基于Python的海洋气象数据可视化技术研究

针对现有可视化方法在展示海洋气象数据时,存在可视化覆盖范围小、可视化数据量少的问题,文章提出基于Python的海洋气象数据可视化技术研究。对来自不同数据源、不同类型、不同格式的多源异构海洋气象数据,采用清洗、格式转换等方式实现同一化处理;绘制海洋气象数据体,并对其进行三维立体分割;利用Python技术,实现非结构化数据与结构化数据的可视化展现。实验结果表明,所提可视化方法可以实现对更大范围、更多数量的海洋气象数据的展示,具备更加理想的可视化效果。     

Python技术在数据可视化中的应用研究

在数据科学飞速发展的今天,传统数据分析已经不能满足大数据时代的需求。为了能够对数据进行更有效的分析,利用拥有强大绘图功能的Python语言处理数据可视化是十分必要的。本文利用Python包含的基本库进行实例数据可视化,对数据以柱状图、折线图、词云等形式插入呈现。同时对Python在数据可视化中的优势进行分析,展示利用Python进行数据可视化的优势。研究结果表明,利用Python将数据用图表及其他更直观的方式等能够帮助人们快速处理和理解数据。     

Python在数据可视化中的应用

数据可视化是许多科研领域的关键环节。当前有很多可视化工具,如Origin、Sigmaplot、Matlib等。这些工具有很多是商业化的软件,并不具备数据统计分析能力。本文介绍一种基于Python的新兴的、免费的可视化方法。Python更接近人类的自然语言,易学,并且具有强大的数据爬取、预处理、统计分析、挖掘和可视化功能,在网络爬虫、大数据、云计算、人工智能等众多领域都有广泛应用。本文首先介绍了Python语言的特点,然后介绍常用可视化库,并通过示例来展示用Python做可视化的优势。     

基于Python爬虫的泰安市天气数据可视化分析

天气深刻影响着人们的生产生活,随着全媒体时代的到来,人们能从多种渠道接收各类天气数据。比起抽象的数据,生动的图像更能清晰有效地传达天气信息和呈现规律。文章利用Python爬虫技术获取了2022年泰安市历史天气数据,利用PyEcharts可视化工具对全年每月天气现象分布、全年最高和最低气温变化情况、全年风向分布进行直观的可视化展示。Python数据爬取+PyEcharts可视化方法简单高效,可为挖掘、整合不同类型的天气数据进行可视化展示提供参考方案,探索气象数据信息多元化表达途径,提高气象服务水平。     

基于Flask框架的疫情数据可视化分析

在新冠肺炎疫情背景下,通过数据爬虫技术获取开源的疫情数据,经数据处理后形成数据集,利用可视化技术进行数据可视化与数据分析.介绍了数据爬取与处理方法,利用Python语言的Flask框架等可视化技术完成疫情数据可视化,从多角度、多方面展示与分析疫情数据.帮助民众充分了解全国各地的疫情情况、疫情发展趋势以及疫苗接种情况.     

基于Selenium框架的大数据岗位数据爬取与分析

在对网页数据进行爬取时,由于很多网页不是静态的HTML文档,而是包含很多JavaScript程序,使用传统的爬虫方法不能有效地获得所需要的信息,采用Selenium模拟浏览器访问网站的方法以及Python语言对拉勾网中大数据相关岗位数据进行了爬取,并且对大数据开发工程师、大数据研发工程师以及大数据架构师这三个岗位中岗位的任职要求数据进行了分析,用词云进行了展示,可以为数据科学与大数据技术专业培养方案的制定以及相关课程授课学时的设计提供一定的依据。     

基于Python爬虫网站数据分析系统设计与实现

网络小说平台是全新一代知识存储空间,包含读者、作者、书籍等海量信息。为有效采集用户偏好数据,向用户精准推送相关信息,基于Python设计开发了小说网站数据分析系统。该系统包含数据采集、数据处理、数据分析展示、后台管理等模块。首先使用网络爬虫对小说网站进行数据爬取,然后对爬取的数据进行清洗,再对数据进行持久化存储、统计分析和展示。该系统具有高效获取、分析和处理网络小说平台数据的功能,具有实用价值。     

基于Python的运城旅游数据可视化分析

针对运城市旅游业目前发展境况如何、前景是否乐观、是否存在盲目开发等问题,利用Python爬虫技术,对“马蜂窝”和“去哪儿”旅游网站有关运城的旅游数据进行采集并进行可视化分析。分析数据包括：运城旅游人数,知名度,游客评价,旅游资源及其分布等。     

基于Python的二手车交易分析可视化

近年来,我国二手车交易活跃,交易量已保持18年持续增长。利用Python处理阿里云的二手车交易数据集,把影响二手车交易价格的要素以可视化的形式呈现,旨在展示Python在数据可视化分析应用方面的优越性,并得出了二手车大多存在未修复的损坏和行驶公里数多在1.5×105 km以上等结论。     

基于PyEcharts的数据可视化

图表的应用不但可使得数据的显示更加清晰、直观,而且可大大增强Web页面的功能和显示效果.针对目前大数据时代背景下如何将数据进行合理有效的可视化展示,从而快速获取数据中所包含的关键信息这一广泛需求,文章通过对一商品销售数据分析介绍了如何利用Python的第三方扩展库PyEcharts来对数据进行合理有效的可视化展示,给出...     

一种数据采集与分析平台的研究与设计

随着互联网大数据技术的不断发展,网络数据采集技术成为热门的研究领域之一。基于Python语言下的数据采集功能库如Urllib、Requests、Selenium等模块效率低、易阻塞,并且目前的数据采集和分析平台都是独立的功能模块,没有形成闭环,用户体验差。为了解决上述问题,提出一种数据采集和分析平台,首先使用Scrapy框架完成数据采集,其次将采集到的数据通过Kettle工具进行数据清洗,再次,将处理好的结果存入MySQL 数据库,最后利用Flask框架,结合Echarts 技术搭建Web 系统,对数据分析结果进行可视化。以北京公交网站数据作为爬虫测试平台,通过对公交线路类型、公交路线等信息进行采集分析及结果展示,分析结果对城市公交的规划具有一定的指导意义,同时,平台具有稳定可靠、操作简单、实时性强等特点。     

新生数据可视化系统的设计与实现

随着高等教育的普及,高校招生数量逐年递增。对于新生数据的分析有助于帮助学校更好地了解学生情况,有 助于教学、学生管理等工作的开展。基于此,设计并实现了新生数据可视化系统,汇总新生数据,并通过学院大屏进行可视化 的展现。系统基于Python语言,采用前后端分离的技术实现。后端通过Python Flask框架和SqlAlchem y提供数据接口,前后端 通过AJAX 传递数据,前端通过Vue+ EC harts进行数据可视化展现。     

基于PCA和平行坐标的高维数据可视化

将平行坐标用于高维数据的可视化时,如果要展示的数据维太多,会发生可视化混乱。针对上述问题,提出一种结合主成分分析(PCA)和平行坐标的数据可视化方法PPCP。利用PCA方法对高维数据进行有效的降维处理,将降维后的数据进行平行坐标可视化展示。实验结果证明,该方法能有效地揭示高维数据之间的关系。     

基于Python爬虫的二手房信息数据可视化分析

利用Python网络爬虫技术对各大城市的二手房信息进行爬虫分析,通过数据可视化技术,直观地展示二手房价和房源数量的城市分布及市场热点,分析二手房源的面积、价格、户型情况等二手房市场现状,为政府干预房地产业提供参考,也为购房者提供帮助。     

基于主成分分析和K-means聚类的平行坐标可视化技术研究

为了解决多维数据的维数过高、数据量过大带来的平行坐标可视化图形线条密集交叠以及数据规律特征不易获取的问题,提出基于主成分分析和K-means聚类的平行坐标（PCAKP,principal component analysis and k-means clustering parallel coordinate）可视化方法。该方法首先对多维数据采用主成分分析方法进行降维处理,其次对降维后的数据采用K-means聚类处理,最后对聚类得到的数据采用平行坐标可视化技术进行可视化展示。以统计局网站发布的数据为测试数据,对PCAKP可视化方法进行测试,与传统平行坐标可视化图形进行对比,验证了PCAKP可视化方法的实用性和有效性。     

基于Python的疫情后就业影响分析

二〇二〇年新冠疫情的出现,对我国的就业形势产生极大的冲击.为了帮助失业人员的再就业以及求职人员的择业,有必要对疫情后国内就业态势进行数据分析.文章利用Python爬取并处理招聘网站数据,再使用Origin对这些数据作可视化分析,展示疫情后国内招聘现状,为相关人员提供就业指导.     

微博信息采集与展示系统的设计与开发——以微博抽奖信息为例

随着互联网的发展和大数据时代的来临,如何从海量数据中快速获取所需信息显得尤为重要。笔者以微博抽奖数据为例,设计并实现了基于微博的数据采集与展示系统。在服务器端,利用Python实现微博数据采集与存储,并利用Web技术为客户端提供访问接口。在客户端,开发基于Android的APP从服务器端获取数据并展示。测试表明,系统可快速、准确浏览感兴趣的微博抽奖相关信息,避免在无关信息上浪费大量时间,提高了信息获取的效率。     

基于Python+ECharts的手机销售数据可视化系统

电商平台为人们带来极大便利的同时,其大量繁杂的电商数据也给人们购物带来了困扰。针对上述问题,设计开发了一个京东手机销售数据可视化系统,系统通过爬虫技术,对京东手机销售数据进行分类爬取,利用Python中的Pandas库对数据进行清洗和分析,将清洗完的数据迁移进MySQL中,利用Flask搭建销售数据可视化界面,通过Flask+ECharts的方式制作可视化大屏,将Flask的网站所有功能集结一起,系统让用户更加直观明确地查看数据分析结果,帮助消费者更好地了解个人需求;帮助销售公司更直观地了解市场需求,进而推动产品销量。系统通过对用户产生的大量购物数据进行数据分析和挖掘,为公司发展及市场竞争提供更多有价值的策略支持。     

基于SSM框架的社区环境数据可视化系统

为了更高效地对社区的环境数据进行管理和直观的展示,提高社区管理系统的使用效率,该文以PM2.5、O3、SO2等社区的环境数据为对象,基于Spring,SpringMVC和Mybatis框架设计了社区环境数据可视化管理系统.前端以Bootstrap为框架,ECharts作为可视化组件实现系统的主要功能.结果表明,该数据可视化系统具有性能良好、数据展示直观、代码复用率高的特性.     

基于Python+Pandas+Matplotlib的学生成绩数据统计与图形输出实现

笔者以集宁师范学院计算机相关专业的学生成绩为例,对学生的成绩数据进行了细致化分析,对Python+Pandas+Matplotlib进行了相关探讨,旨在提高计算机专业教学效果。在研究的过程中,利用Python的第三方软件Pandas的数据处理功能,分析授课性质、时间、性别、生源地等方面与学生成绩之间的内在联系,并借助Matplotlib的可视化展示功能,将他们之间的关系通过图像的方式展现出来,对计算机专业学生的发展具有重要的意义。