数据可视化

链接二手房数据可视化

梦想与她 提交于 2019-12-08 21:26:05
使用python3.7对链家网中广州二手房的交易数据进行爬取,并使用python-highcharts对爬取到的数据进行可视化分析。 首先,配置需要的环境: 打开终端cmd,进入pip所在的目录,安装python-highcharts库: pip install python-highcharts 对链家网进行数据爬虫,得到json格式的数据: LianJia_by_json.py from selenium import webdriver from bs4 import BeautifulSoup import re import xlwt import urllib import json import os import time class spider: def __init__(self,driver): self.driver = driver self.chengjiao_info_dict = {} self.href_list = [] self.classification_dict = {} # self.data_json_file = 'LianJia_'+time.strftime("%Y_%m_%d_%H_%M_%S", time.localtime())+'.json' # print(self.data_json_file) # exit(0)

python数据采集及可视化

六眼飞鱼酱① 提交于 2019-12-07 21:23:37
python做数据分析非常强大和方便。我们可以随心所欲的从互联网上爬取数据并进行分析。微博评论,知乎粉丝,起点小说,甚至QQ音乐,淘宝,百度...只要你想要的数据,都有办法从网上快速获取。今天我们就从一个招聘网站上来分析下深度学习目前就业情况,网站是拉勾网, 先采集拉勾网上面的数据,采集的是深度学习岗位的数据,然后用Python进行可视化。主要涉及的是爬虫&数据可视化的知识。 爬虫部分 先用Python来抓取拉勾网上面的数据,采用的是简单好用的requests模块。主要注意的地方是,拉勾网属于动态网页,所以会用到浏览器的F12开发者工具进行抓包。抓包以后会发现,其实网页是一个POST的形式,所以要提交数据,提交的数据如下图: 在上图也可以轻松发现:kd是查询关键词,pn是页数,可以实现翻页。 代码实现: # 导入模块 import requests # 请求模块 import re import pandas as pd import time import random url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?city=%E6%B7%B1%E5%9C%B3&needAddtionalResult=false&isSchoolJob=0' # 反爬措施 header = { 'Accept':'application

新视角带你认识Python可视化库(附代码&资源)

纵然是瞬间 提交于 2019-12-07 21:22:46
作者: Dan Saber 翻译:笪洁琼 校对:梁傅淇 本文约 16196字 ,建议阅读 20+ 分钟。 本文中,作者借助拟人化的形式,让Python中值得一提的可视化库共同出演了一出戏剧,形象、生动地展现了不同可视化库的特点。 本文最初发表于丹·萨伯的博客 (https://dsaber.com/2016/10/02/a-dramatic-tour-through-pythons-data-visualization-landscape-including-ggplot-and-altair/) 我们觉得很有意思,所以问他是否可以转载,他慷慨地答应了! 关于丹:我叫丹·萨伯。我毕业于加州大学洛杉矶分校的数学系,我在Coursera上从事数据科学工作(在此之前,我在金融行业工作)。我喜欢写作、音乐、编程,还有——经过美国教育系统的最佳培训——统计。 为什么还要去尝试,朋友们? 最近,我尝试了Brian Granger和 Jake VanderPlas开发的Altair,这是一个新的、很有前景的可视化库。Altair库似乎能够满足Python用户对于ggplot库的需求,而且它建立在JavaScript的Vega-Lite语法规范之上,随着后者开发新的功能(例如:工具提示和缩放),Altair也能受益——而且毫不费力! 事实上

数据可视化

此生再无相见时 提交于 2019-12-07 21:20:35
作者:Walker 我们本篇文章讲的数据可视化是面向开发人员的,是利用python中一些可视化库如:matplotlib或是seaborn通过对数据可视化,来分析数据表格中各维度间的关系或是数据分布的特性,从而有助于我们更好的理解数据,帮助我们进行下一步数据分析或是为数据建模提供方向。本篇文章的方法并非是面向用户做数据展示或面向企业做数据可视化,这种情况下大家可以尝试使用Echarts或Tableau等数据展示工具。本文将分为matplotlib可视化和seaborn可视化两个部分。 一、Matplotlib数据可视化: Matplotlib是一个Python的2D绘图库,开发者使用Matplotlib仅需要几行代码便可以轻松绘图,生成柱状图、散点图、折线图、盒图、琴图等。 首先,matplotlib的安装非常的简单,Windows环境下我们可以通过pip install matplotlib直接完成安装,而Linux环境可以使用sudo pip install matplotlib完成安装。接着我们使用import matplotlib.pyplot as plt导入matplotlib库,便可以开始绘图了。 完整的绘图程序如下所示,包括图例、坐标轴、取值范围、刻度值、标题、注解等内容。 程序1: import numpy as np import matplotlib

整理的机器学习资源大全

假如想象 提交于 2019-12-07 14:48:16
本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件(按编程语言排序)。 伯乐在线已在 GitHub 上发起「机器学习资源大全中文版」的整理。欢迎扩散、欢迎加入。 https://github.com/jobbole/awesome-machine-learning-cn C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV —它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口,并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox —Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理 go-porterstemmer —一个Porter词干提取算法的原生Go语言净室实现 paicehusk —Paice/Husk词干提取算法的Go语言实现 snowball —Go语言版的Snowball词干提取器 通用机器学习 Go Learn — Go语言机器学习库 go-pr —Go语言机器学习包. bayesian —Go语言朴素贝叶斯分类库。 go-galib —Go语言遗传算法库。 数据分析/数据可视化 go-graph —Go语言图形库。 SVGo

大数据的“可视化”案例:360的“骗子地图”

孤街浪徒 提交于 2019-12-07 13:35:28
大数据 的概念在国内走了将近两年的历史,但更多的还是停留在概念层面,能够将大数据真正“落地”的企业并不多,一方面是自身没有足够的数据量,一方面是因为 大数据 技术方面的困境,当然,他们希望能够用大数据的概念让他们变得高大上。 对于用户来说,为何对 大数据 的概念云里雾里的呢?究其原因,还是企业更多的是在宣传自己如何如何使用大数据来达到某种目的,用户是“看不见”,感受不到实实在在大数据的。 日前,360依托12亿终端设备作为背景,利用海量的数据分析能力,推出了基于互联网安全的“骗子地图”产品(http://vis.360.cn/open/fishsite)。用户只要登录“骗子地图”的网址,即可直接在上面看到全国各地的拦截次数以及骚扰电话排行榜,同时右侧还实时展现用户提交的“骗术揭秘”,不仅能看到实实在在的大数据,还能学到更多的“骗术揭秘”技巧。 360的“骗子地图”可以说是大数据“可视化”的一个非常好的案例,这一点值得其他互联网公司去学习。 “骗子地图”怎么来的? “骗子地图”系360在5亿PC用户和7亿手机用户安全大数据的基础上,将360网盾对钓鱼网站的实时监控拦截数据和手机卫士拦截的诈骗电话等数据结合,运用技术手段,将“机器语言”进行翻译、梳理和展现。 据360安全大数据平台负责人裴智勇介绍:“360在安全大数据分析处理已经长达四年多的时间,360不仅拥有了对大数据的处理分析能力

学习笔记(一)——数据可视化D3.js

别等时光非礼了梦想. 提交于 2019-12-07 09:21:23
一、简介和安装 简介 D3 的全称是(Data-Driven Documents),顾名思义可以知道是一个 被数据驱动的文档 。 D3.js 是一个基于数据处理文档的JavaScript库。 D3 帮助我们使用HTML,SVG和CSS将数据带入生活。 D3 强调网络标准,可以让您充分利用现代浏览器的功能,而无需将自己绑定到专有框架,将强大的可视化组件和数据驱动的方法结合到DOM操作中。 安装使用 1:下载d3.js文件: http://github.com/mbostock/d3/releases/download/v3.4.8/d3.zip 将其文件解压之后,放置你对应js文件夹中即可; 2:直接引用js文件: <script src="http://d3js.org/d3.v3.min.js" charset="utf-8"></script> 二、学习D3.js DOM上的数据绑定 先看个简单的例子: <!DOCTYPE html> <html> <head> <script type="text/javascript" src="d3.v3.min.js"></script> </head> <body> <script> var data = [1,2,3]; var p = d3.select("body").selectAll("p") .data(data)

数据可视化软件做需求调研分析靠谱吗?

有些话、适合烂在心里 提交于 2019-12-07 01:09:35
都说数据可视化软件做数据分析不仅快,还能从各种意想不到的角度分析挖掘数据,并且能将复杂的数据更直观、清晰地展现出来。那,如果用数据可视化软件做需求调研分析,靠谱吗?数据可视化报表效果怎样,在做需求调研分析的BI报表时,需要做些什么准备吗? 数据可视化软件确实是一种可将复杂数据分析挖掘地更深,数据展现地更直观,更便于人们一眼掌握数据的大体走向、占比等情况的数据分析软件。没错,数据可视化软件不仅是一个可视化软件,更是只能数据分析软件,能够在短时间内完成海量数据的分析挖掘任务。 用数据可视化软件做需求调研分析,数据分析挖掘更轻松、更直观易懂 用数据可视化软件做分析报表的效果是怎样的?我们可以看两张用奥威BI数据可视化软件(OurwayBI)制作的数据可视化报表: 直观易懂的效果不必说,相信大家看到以上两张数据可视化分析报表时都能一眼看到关键数据、数据趋势走向等情况,这也是数据可视化软件中数据呈现的典型特点: 直观易懂,让人一眼掌握数据情况。 但是除了直观易懂,数据可视化软件更有一个一般分析报表无法追赶的优势: 分析随需而动。 可以简单理解成在浏览状态下,用户可根据自己的分析思维变化去任意改变分析角度、内容。如自定义字段与维度组合,如自行钻取相关分析报表或明细,又如通过联动使得几个不同主题的分析图表同时从多方面分析某组数据等。 在OurwayBI数据可视化软件上, 一张报表无需从零开始制作

数据可视化软件做需求调研分析靠谱吗?

大城市里の小女人 提交于 2019-12-07 00:55:22
都说数据可视化软件做数据分析不仅快,还能从各种意想不到的角度分析挖掘数据,并且能将复杂的数据更直观、清晰地展现出来。那,如果用数据可视化软件做需求调研分析,靠谱吗?数据可视化报表效果怎样,在做需求调研分析的BI报表时,需要做些什么准备吗? 数据可视化软件确实是一种可将复杂数据分析挖掘地更深,数据展现地更直观,更便于人们一眼掌握数据的大体走向、占比等情况的数据分析软件。没错,数据可视化软件不仅是一个可视化软件,更是只能数据分析软件,能够在短时间内完成海量数据的分析挖掘任务。 用数据可视化软件做需求调研分析,数据分析挖掘更轻松、更直观易懂 用数据可视化软件做分析报表的效果是怎样的?我们可以看两张用奥威BI数据可视化软件(OurwayBI)制作的数据可视化报表: 直观易懂的效果不必说,相信大家看到以上两张数据可视化分析报表时都能一眼看到关键数据、数据趋势走向等情况,这也是数据可视化软件中数据呈现的典型特点: 直观易懂,让人一眼掌握数据情况。 但是除了直观易懂,数据可视化软件更有一个一般分析报表无法追赶的优势: 分析随需而动。 可以简单理解成在浏览状态下,用户可根据自己的分析思维变化去任意改变分析角度、内容。如自定义字段与维度组合,如自行钻取相关分析报表或明细,又如通过联动使得几个不同主题的分析图表同时从多方面分析某组数据等。 在OurwayBI数据可视化软件上, 一张报表无需从零开始制作

d3.js学习笔记--Mike Bostock: What makes Software Good?

醉酒当歌 提交于 2019-12-06 17:05:15
enter, update和exit <svg width="960" height="540"> <g transform="translate(32,270)"> <text x="0">h</text> <text x="32">e</text> <text x="64">l</text> <text x="96">l</text> <text x="128">o</text> </g> </svg> 这里实际的数据为: ["h", "e", "l", "l", "o"]. 我们需要将实际的数据和<text>相关联起来. 所以我们需要以下步骤: 1) 使用data函数将数据绑定到所选择的DOM元素<text>上. 2) 使用enter函数进入每个需要修改的<text>元素. 3) 更新<text>元素(例如使用attr来更新属性) 4) 使用exit来退出此次的修改. <!DOCTYPE html> <meta charset="utf-8"> <style> text { font: bold 48px monospace; } .enter { fill: green; } .update { fill: #333; } svg { margin-top: 50px; } </style> <svg width="960" height="500"></svg>