随笔分类 - python语言系列 / python数据可视化基础
摘要：除了从文件加载数据，另一个数据源是互联网，互联网每天产生各种不同的数据，可以用各种各样的方式从互联网加载数据。 一、了解 Web API Web 应用编程接口（API）自动请求网站的特定信息，再对这些信息进行可视化。每次运行，都会获取最新的数据来生成可视化，因此即便网络上的数据瞬息万变，它呈现的信息
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摘要：前几篇都是手动录入或随机函数产生的数据。实际有许多类型的文件，以及许多方法，用它们从文件中提取数据来图形化。 比如之前python基础(12)介绍打开文件的方式，可直接读取文件中的数据，扩大了我们的数据来源。下面详细介绍从文件中加载数据。 一、使用内置的 csv 模块加载CSV文件 CSV文件是一种
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摘要：饼图常用于统计学模块，画饼图用到的方法为：pie( ) 一、pie()函数用来绘制饼图 pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=
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摘要：摘要：先介绍条形图直方图，然后用随机数生成一系列数据，保存到列表中，最后统计出相关随机数据的概率并展示 前述介绍了由点进行划线形成的拆线图和散点形成的曲线图，连点成线，主要用到了matplotlib中的plot()和scatter()这个函数，但在实际生活工作中，不仅有折线图，还经常会出现月份经济数
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摘要：鉴于上一篇中最后三个问题： 1、上述程序是否能进行优化（比如功能相同的） 2、创建三个3个实例，用了3个语句，能否建一个函数，只输入一个数n，就自动创建n个实例？同时，每个实例的num_times随机，(n比较大时，num_times应该比较小) 3、当实现上述功能后，程序运行，只输入一个参数（创建
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摘要：综合前述的类、函数、matplotlib等，完成一个随机移动的过程（注意要确定移动的次数，比如10万次），每次行走都完全是随机的，没有明确的方向，结果是由一系列随机决策确定的，最后显示出每次移动的位置的图表。 思考： 1）每次走动多少个像素，由随机函数决定，每次移动方向也随机确定。由随机方向和随机像
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摘要：一、安装matplotlib 1）由于已安装anaconda，可直接打开anaconda prompt，再用命令pip install matplotlib进行安装，因镜像问题，可能较慢，建议第2种方式。 2）访问https://pypi.org/project/matplotlib/#files，
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