肖明魁

摘要：數(shù)據(jù)可視化，是關(guān)于數(shù)據(jù)視覺(jué)表現(xiàn)形式的科學(xué)技術(shù)研究，是以某種概要形式抽提出來(lái)的信息，包括相應(yīng)信息單位的各種屬性和變量。數(shù)據(jù)可視化可以增強(qiáng)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(jìn)而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的信息，使用戶在短時(shí)間內(nèi)理解數(shù)據(jù)背后的規(guī)律與價(jià)值。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；Python；類庫(kù)；程序設(shè)計(jì)

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2018）32-0267-03

1 引言

Python作為近年來(lái)最受歡迎的面向?qū)ο缶幊陶Z(yǔ)言之一，廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)管理任務(wù)的處理和web編程，具有簡(jiǎn)潔性、易讀性以及可擴(kuò)展性等優(yōu)點(diǎn)，尤其是支持各類豐富，功能強(qiáng)大的第三方類庫(kù)，大大拓展了其用途，在科學(xué)計(jì)算，數(shù)據(jù)庫(kù)，人工智能等領(lǐng)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(yǔ)言的一個(gè)擴(kuò)充程序庫(kù)，支持高級(jí)大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算，此外也針對(duì)數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)。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(wù)而創(chuàng)建的。Pandas 納入了大量庫(kù)和一些標(biāo)準(zhǔn)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(gè) Python 的 2D繪圖庫(kù)，它以各種硬拷貝格式和跨平臺(tái)的交互式環(huán)境生成出版質(zhì)量級(jí)別的圖形。Seaborn是在matplotlib的基礎(chǔ)上進(jìn)行更高級(jí)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(guó)各城市空氣質(zhì)量指數(shù)匯總表，探討如何利用基于anaconda開(kāi)發(fā)環(huán)境之下的python語(yǔ)言及其相關(guān)模塊，完成實(shí)際操作。

2 模塊和數(shù)據(jù)導(dǎo)入

結(jié)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(jìn)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(biāo)代表10月份空氣質(zhì)量等級(jí)，縱坐標(biāo)代表每種空氣質(zhì)量等級(jí)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(gè)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(gè)小矩形塊的不同色深代表各城市當(dāng)天的空氣質(zhì)量等級(jí)，小矩形塊上的數(shù)字表示當(dāng)天該城市具體AQI指數(shù)。顯示結(jié)果可以看出，北方四城AQI指數(shù)明顯高于南方四城。

5 結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)實(shí)例直觀演示，驗(yàn)證了python及其相關(guān)類庫(kù)對(duì)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(shí)代的到來(lái)，社會(huì)各領(lǐng)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(shù)對(duì)于科學(xué)分析和制定決策至關(guān)重要，未來(lái)必然有廣闊的應(yīng)用和發(fā)展前景。

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【通聯(lián)編輯：梁書】