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10 2018 档案

姓氏排行研究
摘要：然后把数据data.xlsx替换下 在百度地图拾取中心点坐标（以武汉为点），在settings.py里边设置下 http://loo2k.com/getpoint/ HTML页面展示 另存为start.shap 终点文件 >>> 跟上边一样，加载end.shap 使用LinePlotter插件 另存 阅读全文
posted @ 2018-10-28 19:23 kris12 阅读(962) 评论(2) 推荐(0) 编辑
双十一电商打折套路解析
摘要：双十一打折套路分析 1、从现有数据中，分析出“各个品牌都有多少商品参加了双十一活动？” 2、哪些商品真的在打折呢？ 3、商家营销套路挖掘？ 结论： 少量少打折：包括雅诗兰黛、娇兰、兰蔻、薇姿、玉兰油等共5个品牌。少量大打折：包括悦诗风吟、兰芝、欧珀莱等3个品牌。该类品牌的打折商品较少，但折扣力度较大 阅读全文
posted @ 2018-10-25 23:24 kris12 阅读(2678) 评论(3) 推荐(2) 编辑
城市餐饮店铺选址分析
摘要：城市餐饮店铺选址的分析 基于这样一个数据 从 “口味”、“人均消费”、“性价比” 三个维度对不同菜系进行比较，并筛选出可开店铺的餐饮类型 添加Tool工具、十字标线 如下： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot 阅读全文
posted @ 2018-10-21 20:23 kris12 阅读(4091) 评论(23) 推荐(1) 编辑
图表可视化表达的逻辑原理
摘要：1.数据可视化 数据的表达逻辑： 它可能是数据可视化、图表的表现方式，通过数据本身的逻辑去对它学习，为什么用这个图表去表示这个内容？？ 目的不在于分析过程，在于得到结果如何把它表达出来，是学习后面的这套逻辑。 数据可视化，以数据为工具，以可视化为手段，目的是描述真实，探索世界。为了表现内容，再是漂亮 阅读全文
posted @ 2018-10-14 20:29 kris12 阅读(2669) 评论(1) 推荐(0) 编辑
Python数据分析-知识宝藏
摘要：0. SQL数据库 1. python基础知识 2. 重点工具掌握：数据解析核心技巧 - Numpy| Pandas| Matplotlib 3. 数据特征分析：分布| 对比| 统计| 帕累托| 正态| 相关性分析 4. 数据处理：缺失值| 异常值| 数据归一| 数据连续属性离散化 5. 数学建模： 阅读全文
posted @ 2018-10-14 18:39 kris12 阅读(1909) 评论(0) 推荐(0) 编辑
颜色参数
摘要：1. 可用颜色 2. 可也直接输入英文 3. 颜色板: https://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html 4. 147个CSS颜色 参考网址：http://www.colors.commutercreative.com/gr 阅读全文
posted @ 2018-10-06 18:41 kris12 阅读(1329) 评论(0) 推荐(1) 编辑
Python交互图表可视化Bokeh：7. 工具栏
摘要：ToolBar工具栏设置 ① 位置设置② 移动、放大缩小、存储、刷新③ 选择④ 提示框、十字线 1. 位置设置 2. 移动、放大缩小、存储、刷新 3. 选择 4. 提示框、十字线 5. 筛选数据 隐藏 消隐 6. 交互工具 阅读全文
posted @ 2018-10-03 16:13 kris12 阅读(5017) 评论(0) 推荐(1) 编辑
Python交互图表可视化Bokeh：6. 轴线| 浮动| 多图表
摘要：绘图表达进阶操作 ① 轴线设置② 浮动设置③ 多图表设置 1. 轴线标签设置 设置字符串 >>> 设置时间序列 设置对数坐标轴 2. 浮动设置 3. 多图表设置 阅读全文
posted @ 2018-10-03 16:08 kris12 阅读(3765) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Python交互图表可视化Bokeh：5 柱状图| 堆叠图| 直方图
摘要：柱状图/堆叠图/直方图 ① 单系列柱状图② 多系列柱状图③ 堆叠图④ 直方图 1.单系列柱状图 分类标签的设置 2. 多系列柱状图 官方示例很多情况是用的列表的形式，bokeh本身不是基于pandas构建的可视化工具，所以它基本上是用的python自己的数据结构字典、列表；我们做数据分析肯定是基于p 阅读全文
posted @ 2018-10-03 16:05 kris12 阅读(18906) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Python交互图表可视化Bokeh：4. 折线图| 面积图
摘要：折线图与面积图 ① 单线图、多线图② 面积图、堆叠面积图 1. 折线图--单线图 2. 折线图--多线图 3. 面积图 阅读全文
posted @ 2018-10-03 16:04 kris12 阅读(6834) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Python交互图表可视化Bokeh：3. 散点图
摘要：散点图 ① 基本散点图绘制② 散点图颜色、大小设置方法③ 不同符号的散点图 1. 基本散点图绘制 p.circle（） 2. 散点图不同 颜色上色/ 散点大小 的方法 两种为散点图颜色上色的方法 3. 不同符号的散点图 阅读全文
posted @ 2018-10-03 16:01 kris12 阅读(8049) 评论(1) 推荐(0) 编辑
Python交互图表可视化Bokeh：2. 辅助参数
摘要：图表辅助参数设置 辅助标注、注释、矢量箭头 参考官方文档：https://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/user_guide/annotations.html#color-bars 1. 辅助标注 - 线 2. 辅助标注 - 矩形 3. 绘图注释 4. 注释箭头 5 阅读全文
posted @ 2018-10-03 15:57 kris12 阅读(2759) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Python交互图表可视化Bokeh：1. 可视交互化原理| 基本设置
摘要：Bokeh pandas和matplotlib就可以直接出分析的图表了，最基本的出图方式。是面向数据分析过程中出图的工具；Seaborn相比matplotlib封装了一些对数据的组合和识别的功能；用Seaborn出一些针对seaborn的图表是很快的，比如说分布图、热图、分类分布图等。如果用matp 阅读全文
posted @ 2018-10-02 18:05 kris12 阅读(13538) 评论(1) 推荐(1) 编辑
空间数据可视化：3. 空间热力图
摘要：1. powermap 对于热力图它跟空间柱状图是差不多的，也是空间位置+value值；如果只有空间位置，可能求的是密度图，就是我们之前用python中的seaborn做的两个维度的密度图，其实就是热力图的意思； 两个维度的密度图就是热力图 把评论和人均做热力的差别来分开； 开始--插入--单元格（ 阅读全文
posted @ 2018-10-02 10:10 kris12 阅读(5888) 评论(0) 推荐(0) 编辑
空间数据可视化：2. 空间线性轨迹图
摘要：空间线性轨迹图 线路数据、动态的移动的数据 如何读取数据，线路轨迹的移动情况（包括移动的速度、颜色设置还有它的大小） data.js它是一个geojson的格式数据，地理空间的一个数据格式 data_shp的样数据 坐标系一定要是地理坐标系，一定要有value值（用来控制轨迹的颜色、大小、速度等） 阅读全文
posted @ 2018-10-02 10:09 kris12 阅读(967) 评论(0) 推荐(0) 编辑
空间数据可视化：1. 3D_Bar图表| 空间柱状图
摘要：1.Sublime的使用 中文版的配置 https://jingyan.baidu.com/article/ca2d939d1e83feeb6c31cefc.html （百度经验） sublime里边运行python文件： 1.点击菜单栏中的Tools —> Build System —> New 阅读全文
posted @ 2018-10-01 09:26 kris12 阅读(3241) 评论(0) 推荐(1) 编辑

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