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

VOLT

# 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，并添加必要的元素使图表更专业。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import rcParams # 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) 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'] # 创建销售数据 sales_data = pd.DataFrame({ '月份': np.tile(months, len(categories)), '产品': np.repeat(categories, len(months)), '销售额': np.random.randint(50, 200, size=len(categories)*len(months)) }) # 创建用户评分数据 ratings_data = pd.DataFrame({ '产品': categories, '评分': np.random.uniform(3.0, 5.0, size=len(categories)), '用户数': np.random.randint(100, 1000, size=len(categories)) }) # 创建1行3列的子图 fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(18, 6)) # 图表1: 柱状图 - 各产品平均销售额 avg_sales = sales_data.groupby('产品')['销售额'].mean().sort_values(ascending=False) colors1 = plt.cm.Set3(np.linspace(0, 1, len(categories))) axes[0].bar(avg_sales.index, avg_sales.values, color=colors1, edgecolor='black', linewidth=1.2) axes[0].set_title('各产品平均销售额', fontsize=14, fontweight='bold', pad=15) axes[0].set_xlabel('产品', fontsize=12) axes[0].set_ylabel('平均销售额 (万元)', fontsize=12) axes[0].tick_params(axis='x', rotation=45) # 在柱子上添加数值标签 for i, v in enumerate(avg_sales.values): axes[0].text(i, v + 2, f'{v:.1f}', ha='center', fontsize=10, fontweight='bold') # 图表2: 折线图 - 各月销售趋势 pivot_data = sales_data.pivot_table(index='月份', columns='产品', values='销售额', aggfunc='sum') pivot_data = pivot_data.reindex(months) # 确保月份顺序正确 # 为每个产品设置不同的颜色 colors2 = plt.cm.tab10(np.linspace(0, 1, len(categories))) for i, product in enumerate(categories): axes[1].plot(pivot_data.index, pivot_data[product], marker='o', linewidth=2.5, markersize=6, color=colors2[i], label=product) axes[1].set_title('各月产品销售趋势', fontsize=14, fontweight='bold', pad=15) axes[1].set_xlabel('月份', fontsize=12) axes[1].set_ylabel('销售额 (万元)', fontsize=12) axes[1].legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1, 1), fontsize=10) axes[1].grid(True, alpha=0.3) # 图表3: 散点图 - 评分与用户数的关系 sizes = ratings_data['用户数'] / 10 # 调整气泡大小 scatter = axes[2].scatter(ratings_data['产品'], ratings_data['评分'], s=sizes, alpha=0.7, c=ratings_data['评分'], cmap='RdYlGn', edgecolors='black', linewidth=0.5) axes[2].set_title('产品评分与用户数关系', fontsize=14, fontweight='bold', pad=15) axes[2].set_xlabel('产品', fontsize=12) axes[2].set_ylabel('评分 (1-5分)', fontsize=12) axes[2].tick_params(axis='x', rotation=45) # 添加颜色条 cbar = plt.colorbar(scatter, ax=axes[2], pad=0.01) cbar.set_label('评分值', fontsize=10) # 添加气泡大小图例示例 for size in [300, 600, 900]: axes[2].scatter([], [], c='gray', alpha=0.5, s=size/10, label=f'{size}用户', edgecolors='black') axes[2].legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1, 1), fontsize=9, title='用户数') # 调整布局 plt.tight_layout() # 添加总标题 fig.suptitle('产品销售数据分析可视化', fontsize=16, fontweight='bold', y=1.02) # 保存图表 plt.savefig('sales_visualization.png', dpi=300, bbox_inches='tight') # 显示图表 plt.show() # 创建第二个图表：饼图和箱线图 fig2, axes2 = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6)) # 图表4: 饼图 - 市场份额 market_share = avg_sales / avg_sales.sum() * 100 explode = [0.05 if i == market_share.idxmax() else 0 for i in market_share.index] colors4 = plt.cm.Pastel1(np.linspace(0, 1, len(categories))) wedges, texts, autotexts = axes2[0].pie(market_share.values, labels=market_share.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=colors4, explode=explode, shadow=True) # 美化饼图文本 for autotext in autotexts: autotext.set_color('black') autotext.set_fontsize(10) autotext.set_fontweight('bold') axes2[0].set_title('产品市场份额分布', fontsize=14, fontweight='bold', pad=15) # 图表5: 箱线图 - 销售额分布 box_data = [sales_data[sales_data['产品'] == cat]['销售额'].values for cat in categories] box = axes2[1].boxplot(box_data, labels=categories, patch_artist=True, medianprops={'color': 'red', 'linewidth': 2}) # 设置箱线图颜色 colors5 = plt.cm.Set2(np.linspace(0, 1, len(categories))) for patch, color in zip(box['boxes'], colors5): patch.set_facecolor(color) patch.set_alpha(0.7) axes2[1].set_title('各产品销售额分布', fontsize=14, fontweight='bold', pad=15) axes2[1].set_xlabel('产品', fontsize=12) axes2[1].set_ylabel('销售额 (万元)', fontsize=12) axes2[1].grid(True, alpha=0.3) # 添加数据点 for i, data in enumerate(box_data, 1): x = np.random.normal(i, 0.04, size=len(data)) axes2[1].scatter(x, data, alpha=0.4, s=20, color='black') plt.tight_layout() plt.savefig('sales_distribution.png', dpi=300, bbox_inches='tight') plt.show() print("数据可视化图表已生成并保存为 'sales_visualization.png' 和 'sales_distribution.png'") ``` ## 代码说明这个示例代码创建了两个包含多种类型图表的数据可视化： ### 第一个图表包含： 1. **柱状图**：显示各产品的平均销售额 2. **折线图**：展示各月产品销售趋势 3. **散点图（气泡图）**：展示产品评分与用户数的关系，气泡大小表示用户数量 ### 第二个图表包含： 1. **饼图**：显示各产品的市场份额 2. **箱线图**：展示各产品销售额的分布情况 ## 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 ``` ## 自定义建议 1. **数据源**：可以将示例数据替换为您的实际数据 2. **颜色方案**：修改`plt.cm`

Быстрый просмотр

Электроскутер VOLT City JY4 (красный)

Электроскутер VOLT City JY4 (красный)

Электроскутер VOLT City JY4 (красный)

Электроскутер VOLT City JY4 (красный)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Электроскутер VOLT Tourist JY3 (черный)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Электромотоцикл VOLT ZION (черный)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Электроскутер VOLT PRIME (черный)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Электроскутер VOLT Storm ZS

Электроскутер VOLT Storm ZS

Электроскутер VOLT Storm ZS

Электроскутер VOLT Storm ZS

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Электроскутер VOLT Tourist JY3 (красный)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Электромотоцикл VOLT ZION (белый)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Электромотоцикл VOLT VIPER (черный)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Электроскутер VOLT VIBE (коричневый)

Электроскутер VOLT VIBE (коричневый)

Электроскутер VOLT VIBE (коричневый)

Электроскутер VOLT VIBE (коричневый)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Электромотоцикл VOLT VIPER (белый)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Электроскутер VOLT Tourist JY3 (зеленый)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Электроскутер VOLT URBAN (черный)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Электроскутер VOLT City JY4 (белый)

Электроскутер VOLT City JY4 (белый)

Электроскутер VOLT City JY4 (белый)

Электроскутер VOLT City JY4 (белый)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

Электроскутер VOLT City JY4 (черный)

Электроскутер VOLT City JY4 (черный)

Электроскутер VOLT City JY4 (черный)

Электроскутер VOLT City JY4 (черный)

Гарантия (месяцев)

:

12

Комментарии

Загрузка комментариев...

Назад к списку

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