Смартфоны Холодильники Телевизоры Водонагреватели (бойлеры) Газонокосилки Триммеры

sales@lix.by
г.Минск, ул. Тимирязева, д.67, пом. 428
Пн - Пт: с 9:00 до 21:00
Сб - Вс: с 9:00 до 20:00

D&K

# 使用Python实现简单的数据可视化下面是一个使用Python的matplotlib和seaborn库创建数据可视化的示例。这个例子展示了如何创建多种类型的图表，并包含了一些最佳实践。 ```python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from datetime import datetime, timedelta # 设置中文字体（如果需要显示中文） plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Arial Unicode MS', 'DejaVu Sans'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置图表样式 sns.set_style("whitegrid") plt.style.use('seaborn-v0_8-darkgrid') # 创建示例数据 np.random.seed(42) # 1. 时间序列数据 dates = [datetime(2023, 1, 1) + timedelta(days=i) for i in range(90)] sales_a = np.cumsum(np.random.randn(90) * 10 + 50) sales_b = np.cumsum(np.random.randn(90) * 8 + 40) # 2. 分类数据 categories = ['电子产品', '服装', '食品', '家居', '图书'] category_sales = np.random.randint(50, 200, size=len(categories)) category_profit = np.random.uniform(0.1, 0.4, size=len(categories)) # 3. 散点图数据 x_data = np.random.randn(100) * 10 + 50 y_data = 2 * x_data + np.random.randn(100) * 15 + 20 groups = np.random.choice(['A组', 'B组', 'C组'], size=100) # 创建DataFrame scatter_df = pd.DataFrame({ 'X': x_data, 'Y': y_data, 'Group': groups }) # 创建图表 fig = plt.figure(figsize=(16, 12)) # 1. 时间序列折线图 ax1 = plt.subplot(2, 2, 1) ax1.plot(dates, sales_a, 'o-', linewidth=2, markersize=4, label='产品A', color='#2E86AB') ax1.plot(dates, sales_b, 's-', linewidth=2, markersize=4, label='产品B', color='#A23B72') ax1.set_title('2023年第一季度销售额趋势', fontsize=14, fontweight='bold', pad=15) ax1.set_xlabel('日期', fontsize=12) ax1.set_ylabel('销售额 (万元)', fontsize=12) ax1.legend(loc='upper left') ax1.grid(True, alpha=0.3) ax1.tick_params(axis='x', rotation=30) # 添加平均线 ax1.axhline(y=np.mean(sales_a), color='#2E86AB', linestyle='--', alpha=0.7, linewidth=1) ax1.axhline(y=np.mean(sales_b), color='#A23B72', linestyle='--', alpha=0.7, linewidth=1) # 2. 柱状图 ax2 = plt.subplot(2, 2, 2) bars = ax2.bar(categories, category_sales, color=sns.color_palette("husl", len(categories)), alpha=0.8) ax2.set_title('各品类销售额对比', fontsize=14, fontweight='bold', pad=15) ax2.set_xlabel('产品品类', fontsize=12) ax2.set_ylabel('销售额 (万元)', fontsize=12) # 在柱子上添加数值标签 for bar, profit in zip(bars, category_profit): height = bar.get_height() ax2.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height + 5, f'{height:.0f}\n({profit:.1%})', ha='center', va='bottom', fontsize=10) # 3. 散点图 ax3 = plt.subplot(2, 2, 3) scatter = ax3.scatter(scatter_df['X'], scatter_df['Y'], c=pd.factorize(scatter_df['Group'])[0], cmap='viridis', s=80, alpha=0.7, edgecolors='w', linewidth=0.5) ax3.set_title('X与Y变量关系散点图', fontsize=14, fontweight='bold', pad=15) ax3.set_xlabel('X变量', fontsize=12) ax3.set_ylabel('Y变量', fontsize=12) # 添加图例 handles, labels = scatter.legend_elements() ax3.legend(handles, ['A组', 'B组', 'C组'], title="分组", loc='upper left') # 添加趋势线 z = np.polyfit(scatter_df['X'], scatter_df['Y'], 1) p = np.poly1d(z) ax3.plot(scatter_df['X'], p(scatter_df['X']), "r--", alpha=0.8, linewidth=1.5) # 4. 箱线图 ax4 = plt.subplot(2, 2, 4) box_data = [scatter_df[scatter_df['Group'] == group]['Y'] for group in ['A组', 'B组', 'C组']] bp = ax4.boxplot(box_data, labels=['A组', 'B组', 'C组'], patch_artist=True) # 设置箱线图颜色 colors = ['#FF6B6B', '#4ECDC4', '#45B7D1'] for patch, color in zip(bp['boxes'], colors): patch.set_facecolor(color) patch.set_alpha(0.7) ax4.set_title('各分组Y变量分布箱线图', fontsize=14, fontweight='bold', pad=15) ax4.set_xlabel('分组', fontsize=12) ax4.set_ylabel('Y变量值', fontsize=12) # 调整布局 plt.tight_layout() # 添加总标题 fig.suptitle('销售数据分析可视化仪表板', fontsize=18, fontweight='bold', y=1.02) # 保存图表 plt.savefig('data_visualization_dashboard.png', dpi=300, bbox_inches='tight') # 显示图表 plt.show() # 创建单独的子图示例：饼图 fig2, ax5 = plt.subplots(figsize=(10, 8)) # 计算百分比 total_sales = sum(category_sales) percentages = [sales/total_sales*100 for sales in category_sales] explode = (0.05, 0, 0, 0, 0) # 突出显示第一个部分 wedges, texts, autotexts = ax5.pie(percentages, explode=explode, labels=categories, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90, colors=sns.color_palette("Set2"), textprops={'fontsize': 12}) # 美化饼图 for autotext in autotexts: autotext.set_color('white') autotext.set_fontweight('bold') ax5.set_title('各品类销售额占比', fontsize=16, fontweight='bold', pad=20) ax5.axis('equal') # 确保饼图是圆形 plt.tight_layout() plt.savefig('sales_pie_chart.png', dpi=300, bbox_inches='tight') plt.show() # 输出数据统计信息 print("="*50) print("数据统计摘要") print("="*50) print(f"产品A平均销售额: {np.mean(sales_a):.2f} 万元") print(f"产品B平均销售额: {np.mean(sales_b):.2f} 万元") print(f"产品A销售额标准差: {np.std(sales_a):.2f} 万元") print(f"产品B销售额标准差: {np.std(sales_b):.2f} 万元") print(f"X与Y的相关系数: {np.corrcoef(scatter_df['X'], scatter_df['Y'])[0,1]:.3f}") print("="*50) ``` ## 代码说明这个示例代码展示了： 1. **多种图表类型**： - 折线图：显示时间序列趋势 - 柱状图：比较不同类别的数据 - 散点图：展示两个变量之间的关系 - 箱线图：显示数据分布情况 - 饼图：展示占比关系 2. **数据可视化最佳实践**： - 使用清晰的标签和标题 - 添加图例说明 - 使用合适的颜色方案 - 添加数据标签和注释 - 保存图表为高分辨率图像 3. **数据处理**

Быстрый просмотр

Умывальник D&K Matrix DT1391506 (графит)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Умывальник D&K Berlin DT1431425 (черный)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Умывальник D&K Matrix DT1391508 (белый матовый)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Умывальник D&K Venice DT1020116 (белый)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Умывальник D&K Matrix DT1390708 (белый матовый)

Умывальник D&K Matrix DT1390708 (белый матовый)

Умывальник D&K Matrix DT1390708 (белый матовый)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Умывальник D&K Berlin DT1431316 (белый)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Умывальник D&K Quadro DT1510916 (белый)

Умывальник D&K Quadro DT1510916 (белый)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Умывальник D&K Matrix DT1390516 (белый)

Умывальник D&K Matrix DT1390516 (белый)

Умывальник D&K Matrix DT1390516 (белый)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Умывальник D&K Matrix DT1391516 (белый)

Умывальник D&K Matrix DT1391516 (белый)

Умывальник D&K Matrix DT1391516 (белый)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Унитаз подвесной D&K Matrix DT1396516

Унитаз подвесной D&K Matrix DT1396516

Унитаз подвесной D&K Matrix DT1396516

Унитаз подвесной D&K Matrix DT1396516

Гарантия (месяцев)

:

12

Комментарии

Загрузка комментариев...

Назад к списку

Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с политикой использования файлов cookie.