肖明魁

摘要：數(shù)據(jù)可視化，是關于數(shù)據(jù)視覺表現(xiàn)形式的科學技術研究，是以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變量。數(shù)據(jù)可視化可以增強數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)效果，方便用戶以更加直觀的方式觀察數(shù)據(jù)，進而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的信息，使用戶在短時間內(nèi)理解數(shù)據(jù)背后的規(guī)律與價值。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)；Python；類庫；程序設計

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2018）32-0267-03

1 引言

Python作為近年來最受歡迎的面向?qū)ο缶幊陶Z言之一，廣泛應用于系統(tǒng)管理任務的處理和web編程，具有簡潔性、易讀性以及可擴展性等優(yōu)點，尤其是支持各類豐富，功能強大的第三方類庫，大大拓展了其用途，在科學計算，數(shù)據(jù)庫，人工智能等領域發(fā)揮很重要的作用。numpy，pandas，matliplot和seaborn是數(shù)據(jù)分析和圖形化處理是最常用的模塊，NumPy是Python語言的一個擴充程序庫，支持高級大量的維度數(shù)組與矩陣運算，此外也針對數(shù)組運算提供大量的數(shù)學函數(shù)庫。pandas 是基于NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數(shù)據(jù)分析任務而創(chuàng)建的。Pandas 納入了大量庫和一些標準的數(shù)據(jù)模型，提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具。pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。Matplotlib 是一個 Python 的 2D繪圖庫，它以各種硬拷貝格式和跨平臺的交互式環(huán)境生成出版質(zhì)量級別的圖形。Seaborn是在matplotlib的基礎上進行更高級的API封裝，從而使得作圖更加容易，在大多數(shù)情況下我們使用seaborn就能做出直觀形象的圖表，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的圖表。本文根據(jù)2014至2015年期間全國各城市空氣質(zhì)量指數(shù)匯總表，探討如何利用基于anaconda開發(fā)環(huán)境之下的python語言及其相關模塊，完成實際操作。

2 模塊和數(shù)據(jù)導入

結果表明，數(shù)據(jù)切分之后數(shù)據(jù)規(guī)模已經(jīng)大大減小，這樣有助于后續(xù)進一步處理。

4 數(shù)據(jù)分析和可視化展示

圖中用不同灰度矩形代表不同城市，X軸坐標代表10月份空氣質(zhì)量等級，縱坐標代表每種空氣質(zhì)量等級的天數(shù)，明顯可以看出10月份空氣質(zhì)量為良的城市較多。

如圖所示，X軸表示八個城市，Y軸表示日期，最右側(cè)的灰度條由淺到深代表AQI指數(shù)從低到高，圖中每個小矩形塊的不同色深代表各城市當天的空氣質(zhì)量等級，小矩形塊上的數(shù)字表示當天該城市具體AQI指數(shù)。顯示結果可以看出，北方四城AQI指數(shù)明顯高于南方四城。

5 結語

本文通過實例直觀演示，驗證了python及其相關類庫對于數(shù)據(jù)圖形化處理的高效性和便捷性，隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，社會各領域和行業(yè)中數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析工作不可或缺，其中可視化展示技術對于科學分析和制定決策至關重要，未來必然有廣闊的應用和發(fā)展前景。

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【通聯(lián)編輯：梁書】