数据可视化 -- Python

前提条件:数据库

熟悉认知新的编程工具(jupyter notebook)编程

一、安装:采用pip的方式来安装Jupyter。输入安装命令pip install jupyter便可;浏览器

二、启动:安装完成后,咱们可在以下目录找到jupyter-notebook这个应用;双击启动app

以下图所示:函数

 

三、打开浏览器编译器工具

至此编程工具准备完毕。post

 

数据可视化实战教程:

import pymongo
import charts
client = pymongo.MongoClient('localhost',27017)
ceshi = client['ceshi']
item_info = ceshi['item_info']
for i in item_info.find().limit(300):
    if i['area'] == ['']:
        pass
    else:
        print(i['area'])
area_list = []
for i in item_info.find().limit(300):
    if i['area'] == ['']:
        pass
    else:
        area_list.append(i['area'][1])
area_index = list(set(area_list))
print(area_index)
post_times = []
for index in area_index:
    post_times.append(area_list.count(index))
print(post_times)
data_gen('column')
def data_gen(types):
    length = 0
    if length <= len(area_index):
        for area,times in zip(area_index,post_times):
            data = {
                'name':area,
                'data':[times],
                'type':types
            }
            yield data
            length += 1
for i in data_gen('column'):
    print(i)
series = [data for data in data_gen('column')]
charts.plot(series,show='inline',options=dict(title=dict(text='杭州发帖数据统计-旺旺')))

 

 

最终运行结果:spa

 

 总结知识点:

一、charts模块的引入及使用; code

 

#导入charts模块
import charts

'''
type:图表展现形式,column 表示柱状图
data:形式固定,[value]
name:分类标题
'''
series = [{'type': 'column', 'data': [56], 'name': '江干'},
          {'type': 'column', 'data': [14], 'name': '富阳'},
          {'type': 'column', 'data': [11], 'name': '上城'}]

#charts模块数据展现固定模式
charts.plot(series,show='inline',options=dict(title=dict(text='charts图表统计')))

 

运行结果:对象

 

二、列表中append()函数使用;

list-append():该方法做用于列表,用于在列表的末尾追加元素,无返回值,改变的是列表的元素及长度。

描述:

append()方法用于在列表末尾添加新的元素

语法:

list.append(obj) --(obj为添加到列表末尾的对象)

返回值:

该方法无返回值,可是回修该原来的列表,使用该方法的列表内容进行改变

 

三、count()函数使用;

list-count():该方法做用于列表,用于统计某个元素在列表中出现的次数

描述:

list()方法用于统计某个元素在列表中出现的次数

语法:

list.count(obj) --(obj为添加到列表末尾的对象)

返回值:

该方法返回元素在列表中出现的次数

 

四、集合函数set()的使用;

 

 

五、列表解析式的使用;

六、zip()函数的使用;

七、yield生成器的使用;

http://liuzhijun.iteye.com/blog/1852369

八、MongoDb数据库操做使用;

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