### 使用 Python 进行广州图书借阅数据的可视化分析 #### 数据准备与加载 在进行广州图书借阅数据的可视化之前，需要先准备好数据。如果已有现成的数据集，则可以直接加载；如果没有，可以考虑通过爬虫技术获取相关数据[^5]。假设已经有一个 CSV 文件 `GuangzhouLibraryBorrowingData.csv` 存储了广州图书借阅的相关信息。 以下是加载数据的代码示例： ```python import pandas as pd # 加载数据 data_path = 'GuangzhouLibraryBorrowingData.csv' borrow_data = pd.read_csv(data_path) # 查看前几行数据 print(borrow_data.head()) ``` #### 基础统计分析 在绘制图表之前，通常会先对数据进行基础统计分析，了解数据的整体分布情况。这一步可以帮助选择更合适的可视化方式。 ```python # 统计描述 description = borrow_data.describe() print(description) ``` #### 可视化分析 利用 Matplotlib 和 Seaborn 工具包，可以从不同角度展示广州图书借阅数据的特点。 ##### 散点图：借阅次数 vs 图书类别 散点图适合用于观察两个变量之间的关系。例如，可以探索不同类型图书的借阅频率是否存在差异。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 设置图形风格 sns.set(style="whitegrid") # 创建散点图 plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.scatterplot(x='Category', y='BorrowCount', data=borrow_data, marker='o') plt.title('Scatter Plot of Borrow Count by Category') plt.xlabel('Book Category') plt.ylabel('Borrow Count') plt.xticks(rotation=90) plt.show() ``` ##### 条形图：最受欢迎的图书类别 条形图适用于对比分类数据中的数值大小。这里可以用它来找出最受读者欢迎的几个图书类别。 ```python # 计算每类别的总借阅量 category_totals = borrow_data.groupby('Category')['BorrowCount'].sum().reset_index() # 排序并选取前十个类别 top_categories = category_totals.sort_values(by='BorrowCount', ascending=False).head(10) # 绘制条形图 plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.barplot(x='BorrowCount', y='Category', data=top_categories, palette='viridis') plt.title('Top 10 Most Popular Book Categories in Guangzhou Libraries') plt.xlabel('Total Borrow Counts') plt.ylabel('Book Category') plt.show() ``` ##### 折线图：按时间序列的借阅趋势 折线图非常适合用来展现随时间变化的趋势。假如数据集中有日期字段，那么就可以用此方法描绘每月或者每年的总体借阅数量走势。 ```python # 转换Date列为datetime类型 borrow_data['Date'] = pd.to_datetime(borrow_data['Date']) # 按月份汇总借阅数 monthly_borrows = borrow_data.resample('M', on='Date').agg({'BorrowCount': 'sum'}) # 绘制折线图 plt.figure(figsize=(14, 7)) sns.lineplot(data=monthly_borrows, x=monthly_borrows.index, y='BorrowCount', color='blue') plt.title('Monthly Trend of Book Borrows Over Time') plt.xlabel('Year-Month') plt.ylabel('Total Monthly Borrow Counts') plt.grid(True) plt.show() ``` ##### 热力图：用户群体偏好矩阵 热力图能直观反映多维数据间的关联强度，在分析不同年龄段或性别用户的阅读喜好时非常有用。 ```python # 构建交叉表表示年龄组和图书类型的交互频次 heatmap_data = pd.crosstab(index=borrow_data['AgeGroup'], columns=borrow_data['Category']) # 展示热力图 plt.figure(figsize=(16, 10)) sns.heatmap(heatmap_data, annot=True, fmt=".0f", cmap="YlGnBu") plt.title('Heatmap Showing Age Group Preferences Across Different Book Categories') plt.xlabel('Book Category') plt.ylabel('Reader Age Groups') plt.show() ``` #### 总结 以上展示了如何运用 Python 的 Matplotlib 和 Seaborn 库完成针对广州图书借阅数据的一系列可视化工作。从简单的散点图到复杂的热力图，这些工具提供了丰富的选项支持深入挖掘隐藏于数据背后的故事[^1]。