展示单分类变量信息的统计图
matplotlib包是基于Python平台的统计绘图利器,是在python平台上完成数据可视化不可或缺的工具,而基于matplotlib进一步开发的seaborn,更是将数据呈现与可视化的可用性推到了一个新的高度, pandas + matplotlib + searborn已经构成了数据管理与可视化的一套完整环境。
本课程将从中国消费者信心指数项目这一实际案例数据的可视化需求出发,在实战中学习matplotlib+seaborn包的使用方法。学习完本课程后,学员将能够:
学习如何使用matplotlib+seaborn进行数据信息的精美呈现。
学习如何综合使用pandas + matplotlib + searborn环境完成数据可视化工作。
为后续进一步进行数据分析建模和数据挖掘打下坚实基础。
【更新记录】
2023.11:针对python 3.9,matplotlib 3.8.1版和seaborn 0.13.0版完成兼容性测试,更新了对应的课程内容。
2022.10:针对Anaconda 10月最新版(python 3.9),matplotlib 3.5.2版和seaborn 0.11.2版完成兼容性测试,更新了对应的课程内容。
2022.1:针对Anaconda最新版(python 3.8)和相关包最新版完成兼容性测试,更新了对应的课程内容。
2021.4:基于最新的matplotlib 3.4.1和seaborn 0.11.1版对课程内容做了全面修订和更新。
【课程长度】
总时长:约10小时
【学员基础】
学员需要懂得Python语言的基本编程知识。
学员需要学习pandas的基本使用知识,建议提前或同步学习本系列课程中的pandas课程《玩转Pandas》。
学员事前不要求学习统计分析的基本知识。
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课程大纲