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数据可视化 -- Python

时间:2017-09-04 22:29:01      阅读:171      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:text   准备   int   ceshi   ima   mongod   结果   log   数据库操作   

前提条件:

熟悉认知新的编程工具(jupyter notebook)

1、安装:采用pip的方式来安装Jupyter。输入安装命令pip install jupyter即可;

2、启动:安装完成后,我们可在如下目录找到jupyter-notebook这个应用;双击启动

如下图所示:

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3、打开浏览器编译器

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至此编程工具准备完毕。

 

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:

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 总结知识点:

1、charts模块的引入及使用;

2、列表中append()函数使用;

3、count()函数使用;

4、集合函数set()的使用;

5、列表解析式的使用;

6、zip()函数的使用;

7、yield生成器的使用;

8、MongoDb数据库操作使用;

 

数据可视化 -- Python

标签:text   准备   int   ceshi   ima   mongod   结果   log   数据库操作   

原文地址:http://www.cnblogs.com/licl11092/p/7469735.html

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