用Python做数据分析和可视化,常见的图表类型和工具怎么选?

### 数据分析与可视化功能图表示例 #### 使用 Pyecharts 创建折线图 为了展示如何利用 Python 进行数据分析并将其结果以直观的方式呈现出来,下面提供了一个简单的例子,该例子展示了成绩随时间变化的趋势。 ```python from pyecharts.charts import Line import random # 模拟学生成绩数据 months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun"] scores = [random.randint(60, 100) for _ in range(len(months))] line_chart = ( Line() .add_xaxis(xaxis_data=months) .add_yaxis( series_name="Student Score", y_axis=scores, is_smooth=True, label_opts={"is_show": True}, ) .set_global_opts( title_opts={"text": "Monthly Student Scores"}, tooltip_opts={"trigger": "axis"} ) ) line_chart.render_notebook() # 如果在 Jupyter Notebook 中运行此代码,则可以使用 render_notebook 方法显示图表;否则应保存为 HTML 文件再查看. ``` 这段代码创建了一张折线图来表示某位同学每个月的成绩情况。通过调整 `xaxis` 和 `y_axis` 的参数值,可以根据实际需求修改横纵坐标所代表的内容[^2]。 #### 利用 TensorFlow 和 Keras 构建模型训练过程中的损失函数曲线绘制 当涉及到机器学习领域内的项目开发时,除了最终预测效果外,了解算法内部运作机制同样重要。比如,在构建基于 Keras 的神经网络过程中,可以通过 TensorBoard 来监控模型的学习进度: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy') tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir="./logs") history = model.fit(X_train, Y_train, epochs=10, callbacks=[tensorboard_callback]) ``` 完成上述设置之后,启动 TensorBoard 即可实时观察到每次迭代后的各项指标变动状况,如准确率、召回率以及最重要的——损失函数的变化趋势[^1]。 ---

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理 以下文章来源于菜J学Python ,作者J哥 前言 这次呢,我想讲讲地图可视化的内容,以前我也写过用Python的内置库绘制地图,但总感觉不够美观。如何才能在短时间内制作漂亮的可视化地图呢,我觉得Python+可视化工具是不错的选择。 以下动态可视化地图就是J哥亲手绘制,展现了一段时间内广州市企事业单位在网上商城采购商品的分布及随时间的变化。 接下来,将手把手教你如何绘制这个动态图,您可在公众号后台回复「kepler」获取数据集进行测试。 数据准备 第一步,打开并预览一下数据

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