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# 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'] # 销售额数据 sales_data = { '月份': months * 5, '产品': np.repeat(categories, 6), '销售额': np.random.randint(50, 200, 30) } # 用户评分数据 rating_data = { '产品': categories, '评分': np.random.uniform(3.5, 5.0, 5), '用户数': np.random.randint(100, 1000, 5) } # 创建DataFrame df_sales = pd.DataFrame(sales_data) df_rating = pd.DataFrame(rating_data) # 创建多子图图表 fig = plt.figure(figsize=(16, 10)) fig.suptitle('产品数据分析报告', fontsize=18, fontweight='bold', y=0.98) # 1. 柱状图 - 各产品总销售额 ax1 = plt.subplot(2, 3, 1) product_sales = df_sales.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=14, fontweight='bold') ax1.set_ylabel('销售额 (万元)', fontsize=12) ax1.tick_params(axis='x', rotation=45) # 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=10) # 2. 折线图 - 各月销售额趋势 ax2 = plt.subplot(2, 3, 2) for product in categories: product_monthly = df_sales[df_sales['产品'] == product].sort_values('月份') ax2.plot(months, product_monthly['销售额'], marker='o', linewidth=2, label=product) ax2.set_title('各月销售额趋势', fontsize=14, fontweight='bold') ax2.set_xlabel('月份', fontsize=12) ax2.set_ylabel('销售额 (万元)', fontsize=12) ax2.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1, 1)) ax2.grid(True, alpha=0.3) # 3. 饼图 - 销售额占比 ax3 = plt.subplot(2, 3, 3) colors = plt.cm.Set3(np.linspace(0, 1, 5)) wedges, texts, autotexts = ax3.pie(product_sales.values, labels=product_sales.index, autopct='%1.1f%%', colors=colors, startangle=90) ax3.set_title('销售额占比', fontsize=14, fontweight='bold') # 美化饼图文本 for autotext in autotexts: autotext.set_color('white') autotext.set_fontweight('bold') # 4. 散点图 - 评分与用户数关系 ax4 = plt.subplot(2, 3, 4) scatter = ax4.scatter(df_rating['评分'], df_rating['用户数'], s=df_rating['用户数']/10, alpha=0.7, c=df_rating['评分'], cmap='viridis') ax4.set_title('产品评分与用户数关系', fontsize=14, fontweight='bold') ax4.set_xlabel('评分 (1-5分)', fontsize=12) ax4.set_ylabel('用户数', fontsize=12) # 添加产品标签 for i, product in enumerate(df_rating['产品']): ax4.annotate(product, (df_rating['评分'][i], df_rating['用户数'][i]), xytext=(5, 5), textcoords='offset points', fontsize=9) # 添加颜色条 cbar = plt.colorbar(scatter, ax=ax4) cbar.set_label('评分值', rotation=270, labelpad=15) # 5. 箱线图 - 销售额分布 ax5 = plt.subplot(2, 3, 5) box_data = [df_sales[df_sales['产品'] == product]['销售额'].values for product in categories] box_plot = 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(box_plot['boxes'], colors): patch.set_facecolor(color) patch.set_alpha(0.7) ax5.set_title('各产品销售额分布', fontsize=14, fontweight='bold') ax5.set_ylabel('销售额 (万元)', fontsize=12) ax5.tick_params(axis='x', rotation=45) # 6. 堆叠面积图 - 各月各产品销售额构成 ax6 = plt.subplot(2, 3, 6) monthly_sales_pivot = df_sales.pivot_table(index='月份', columns='产品', values='销售额', aggfunc='sum') # 确保月份顺序正确 monthly_sales_pivot = monthly_sales_pivot.reindex(months) monthly_sales_pivot.plot.area(ax=ax6, alpha=0.8) ax6.set_title('各月销售额构成', fontsize=14, fontweight='bold') ax6.set_xlabel('月份', fontsize=12) ax6.set_ylabel('销售额 (万元)', fontsize=12) ax6.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1, 1)) # 调整布局 plt.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.96]) # 添加脚注 plt.figtext(0.5, 0.01, '数据来源: 模拟数据 | 生成时间: 2023年', ha='center', fontsize=10, style='italic') # 保存图表 plt.savefig('data_visualization_report.png', dpi=300, bbox_inches='tight') # 显示图表 plt.show() # 打印数据摘要 print("="*50) print("数据摘要") print("="*50) print(f"总销售额: {df_sales['销售额'].sum():.0f} 万元") print(f"平均评分: {df_rating['评分'].mean():.2f}") print(f"总用户数: {df_rating['用户数'].sum():.0f}") print("\n各产品销售额排名:") for i, (product, sales) in enumerate(product_sales.sort_values(ascending=False).items(), 1): print(f"{i}. {product}: {sales:.0f} 万元") ``` ## 代码说明 1. **数据准备**：创建了两个示例数据集，一个包含各产品每月的销售额，另一个包含产品评分和用户数。 2. **可视化类型**： - 柱状图：显示各产品总销售额 - 折线图：展示各产品销售额随时间的变化趋势 - 饼图：显示各产品销售额占比 - 散点图：展示产品评分与用户数的关系 - 箱线图：显示各产品销售额的分布情况 - 堆叠面积图：展示各月销售额的产品构成 3. **样式设置**： - 使用seaborn的darkgrid样式 - 设置统一的配色方案 - 添加图表标题、轴标签和图例 - 在图表元素上添加数据标签 4. **输出**： - 将图表保存为高分辨率PNG图片 - 在控制台输出数据摘要 ## 运行要求运行此代码需要安装以下Python库： ```bash pip install matplotlib seaborn numpy pandas ``` 这个示例展示了如何使用Python创建专业的数据

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