杨凯利 山美娟

摘  要：在大数据快速发展的今天，Python丰富的工具包在科学计算、文件处理、数据可视化等领域越来越凸显其价值。能够发现数据、清洗数据，并使用正确的工具实现数据可视化至关重要。本文叙述了Python軟件第三方库的安装和绘图工具的应用，并利用Numpy和Matplotlib库进行数据可视化，分析大学生通识能力情况，通过实践展示了Python库的强大功能和使用步骤，为学习数据可视化的读者提供参考。

关键词：Python;数据可视化;数据分析;第三方库

中图分类号：TP391.1      文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）05-0030-03

Abstract：With the rapid development of big data，Pythons rich toolkits are becoming more and more valuable in the fields of scientific computing，file processing，data visualization and so on. It is essential to be able to discover，clean and visualize data using the right tools. This paper describes the installation of the third library of Python software and the application of drawing tools，and uses Numpy and Matplotlib libraries for data visualization，analyses the general knowledge ability of college students，and demonstrates the powerful functions and using steps of Python library through practice，which provides a reference for the readers who study data visualization.

Keywords：Python;data visualization;data analysis;third-party library

0  引  言

Python是目前市面上用于大数据分析的优先选择，Python数据分析功能强大，对数据抽取、收集整理、分析挖掘及展示，都可以实现，避免了开发程序的切换。Python的数据挖掘能力和产品构建能力兼而有之，是跨平台且开源的技术，成本较小。

数据时代，通过数据分析挖掘数据的价值，Python就是很好的选择，它包含了Numpy、Pandas、Matplotlib、SciPy、iPython等主要数据分析库。数据可视化是数据探索的主要途径。数据可视化的目标是通过所选方法的视觉展示、清晰有效地与用户交流信息。有效的可视化有助于分析和推理数据和证据。这使得复杂数据更容易接触、理解和使用。

1  数据可视化工具

俗话说，一图胜千言。数据可视化不仅是一种技能，更是一门艺术。Python中的可视化工具包括通用的软件工具和特定软件组件。通用的软件工具是集成开发环境（IDE），这是一种同一软件包内囊括所有生产工具的应用程序。Enthought中的Canopy和Continuum Analytics中的Anaconda都是比较方便的工具。……