数据可视化（Data Visualization）

数据可视化在数据科学中起着非常重要的作用。 我们可以将数据可视化视为数据科学的一个模块。 数据科学不仅包括构建预测模型。 它包括对模型的解释，并使用它们来理解数据和做出决策。 数据可视化是以最令人信服的方式呈现数据的不可或缺的一部分。

从数据科学的角度来看，数据可视化是一个突出的特征，它显示了变化和趋势。

考虑以下有效数据可视化指南 -

• 按常规比例定位数据。

• 与圆形和正方形相比，使用条形更有效。

• 散点图应使用适当的颜色。

• 使用饼图显示比例。

• Sunburst可视化对于分层图更有效。

敏捷需要一种简单的脚本语言来实现数据可视化，而数据科学则需要协作“Python”是数据可视化的建议语言。

例子1 (Example 1)

以下示例演示了在特定年份计算的GDP的数据可视化。 “Matplotlib”是Python中数据可视化的最佳库。 该库的安装如下所示 -

请考虑以下代码来理解这一点 -

import matplotlib.pyplot as plt
years = [1950, 1960, 1970, 1980, 1990, 2000, 2010]
gdp = [300.2, 543.3, 1075.9, 2862.5, 5979.6, 10289.7, 14958.3]
# create a line chart, years on x-axis, gdp on y-axis
plt.plot(years, gdp, color='green', marker='o', linestyle='solid')
# add a title plt.title("Nominal GDP")
# add a label to the y-axis
plt.ylabel("Billions of $")
plt.show()

输出 (Output)

上面的代码生成以下输出 -

有许多方法可以使用轴标签，线型和点标记自定义图表。 让我们关注下一个演示更好的数据可视化的示例。 这些结果可用于更好的输出。

例子2 (Example 2)

import datetime
import random
import matplotlib.pyplot as plt
# make up some data
x = [datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=i) for i in range(12)]
y = [i+random.gauss(0,1) for i,_ in enumerate(x)]
# plot
plt.plot(x,y)
# beautify the x-labels
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.show()

输出 (Output)

上面的代码生成以下输出 -