这篇文章给大家分享的是有关Python数据可视化案例分析的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。前言三个步骤：确定问题，选择图形转换数据，应用函数参数设置，一目了然第一步提出问题：租赁总量对应湿度的变化趋势适合图形：因为湿度属于连续性数值变量，我们可以选择折线图反应变化趋势第二步转换数据：我们需要一个二维数据框，按照温度变化排序，取对应的三个租赁数的平均值应用函数：直接应用plt的plot函数即可完成折线图第三步：设置参数可以看出：在工作日，会员出行对应两个很明显的早晚高峰期，并且在中午会有一个小的高峰，可能对应中午外出就餐需求；工作日非会员用 香港云主机户出行高峰大概在下午三点；工作日会员出行次数远多于非会员用户；在周末，总体出行趋势一致，大部分用车发生在11-5点这段时间，早上五点为用车之最。第一步提出问题：租赁总量对应湿度的变化趋势适合图形：因为湿度属于连续性数值变量，我们可以选择折线图反应变化趋势第二步转换数据：我们需要一个二维数据框，按照温度变化排序，取对应的三个租赁数的平均值应用函数：直接应用plt的plot函数即可完成折线图第三步参数设置：只需要设置折线图的标题，其他参数默认随着温度的升高，租赁数量呈上升趋势；在温度达到35度时，因天气炎热，总体数量开始下降；在温度在4度时，租赁数达到最低点；第一步提出问题：租赁总量对应湿度的变化趋势适合图形：因为湿度属于连续性数值变量，我们可以选择折线图反应变化趋势第二步转换数据：我们需要一个二维数据框，按照温度变化排序，取对应的三个租赁数的平均值应用函数：直接应用plt的plot函数即可完成折线图第三步参数设置：只需要设置折线图的标题，其他参数默认可以观察到在湿度20左右租赁数量迅速达到高峰值，此后缓慢递减。年份，月份和季节作图方法类似，都采用折线图绘制，这里省略。第一步提出问题：租赁总量对应湿度的变化趋势适合图形：因为天气情况属于数值型分类变量，我们可以选择柱形图观察数量分布第二步转换数据：我们需要一个二维数据框，按照天气情况对租赁数量取平均值应用函数：应用plt的plot.bar函数绘制组合柱形图第三步参数设置：只需要设置折线图的标题，其他参数默认观察到天气等级为4时，平均出行人数比天气等级为2是还要高，这不符合常理我们查看一下天气等级为4的详细情况时间为工作日的下午六点钟，属于晚高峰异常数据，不具有代表性。第一步提出问题：查看会员用户和临时用户在整体用户中的比例适合图形：查看占比，适合用饼图pie第二步转换数据：需要一个二维数据框，按天数取两种用户的平均值应用函数：应用plt的plot.pie函数绘制饼图第三步参数设置：这是数据标签和类别标签感谢各位的阅读！关于“Python数据可视化案例分析”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
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