数据可视化第一天

Day1. 概述

Python数据可视化介绍

作为⼀名数据分析师，掌握可视化技能是必不可少的。大部分状况下，上级更关心呈现的结果。当可视化的结果呈如今你眼前时，你才能直观地体会到“数据之美”。图片在内容表达上，要远胜于文字，它不只能体现数据真实性，还能给人很大的想象空间。

咱们常常听到的Tableau 和 PowerBI 是商业可视化工具，在可视化灵活分析上功能强⼤，主要目标用户是较专业的数据分析师。同时在工做场景中使用率高，所以掌握对于晋升和求职都颇有帮助，以后DataScience也会推出相关培训。

Python是数据分析的首选语言，若是咱们的学习目标是数据挖掘工程师，或者算法工程师，那么最重要的就是要了解，而且熟练掌握Python的数据可视化，在校学生以及科研人员也可以使用Python进行可视化。此外当咱们在使用Python与数据库交互时，获取数据后直接在Python进行分析和观察会更为方便。

Python里包括了众多可视化库，好比：Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Plotly、Pyecharts、Mapbox和Geoplotlib。其中使用频率，最须要掌握的就是Matplotlib和Seaborn。 Matplotlib是Python的可视化基础库，做图风格和MATLAB相似，因此称为Matplotlib。⼀般学习Python数据可视化，都会从 Matplotlib⼊⼿，而后再学习其余的Python可视化库。

Seaborn是⼀个基于Matplotlib的⾼级可视化效果库，针对Matplotlib作了更⾼级的封装，让做图变得更加容易

本次课程的内容包含有Python安装，语言基础，绘图基础，和使用Matplotlib和Seaborn库绘制十个经常使用的可视化试图，如：折线图，直方图，箱线图等，并掌握试图在不一样的状况下的适用场景。

安装与环境搭建

Python主要有两个版本： 2.7.x和 3.X。 有部分旧的项目使用的包是基于2.7版本的，若是是这样只能使用2.7，目前咱们只须要使用新的3.X版本。对于基础的同窗，推荐使用Anaconda方式安装Python环境。

Anaconda下载

下载地址：https://www.anaconda.com/prod...

打开页面后，点击下载，根据操做系统选择下载Python3.7版本，分为64为和32位版本，查看操做系统可知下载64或是32，若是计算机设备不是很旧，一般是下载64位。

Anaconda安装

打开下载好的安装包，点击"Next" 下一页 ： "I Agree"---

下一页： Install For: Just Me 若是只有一个用户 All User 若是电脑有多个用户选择All User，我这里选择All User，继续点击"Next"

下一页： 选择目标文件夹：若是C盘空间充裕，可选择默认地址； 点击“Next”

下一页： 高级选项： 第一个是加入环境变量，第二个是默认使用Python2.7 ；两个都勾选，点击"Next"

等待安装完成后，点击”FInish“完成安装

启动Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，容许用户建立和共享包含代码、方程式、可视化和文本的文档。使用Jupyter Notebook可让咱们在网页中编辑，运行和调试代码，使用起来很是方便。

Aanconda安装好后，找到菜单目录，找到Anaconda Navigtor图标，双击打开，出现如下界面：

选择Jupyter Notebook，点击“Launch”。启动Jupyter Notebook，此时网页浏览器会打开File，文件界面。

咱们能够在桌面创建一个文件，命名为“数据可视化”，来保存代码文件。

在Jupyter Notebook中，选择路径：Desktop/数据可视化/，在右上角处点击New，新建一个Python3文件：

文件建好后，咱们在文本框中编辑代码，点击按钮“运行”能够进行调试并出结果。

有关于Jupyter Notebook的更多使用方法，能够在网上搜索相关文档进行学习。

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