直接的对比，多用在企业的可视化数据模型的对比与分析中。
【例516】用matplotlib库绘制极坐标图形，代码如下。



import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

theta=np.arange(0,2*np.pi,0.02)

ax1 = plt.subplot(121, projection='polar')

ax1.plot(theta,theta/6,'--',lw=2)

plt.show()




该例绘制了一个极坐标图，用函数plt.polar()来实现。在matplotlib库中的pyplot子库提供了绘制极坐标图的方法，在调用subplot()创建子图时通过设置projection='polar'即可创建一个极坐标子图，然后调用plot()在极坐标子图中绘图，其中语句theta代表数学上的平面角度。该程序运行结果如图543所示。


图543极坐标图


5.3.6绘制饼图
饼图用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类，饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个区块，整个圆饼代表数据的总量，每个区块(圆弧)表示该分类占总体的比例大小。
【例517】用matplotlib库绘制饼图图形，代码如下。



import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

plt.rcParams［'font.sans-serif'］ = ［'SimHei'］ #设置字体

plt.title("饼图");#设置标题

labels = '计算机系','机械系','管理系','社科系'

sizes = ［45,30,15,10］ #设置每部分大小

explode = (0,0.0,0,0) #设置每部分凹凸

counterclock = False#设置顺时针方向

plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=90) #设置饼图的起始位置，startangle=90表示开始角度为90°

plt.show()




该例绘制了一个饼图，用函数plt.pie()来实现。程序运行结果如图544所示。


图544绘制饼图


在饼图绘制中，如果想将某一部分凸显出来，可以在语句explode=(0,0.0,0,0)中将0改为0.1即可实现。
将图中“机械系”区域凸显，如图545所示。代码为： 



explode = (0,0.1,0,0)






图545饼图的凸显




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5.4pyecharts可视化应用
1. pyecharts数据可视化介绍


pyecharts是一个用于生成Echarts图表的类库，而Echarts是一个开源的数据可视化JS库，同时也是商业级数据图表，一个纯JavaScript的图表库，可以流畅地运行在PC和移动设备上。使用pyecharts可以让开发者轻松实现大数据的可视化。
2. pyecharts安装与使用
在使用pyecharts之前，首先要安装它。使用以下命令来执行安装过程。



pip install pyecharts




执行后，可输入以下命令查看。



pip list




如图546所示，安装成功。


图546pyecharts安装成功


如果用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。命令如下。



安装全球国家地图： pip install echartscountriespypkg

安装中国省级地图： pip install echartschinaprovincespypkg

安装中国市级地图： pip install echartschinacitiespypkg




在安装完地图库以后，即可进行地图的数据可视化显示。
3. pyecharts可视化绘图
使用pyecharts绘制图形的基本语法如下。



from pyecharts import chart_name 

add() 

render() 




首先定义图表的类型，接着添加图表的各项数据，最后生成html网页。
在pyecharts可以绘制多种图形，下面分别介绍。
1) 绘制条形图
在pyecharts中绘制的条形图是通过条形的高度和条形的宽度来表现数据大小的。
【例518】用pyecharts库绘制条形图，代码如下。



from pyecharts import Bar

v1 = ［70,85,95,64］

str1 = ［'数学','物理','化学','英语'］

bar1 = Bar('testBar_theme','Theme')

bar1.add('成绩',str1,v1,is_more_utils = True)

bar1.render() 




该例通过语句from pyecharts import Bar引入了pyecharts库。语句v1设置了条形图各区域的高度，bar1设置了条形图各区域的名称，bar1.add显示标题，最后通过函数render()生成一个后缀名为render的网页，打开该网页即可查看数据可视化的结果。程序运行结果如图547所示。



图547pyecharts中绘制的条形图


此外，在页面中当将鼠标指针移至图形上，还会显示该条形的相关信息，如图548所示。



图548查看条形图


2) 绘制仪表盘
在pyecharts中绘制的仪表盘图形是模仿汽车速度表的一种图表，常用来反映预算完成率、收入增长率等比率性指标。它简单、直观，通过刻度来精确地展示数据。
【例519】用pyecharts库绘制仪表盘图，代码如下。



from pyecharts import Gauge

gauge = Gauge("仪表盘图例")

gauge.add("业务指标", "完成率", 90)

gauge.render()




该例通过语句gauge来定义该图表的类型为仪表盘。程序运行结果如图549所示。



图549pyecharts中绘制的仪表盘图


3) 绘制3D图
在pyecharts中可以使用简单的语句生成3D图。
【例520】用pyecharts库绘制3D图，代码如下。



from pyecharts import Line3D

data = ［［1,2,3,4］, ［1,2,3,4］, ［1,2,3,4］］

Line3D = Line3D("3D 折线图示例", width=1000, height=1000)

Line3D.add("", data, is_visualmap=True)

Line3D.render()




该例使用语句Line3D来绘制3D图形，并用数组data来存放3D图形中的长、宽和高。程序运行结果如图550所示。


图550pyecharts中绘制的3D图


当将鼠标指针移至图形中，可显示该坐标的3D位置，如图551所示。



图551显示3D坐标的位置



4) 绘制雷达图
在pyecharts中绘制的雷达图一般用来进行多指标体系比较分析。从雷达图中可以看出指标的实际值与参照值的偏离程度，从而为分析者提供有益的信息。在实际应用中雷达图一般用于成绩展示、效果对比量化、多维数据对比等。
【例521】用pyecharts库绘制雷达图，代码如下。



from pyecharts import Radar

schema = ［("维护", 6500), ("管理", 16000), ("广告投入", 30000), ("客服", 38000), ("人力", 52000), ("研发", 25000)］

v1 = ［［4300, 10000, 28000, 35000, 50000, 19000］］

v2 =［［5000, 14000, 28000, 31000, 42000, 21000］］

radar = Radar()

radar.config(schema)

radar.add("预算经费",radar_data1)

radar.add("实际经费",radar_data2,item_color="#1C86EE")radar.show_config()

radar.render()





该例通过语句Radar来定义图表类型为雷达图，其中语句v1、v2用于定义该图中两个系列的5个维度的数据值； 语句schema用于定义雷达各维度的范围大小； 语句radar.add用于定义雷达图上的文字和颜色，以便于区分，其中预算经费用红线表示，而实际经费用蓝线表示。程序运行结果如图552所示。



图552pyecharts中绘制的雷达图

5.5本章小结
(1) 数据可视化系统并不是为了展示用户已知的数据之间的规律，而是为了帮助用户通过认知数据，有新的发现，发现这些数据所反映的实质。
(2) 数据可视化技术一般由3个方面组成： 科学可视化、信息可视化和可视化分析。
(3) 按照数据的作用和功能可以把图表分为比较类、分布类、流程类、地图类、占比类、区间类、关联类、时间类和趋势类等。其中在每一种类型的图表中都可包含不同的数据可视化图形，如柱状图、饼图、气泡图、热力图、趋势图、直方图、雷达图、色块图、漏斗图、和弦图、仪表盘、面积图、折线图、K线图、环图和词云等。
(4) 数据可视化中时常需要用到numpy中的数组存储及矩阵运算等功能，并通过调用matplotlib库来显示。
(5) pyecharts是一个用于生成Echarts图表的类库，而Echarts是一个开源的数据可视化JS库，同时也是商业级数据图表，一个纯JavaScript的图表库，使用pyecharts可以让开发者轻松实现



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大数据的可视化。

5.6实训
1. 实训目的

通过本章实训了解大数据可视化的特点，能进行简单的与大数据有关的可视化操作，能够绘制大数据可视化图形。
2. 实训内容
(1) 绘制折线图，对4个学生的学习能力进行数据可视化对比，代码如下。



import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams［'font.sans-serif'］ =［'Microsoft YaHei'］ #设置字体

plt.title('学生学习能力对比') #标题

x=np.arange(1,11,1)          

plt.plot(x,x*1.2)

plt.plot(x,x*2)

plt.plot(x,x*3)          

plt.plot(x,x*4)      

plt.legend(［"黄亚兰","周兰","胡飞","赵云"］)          

plt.show()




运行该程序，结果如图553所示。


图553学生学习能力对比图


(2) 绘制条形图，对2017年4个直辖市的GDP进行数据可视化对比，代码如下。



import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams［'font.sans-serif'］ =［'Microsoft YaHei'］ #设置字体

GDP = ［28000, 30133, 18590, 19500］ #设置GDP值

plt.bar(range(4), GDP, align = 'center',color= 'blue', alpha = 1) #绘图

plt.ylabel('GDP') #添加轴坐标

plt.title('2017年四个直辖市GDP对比') #标题

plt.xticks(range(4),［'北京市', '上海市', '天津市', '重庆市'］)

plt.ylim(［5000, 35000］) #设置y轴范围值

plt.show()




运行该程序，结果如图554所示。



图554直辖市GDP数据可视化


(3) 绘制饼图，对大学2018年招生人数进行系部对比，代码如下。




import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams［'font.sans-serif'］ = ［'SimHei'］

data = ［35, 25, 20, 12, 8］

plt.figure(num=1, figsize=(6, 6)) #设置图的宽度和高度

plt.title('计算机系2018年招生专业人数对比图', size=14)

plt.pie(data, labels=('大数据与人工智能', '软件技术', '网络技术', '信息管理', '数字媒体'))

plt.show()




运行该程序，结果如图555所示。
(4) 绘制极坐标图显示职业球员的能力，代码如下： 



import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.font_manager import FontProperties 

font_set = FontProperties(fname=r"c:＼windows＼fonts＼simsun.ttc", size=15)#导入宋体字体
#文件

import numpy as np

labels = np.array(［'射门','速度','传球','头球','身体'］)

dataLenth = 5

data = np.array(［4,4,5,3,4］)

angles = np.linspace(0, 2*np.pi, dataLenth, endpoint=False)#linspace创建等差数列

# 0~2pi的dataLength个数据，即把圆等分为5份

data = np.concatenate((data, ［data［0］］)) #闭合

angles = np.concatenate((angles, ［angles［0］］)) #角度闭合

fig = plt.figure()






ax = fig.add_subplot(111, polar=True) #111表示1行1列处于第1个，polar设为极坐标

ax.plot(angles, data, 'bo-', linewidth=2)#画线

ax.fill(angles, data, facecolor='b', alpha=0.1)#填充

ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontproperties=font_set)

ax.set_title("职业球员能力图", va='bottom', fontproperties=font_set)

ax.set_rlim(0,5)

ax.grid(True)




plt.show()运行程序如图556所示。


图555招生人数的数据可视化




图556职业球员能力图




(5) pyecharts中绘制雷达图显示学生成绩，代码如下。



from pyecharts import Radar

radar = Radar("雷达图", "学生学习情况")

radar_data1 = ［［80, 67, 89, 80, 90, 70, 55, 77, 79, 81, 61, 70］］

radar_data2 = ［［62, 90, 89, 56, 84, 81, 79, 63, 69, 75, 60, 80］］

schema = ［ 

("语文", 100), ("数学",100), ("化学", 100),

("外语", 100), ("物理", 100), ("历史", 100),

("地理", 100), ("生物", 100), ("计算机", 100),

("美术", 100), ("音乐", 100), ("政治", 100)

］


radar.config(schema)

radar.add("张明",radar_data1)

radar.add("范阳",radar_data2,item_color="#1C86EE")

radar.render("Rader1.html")





语句radar_data1表示绘制的数据值，语句schema表示雷达维度范围值，语句radar.add表示分别设置两个系列的线条颜色。
运行程序，结果如图557所示。



图557学生学习情况雷达图


习题
1. 请阐述什么是大数据可视化。
2. 大数据可视化对当今世界有哪些影响？
3. 大数据可视化面临的挑战有哪些？
4. 大数据可视化有哪些图表？
5. 大数据可视化中numpy库有哪些作用？
6. pyecharts库和matplotlib库有哪些区别？
7. 如何使用matplotlib库绘制条形图？
8. 如何使用pyecharts库绘制雷达图？