layout: post title: “Python 数据分析与可视化获取资源并付诸实践 date 20240418 tags 可视化Python直方图数据读物 comments true author admin
layout post title Python 数据分析与可视化获取资源并付诸实践” date: 2020-07-02 tags: [可视化,直方图,数据,Python,读物] comments: true author: admin —
Python 数据分析与可视化：获取资源并付诸实践
项目简介
利用 Python、matplotlib 和 pandas，本项目展示了对有声读物数据进行可视化分析的实践流程。囊括折线图、直方图、组合图和词云图等图表，涵盖数据资源获取、处理和可视化。适合新手入门，深入理解数据分析和可视化的原理与应用。
资源获取与使用
本项目提供了详细的资源获取与使用说明，包括：
- 数据来源：喜马拉雅官网
- 数据获取工具：八爪鱼采集器
- 数据预处理工具：Python 代码
- 可视化工具：
matplotlib、pandas
数据获取与处理
数据获取：
- 使用八爪鱼采集器从喜马拉雅官网提取相关数据。
- 或者直接使用项目提供的资源文件。
数据预处理：
- 清除空值和异常值。
- 标准化数据格式。
- 拆分数据为训练集和测试集。
数据可视化
1. 折线图：
- 展示数据随时间变化的趋势。
- 例如，绘制不同类别有声读物评分随时间的变化，观察趋势变化。
2. 直方图：
- 展示数据的分布情况。
- 例如，绘制有声读物评分的直方图，了解评分分布情况。
3. 组合图：
- 结合折线图和直方图，呈现数据的多维度信息。
- 例如，绘制有声读物评分的折线图和评分分布的直方图，直观展示评分变化和分布情况。
4. 词云图：
- 通过词云图展示文本数据中关键词的频率和权重。
- 例如，绘制有声读物评论中的关键词词云，了解受众关注热点。
项目目标
- 帮助新手理解 Python 数据分析和可视化的基本流程。
- 提供实际案例，加深对数据分析和可视化的理解。
- 欢迎交流心得，共同促进学习和进步。