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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=(16, 10)) fig.suptitle('产品销售数据分析', fontsize=16, 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.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)') 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=10) # 2. 折线图 - 各月销售额趋势 ax2 = plt.subplot(2, 3, 2) monthly_sales = df.groupby('月份')['销售额'].sum() ax2.plot(monthly_sales.index, monthly_sales.values, marker='o', linewidth=2.5, markersize=8) ax2.set_title('月度销售额趋势', fontsize=14, fontweight='bold') ax2.set_ylabel('销售额 (万元)') ax2.set_xlabel('月份') ax2.grid(True, alpha=0.3) # 3. 散点图 - 销售额与利润关系 ax3 = plt.subplot(2, 3, 3) scatter = ax3.scatter(df['销售额'], df['利润'], c=df['销售额'], cmap='viridis', s=100, alpha=0.7, edgecolors='black') ax3.set_title('销售额与利润关系', fontsize=14, fontweight='bold') ax3.set_xlabel('销售额 (万元)') ax3.set_ylabel('利润 (万元)') plt.colorbar(scatter, ax=ax3, label='销售额强度') # 4. 箱线图 - 各产品销售额分布 ax4 = plt.subplot(2, 3, 4) sns.boxplot(x='产品', y='销售额', data=df, ax=ax4) ax4.set_title('各产品销售额分布', fontsize=14, fontweight='bold') ax4.set_ylabel('销售额 (万元)') ax4.set_xlabel('产品') # 5. 饼图 - 各产品销售额占比 ax5 = plt.subplot(2, 3, 5) explode = (0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05) wedges, texts, autotexts = ax5.pie(product_sales.values, labels=product_sales.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90, explode=explode, shadow=True) ax5.set_title('各产品销售额占比', fontsize=14, fontweight='bold') # 6. 热力图 - 各产品月度销售额 ax6 = plt.subplot(2, 3, 6) # 创建数据透视表 heatmap_data = df.pivot_table(index='产品', columns='月份', values='销售额', aggfunc='sum') sns.heatmap(heatmap_data, annot=True, fmt='.0f', cmap='YlOrRd', linewidths=0.5, ax=ax6) ax6.set_title('各产品月度销售额热力图', fontsize=14, fontweight='bold') ax6.set_xlabel('月份') ax6.set_ylabel('产品') # 调整布局 plt.tight_layout() plt.subplots_adjust(top=0.92) # 保存图表 plt.savefig('data_visualization.png', dpi=300, bbox_inches='tight') # 显示图表 plt.show() # 创建交互式图表（需要plotly库） try: import plotly.express as px import plotly.graph_objects as go from plotly.subplots import make_subplots # 创建交互式柱状图 fig_interactive = px.bar(df, x='月份', y='销售额', color='产品', title='交互式产品销售额图表', labels={'销售额': '销售额 (万元)'}, barmode='group') fig_interactive.update_layout( title_font_size=20, xaxis_title_font_size=14, yaxis_title_font_size=14, legend_title_font_size=14 ) # 保存交互式图表 fig_interactive.write_html("interactive_chart.html") print("交互式图表已保存为 'interactive_chart.html'") except ImportError: print("未安装plotly库，跳过交互式图表创建。") print("要创建交互式图表，请运行: pip install plotly") # 打印数据摘要 print("=" * 50) print("数据摘要:") print("=" * 50) print(f"数据集大小: {df.shape[0]} 行, {df.shape[1]} 列") print(f"总销售额: {df['销售额'].sum():.0f} 万元") print(f"平均销售额: {df['销售额'].mean():.1f} 万元") print(f"最大销售额: {df['销售额'].max():.0f} 万元") print(f"最小销售额: {df['销售额'].min():.0f} 万元") print("=" * 50) ``` ## 代码说明 1. **数据准备**：创建了一个包含产品销售额和利润的模拟数据集 2. **可视化类型**： - 柱状图：显示各产品总销售额 - 折线图：展示月度销售额趋势 - 散点图：分析销售额与利润的关系 - 箱线图：展示各产品销售额分布 - 饼图：显示各产品销售额占比 - 热力图：展示各产品在不同月份的销售额 3. **样式设置**： - 使用seaborn的darkgrid样式 - 设置统一的配色方案 - 添加图表标题和轴标签 - 在图表元素上添加数据标签 4. **额外功能**： - 保存图表为高分辨率PNG文件 - 可选创建交互式图表（需要plotly库） - 打印数据摘要统计信息 ## 运行要求要运行此代码，需要安装以下Python库： ```bash pip install matplotlib seaborn numpy pandas ``` 可选安装（用于交互式图表）： ```bash pip install plotly ``` 这个示例展示了如何使用Python创建专业的数据可视化，可以根据实际需求修改数据源、图表类型和样式设置。

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