数据采集与处理-复习思考题与答案-4-数据可视化

《数据采集与处理：基于Python》复习思考题、习题与答案第四章数据可视化1、数据可视化中的组成有哪些方面？答案：数据可视化技术一般由下列三个方面组成：（1）科学可视化：主要关注三维现象的可视化，包含气象学、生物学、物理学、农学等。重点在于对客观事物的体、面及光源等的逼真渲染。（2）信息可视化：将数据信息和知识转换为一种视觉形式，在信息可视化中充分利用了人们对可视模式快速识别度自然能力。（3）可视化分析：是科学可视化与信息可视化领域发展的产物，侧重于借助交互式的用户界面而进行对数据的分析与推理。2、如何在一张图中比较不同类型的绘图？有几种方法？答案：使用比较类型的绘图类型，如柱状图、饼图等在同一个绘图区域中绘制多种图形，如多个折线图、柱状图等将一个绘图区域分割为多个子图绘制不同图形进行比较3、大数据可视化中numpy模块有哪些作用？答案：1.Numpy是Matplotlib模块的基础，可以为数据可视化生成或提供数据。Matplotlib绘图函数的参数，多数都支持Numpy数组，而且效率很高2.Numpy也提供部分绘图函数，如numpy.histogram()函数可以绘制直方图4、按照数据的作用和功能可以把图表分为哪几类？列出一些数据可视化图形例子？Python对应数据可视化工具和技术有哪些？答案：按照数据的作用和功能可以把图表分类以下几类：比较类、分布类、流程类、地图类、占比类、区间类、关联类、时间类和趋势类等。其中在每一种类型的图表中都可包含不同的数据可视化图形，如柱状图、饼图、气泡图、热力图、趋势图、直方图、雷达图、色块图、漏斗图、和弦图、仪表盘、面积图、折线图、K线图、环图、词云等。Python提供的对应数据可视化工具包括三类。一是通用数据可视化模块，如Matplotlib、Seaborn等；二是数据对象本身自带的数据可视化模块，如Pandas中的Series和DataFrame数据对象自带的可视化方法；三是数据分析或机器学习模块自带的数据可视化方法，如statsmodels中的statsmodels.graphics子模块、sklearn中的sklearn.metrics子模块中的数据可视化方法或模块等，提供了对分析结果或数学模型自身的数据可视化方法。5、如何使用Matplotlib库绘制条形图？条形图的表现形式有几种？答案：1.条形图也叫作线性图形，主要由线条组成。首先导入matplotlib模块，然后使用其子模块pyplot的相关函数进行绘图。大致步骤如下：importmatplotlib.pyplotasplt#生成或导入X轴和Y轴数据，如对应数组分别为dataX和dataY#设置X轴和Y轴标签#相关属性设置plt.plot(dataX,dataY)来绘制。2.条形图表现形式：按照条形图的方向可以有水平和垂直形式，按照是否叠加组合还可以表现为简单条形图和叠加条形图6、Pandas模块提供了绘图功能么？如果有，使用方式相比Matplotlib模块有何不同？答案：Pandas也提供了丰富的数据可视化函数，如直方图、柱状图、折线图、箱型图等。与Matplotlib相比，由于自带数据，绘图函数相应比较简单，不用设置数据参数，而且有多列数据的情况下可以批量绘制多列数据对应的图形，开发效率较高7、Pyecharts绘图，相比Matplotlib模块有何优点？答案：1、API更简洁，图库丰富，还支持地图数据可视化2、交互性强：生成的图形，还可设置参数即调整图形类型等；3、与网页和网站可以无缝集成：由于来源于echarts，可以直接将数据可视化图形保存为网页文件8、可以使用什么图形，查看异常值？如何查看？答案：散点图：可以查看样本总体分布，异常值在散点图上可以直观看出箱型图：通过箱型图的上限和下限，观察异常值，并可以通过关键上下限位置公式查找异常值9、如果图形中有汉字或者负号，使用Matplotlib可能出现乱码，如何避免？答案：简单的方法，即设置Matplotlib的参数，可以避免中文及负号乱码，设置方式如下：plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

#国标黑体中文字体，注意：如果系统没有该字体，可能出错plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False稍繁琐方法，使用FontProperties类并在绘图函数中设置对应属性，设置方式如下：frommatplotlib.font_managerimportFontProperties

font_set=FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc",size=15)

#宋体字体文件plt.title("柱状图",FontProperties=font_set);#图标题...10、JupyterNotebook中的%matploblibinline语句，其中inline语句有何作用？答案：inline语句相当于内嵌语句，保证matploblib模块绘制的图形，能够在JupyterNotebook中正常显示。而%matplotlib具体作用是当你调用matplotlib.pyplot的绘图函数plot()进行绘图的时候,或者生成一个figure画布的时候,可以直接在你的pythonconsole里面生成图像，而不用调用show()方法。11、Matplotlib中的legend函数有什么作用？答案：可以将图形中不同的图形设置