目錄
- python 可視化
-
- 資料集
- python環境準備
- 導入資料集
- 折線圖（Line Charts）
python 可視化
最近在做項目時需要用到python 實作資料的可視化，這裡介紹自己的學習成果與各位交流。本文你将會下載下傳一個足球運動員資料集，并作出有關該資料集的折線圖
本文預設讀者已經準備好了python的jupyter開發環境，并且有一定的python或者其他程式設計語言的基礎，對程式設計的過程有一定的了解。
資料集
資料集是進行資料可視化的原料，在進行資料可視化之前，我們需要首先準備好一個資料集。如果我們沒有自己的資料集，可以從 https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.crowdflower.com/wp-content/uploads/2016/03/Football-Scenarios-DFE-832307.csv 下載下傳一個有關足球運動員的資料集，下文内容基于該資料集進行。
python環境準備
首先，請讀者在jupyter中寫下如下代碼：
# 此句代碼表示導入matplotlib.pyplot 代碼包并用plt代指它。導入此段代碼後可以在本python檔案的任何地方使用這個代碼包中的函數。
import matplotlib.pyplot as plt
# 下面兩句代碼含義類似，隻不過代表導入另外兩個不同的代碼包
import pandas
import seaborn as sns
#下面這句代碼的含義是指，可以将matplotlib畫出的圖直接顯示在輸出中：
%matplotlib inline
導入資料集
首先将下載下傳的資料集和jupyter notebook放在同一個檔案夾中，然後寫下如下代碼：
# 表示将資料集的路徑指派給一個變量football_path，這個變量下面要用
football_path = "./Football-Scenarios-DFE-832307.csv"
# 調用pandas的read_csv()函數，實作讀取資料集。該函數需要賦一個參數，就是想要讀取的資料集的路徑，本例中為football_path
football_data = pd.read_csv(football_path)
# 測試前兩句的成果，如果正确的話，本句代碼将輸出資料集的前5行的内容
football_data.head()
正确執行後，應該得到如下圖：
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折線圖（Line Charts）
下面我們要繪制我們的第一個折線圖了：
輸入代碼：
# 調用seaborn代碼包的lineplot()繪制折線圖。本段代碼繪制的是antecedent:confidence關于_trusted_judgments的折線圖，
# x，y可以換成其他的數值型的特征，data參數指派為前面定義的讀取資料集的變量
sns.lineplot(x = football_data["_trusted_judgments"],y = football_data['antecedent:confidence'],data=football_data)
輸出的圖形如下：
