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

Ermenrich

# 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，并添加自定义样式。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import font_manager # 设置中文字体（如果系统中有中文字体） # 请根据你的系统修改字体路径 # plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Microsoft YaHei', 'DejaVu Sans'] # plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置图表样式 plt.style.use('seaborn-v0_8-darkgrid') sns.set_palette("husl") # 创建示例数据 np.random.seed(42) categories = ['产品A', '产品B', '产品C', '产品D', '产品E'] months = ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月'] # 销售数据 sales_data = { '月份': months * 5, '产品': np.repeat(categories, 6), '销售额': np.random.randint(50, 200, 30), '利润': np.random.uniform(10, 50, 30) } df = pd.DataFrame(sales_data) # 创建多子图布局 fig = plt.figure(figsize=(15, 10)) fig.suptitle('2023年上半年产品销售分析', fontsize=16, fontweight='bold') # 1. 柱状图 - 各产品总销售额 ax1 = plt.subplot(2, 3, 1) product_sales = df.groupby('产品')['销售额'].sum() bars = ax1.bar(product_sales.index, product_sales.values, color=sns.color_palette("husl", 5)) ax1.set_title('各产品总销售额', fontsize=12, fontweight='bold') ax1.set_ylabel('销售额 (万元)') ax1.set_xlabel('产品') # 在柱子上添加数值标签 for bar in bars: height = bar.get_height() ax1.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height + 5, f'{int(height)}', ha='center', va='bottom', fontsize=9) # 2. 折线图 - 月度销售额趋势 ax2 = plt.subplot(2, 3, 2) for product in categories: product_data = df[df['产品'] == product] ax2.plot(product_data['月份'], product_data['销售额'], marker='o', linewidth=2, label=product) ax2.set_title('月度销售额趋势', fontsize=12, fontweight='bold') ax2.set_ylabel('销售额 (万元)') ax2.set_xlabel('月份') ax2.legend(loc='upper left', fontsize=8) ax2.grid(True, alpha=0.3) # 3. 饼图 - 各产品销售额占比 ax3 = plt.subplot(2, 3, 3) explode = (0.05, 0, 0, 0, 0) # 突出显示第一个产品 wedges, texts, autotexts = ax3.pie( product_sales.values, labels=product_sales.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90, explode=explode, shadow=True, colors=sns.color_palette("husl", 5) ) ax3.set_title('各产品销售额占比', fontsize=12, fontweight='bold') # 4. 散点图 - 销售额与利润关系 ax4 = plt.subplot(2, 3, 4) scatter = ax4.scatter(df['销售额'], df['利润'], c=pd.Categorical(df['产品']).codes, cmap='viridis', s=100, alpha=0.7) ax4.set_title('销售额与利润关系', fontsize=12, fontweight='bold') ax4.set_xlabel('销售额 (万元)') ax4.set_ylabel('利润 (万元)') # 添加颜色条 cbar = plt.colorbar(scatter, ax=ax4) cbar.set_ticks(range(len(categories))) cbar.set_ticklabels(categories) # 5. 箱线图 - 各产品销售额分布 ax5 = plt.subplot(2, 3, 5) box_data = [df[df['产品'] == cat]['销售额'].values for cat in categories] bp = ax5.boxplot(box_data, labels=categories, patch_artist=True) # 设置箱线图颜色 colors = sns.color_palette("husl", 5) for patch, color in zip(bp['boxes'], colors): patch.set_facecolor(color) patch.set_alpha(0.7) ax5.set_title('各产品销售额分布', fontsize=12, fontweight='bold') ax5.set_ylabel('销售额 (万元)') ax5.set_xlabel('产品') # 6. 堆叠面积图 - 月度各产品销售额构成 ax6 = plt.subplot(2, 3, 6) monthly_product_sales = df.pivot_table( index='月份', columns='产品', values='销售额', aggfunc='sum' ) # 确保月份顺序正确 monthly_product_sales = monthly_product_sales.reindex(months) monthly_product_sales.plot.area(ax=ax6, alpha=0.8) ax6.set_title('月度各产品销售额构成', fontsize=12, fontweight='bold') ax6.set_ylabel('销售额 (万元)') ax6.set_xlabel('月份') ax6.legend(loc='upper left', fontsize=8) # 调整布局 plt.tight_layout() plt.subplots_adjust(top=0.92) # 添加脚注 fig.text(0.5, 0.01, '数据来源: 模拟销售数据 | 生成时间: 2023年7月', ha='center', fontsize=10, style='italic', alpha=0.7) # 保存图表 plt.savefig('sales_analysis.png', dpi=300, bbox_inches='tight') # 显示图表 plt.show() # 创建单独的热力图 print("\n" + "="*50) print("月度各产品销售额热力图") print("="*50) # 准备热力图数据 heatmap_data = monthly_product_sales.T plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.heatmap(heatmap_data, annot=True, fmt=".0f", cmap="YlOrRd", linewidths=0.5, cbar_kws={'label': '销售额 (万元)'}) plt.title('月度各产品销售额热力图', fontsize=14, fontweight='bold') plt.xlabel('月份') plt.ylabel('产品') plt.tight_layout() plt.savefig('sales_heatmap.png', dpi=300, bbox_inches='tight') plt.show() # 输出数据摘要 print("\n数据摘要:") print("-" * 30) print(f"总销售额: {df['销售额'].sum():.0f} 万元") print(f"平均月销售额: {df.groupby('月份')['销售额'].sum().mean():.0f} 万元") print(f"销售额最高的产品: {product_sales.idxmax()} ({product_sales.max():.0f} 万元)") print(f"平均利润率: {(df['利润'].sum() / df['销售额'].sum() * 100):.1f}%") ``` ## 代码说明这个示例代码展示了： 1. **多种图表类型**： - 柱状图：显示各产品总销售额 - 折线图：展示月度销售趋势 - 饼图：显示各产品销售额占比 - 散点图：分析销售额与利润关系 - 箱线图：展示各产品销售额分布 - 堆叠面积图：显示月度各产品销售额构成 - 热力图：直观展示月度各产品销售额 2. **主要功能**： - 使用pandas创建和操作数据 - 使用matplotlib和seaborn创建可视化 - 添加图表标题、标签和图例 - 自定义颜色和样式 - 保存图表为图片文件 - 输出数据摘要信息 3. **运行要求**： - 需要安装的库：matplotlib, seaborn, numpy, pandas - 安装命令：`pip install matplotlib seaborn numpy pandas` 这个示例可以直接运行，生成一个完整的数据分析仪表板。你可以根据自己的数据修改数据源和图表参数。

Быстрый просмотр

Мультиметр Ermenrich Zing TC20

Гарантия (месяцев)

:

60

Быстрый просмотр

Тестер розеток Ermenrich Zing ST30

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Детектор скрытой проводки Ermenrich Ping SA30

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Тестер электрики Ermenrich Zing CT30

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Лазерный дальномер Ermenrich Reel PRO GM60 84645

Лазерный дальномер Ermenrich Reel PRO GM60 84645

Лазерный дальномер Ermenrich Reel PRO GM60 84645

Лазерный дальномер Ermenrich Reel PRO GM60 84645

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Тепловизор Ermenrich Seek TV50

Гарантия (месяцев)

:

60

Быстрый просмотр

Лазерный дальномер Ermenrich Reel GS60 83084

Лазерный дальномер Ermenrich Reel GS60 83084

Лазерный дальномер Ermenrich Reel GS60 83084

Лазерный дальномер Ermenrich Reel GS60 83084

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Индикатор напряжения Ermenrich Zing WT40

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Детектор скрытой проводки Ermenrich Ping SA20

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Лазерный дальномер Ermenrich LR1500

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Эндоскоп Ermenrich Seek VE15 85666

Эндоскоп Ermenrich Seek VE15 85666

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Эндоскоп Ermenrich Seek VE50 (фиолетовый)

Эндоскоп Ermenrich Seek VE50 (фиолетовый)

Эндоскоп Ermenrich Seek VE50 (фиолетовый)

Эндоскоп Ermenrich Seek VE50 (фиолетовый)

Гарантия (месяцев)

:

60

Быстрый просмотр

Лазерный дальномер Ermenrich Reel GK80 83081

Лазерный дальномер Ermenrich Reel GK80 83081

Лазерный дальномер Ermenrich Reel GK80 83081

Лазерный дальномер Ermenrich Reel GK80 83081

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Лазерный дальномер Ermenrich Reel GK40 83079

Лазерный дальномер Ermenrich Reel GK40 83079

Лазерный дальномер Ermenrich Reel GK40 83079

Лазерный дальномер Ermenrich Reel GK40 83079

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Лазерный нивелир Ermenrich LN10 84649

Лазерный нивелир Ermenrich LN10 84649

Гарантия (месяцев)

:

6

Быстрый просмотр

Рулетка Ermenrich Reel SX50 84578

Рулетка Ermenrich Reel SX50 84578

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Лазерный дальномер Ermenrich Reel GK60 83080

Лазерный дальномер Ermenrich Reel GK60 83080

Лазерный дальномер Ermenrich Reel GK60 83080

Лазерный дальномер Ermenrich Reel GK60 83080

Гарантия (месяцев)

:

12

Комментарии

Загрузка комментариев...

Назад к списку

Главная Каталог 0 Корзина 0 Избранные Кабинет 0 Сравнение Акции Контакты Услуги Бренды Отзывы Компания Лицензии Документы Реквизиты Блог Обзоры

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