数据可视化学习笔记:Python实现汽车品牌销售量矩形树图
引言
本文将介绍如何使用 Python 和 Pyecharts 库创建一个汽车品牌销售量的矩形树图。我们将使用 Pandas 读取 CSV 文件数据,然后对数据进行处理、封装,最后将数据可视化为矩形树图。
准备工作
首先,我们需要先安装好相关库:
- Pandas
- Pyecharts
可以使用 pip 命令进行安装:
pip install pandas pyecharts
同时,我们还需要一份 CSV 数据,用于后续的数据处理和可视化。这里提供一份示例数据 car_sales.csv,它包含了不同品牌、车型和销售量的信息:
brand,model,sales
Toyota,Corolla,120000
Toyota,Camry,100000
Honda,Civic,80000
Honda,Accord,105000
Ford,Fusion,55000
Ford,F-150,105000
Chevrolet,Cruze,50000
Chevrolet,Equinox,75000
Nissan,Altima,90000
Nissan,Maxima,55000
BMW,3 Series,40000
BMW,5 Series,20000
Mercedes-Benz,C-Class,70000
Mercedes-Benz,E-Class,40000
数据处理与可视化
接下来,让我们看看如何对这份数据进行处理,并将其可视化为矩形树图。
首先,我们使用 Pandas 读取 CSV 文件,得到一个 DataFrame 对象:
相关文章:
数据可视化学习笔记:Python实现汽车品牌销售量矩形树图
引言 本文将介绍如何使用 Python 和 Pyecharts 库创建一个汽车品牌销售量的矩形树图。我们将使用 Pandas 读取 CSV 文件数据,然后对数据进行处理、封装,最后将数据可视化为矩形树图。 准备工作 首先,我们需要先安装好相关库: PandasPyecharts可以使用 pip 命令进行安装:…...
【深蓝学院】手写VIO第3章--基于优化的 IMU 与视觉信息融合--作业
0. 题目 1. T1 T1.1 绘制阻尼因子曲线 将尝试次数和lambda保存为csv,绘制成曲线如下图 iter, lambda 1, 0.002000 2, 0.008000 3, 0.064000 4, 1.024000 5, 32.768000 6, 2097.152000 7, 699.050667 8, 1398.101333 9, 5592.405333 10, 1864.135111 11, 1242.7567…...
企业级信息系统开发讲课笔记4.11 Spring Boot中Spring MVC的整合支持
文章目录 零、学习目标一、Spring MVC 自动配置(一)自动配置概述(二)Spring Boot整合Spring MVC 的自动化配置功能特性 二、Spring MVC 功能拓展实现(一)创建Spring Boot项目 - SpringMvcDemo2021ÿ…...
chatgpt赋能python:Python安装EGG——一个简单的指南
Python安装EGG——一个简单的指南 如果你使用Python有一段时间了,你可能会遇到需要安装扩展包(Package)的情况。在Python中,这些扩展包的文件格式通常是.egg(Easy Installable GZip)。在本文中,…...
Web前端-React学习
React基础 React 概述 React 是一个用于构建用户界面的JavaScript库。 用户界面: HTML页面(前端) React主要用来写HTML页面, 或构建Web应用 如果从MVC的角度来看,React仅仅是视图层(V),也就…...
【Rust项目实战】sensleak,扫描 Git 仓库中的敏感信息
github仓库:https://github.com/open-rust-initiative/sensleak-rs Rust是一门神奇的编程语言,它提供了内存安全、零成本抽象、并发安全等特性,使开发人员能够编写高性能、高抽象和安全的代码。 这是我用rust开发的第一个工作,希望…...
搭建一个定制版New Bing吧
项目介绍 项目地址:https://github.com/adams549659584/go-proxy-bingai 引用项目简介:用 Vue3 和 Go 搭建的微软 New Bing 演示站点,拥有一致的 UI 体验,支持 ChatGPT 提示词,国内可用,国内可用ÿ…...
使用AIGC工具提升论文阅读效率
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法…...
本周大新闻|Vision Pro头显重磅发布;苹果收购AR厂商Mira
本周XR大新闻,上周Quest 3发布之后,本周苹果MR头显Vision Pro正式发布,也是本周AR/VR新闻的重头戏。 AR方面,苹果发布VST头显Vision Pro(虽然本质是台VR,但以AR场景为核心)以及visionOS&…...
在Spring Boot微服务使用JedisCluster操作Redis集群String字符串
记录:449 场景:在Spring Boot微服务使用JedisCluster操作Redis集群的String字符串数据类型。 版本:JDK 1.8,Spring Boot 2.6.3,redis-6.2.5,jedis-3.7.1。 1.微服务中配置Redis信息 1.1在pom.xml添加依赖 pom.xml文件: <…...
5.1 合并数据
5.1 合并数据 5.1.1 堆叠合并数据1、横向堆叠 concat()2、纵向堆叠 concat()和append() 5.1.2 主键合并数据 merge()和join()5.1.3 重叠合并数据 combine_first() 5.1.1 堆叠合并数据 堆叠就是简单地把两个表拼在一起,也被称作轴向连接、绑定或连接。依照连接轴的方…...
华为OD机试真题 JavaScript 实现【求解立方根】【牛客练习题】
一、题目描述 计算一个浮点数的立方根,不使用库函数。保留一位小数。 数据范围:∣val∣≤20 。 二、输入描述 待求解参数,为double类型(一个实数) 三、输出描述 输出参数的立方根。保留一位小数。 四、解题思路…...
初探BERTPre-trainSelf-supervise
初探Bert 因为一次偶然的原因,自己有再次对Bert有了一个更深层地了解,特别是对预训练这个概念,首先说明,自己是看了李宏毅老师的讲解,这里只是尝试进行简单的总结复述并加一些自己的看法。 说Bert之前不得不说现在的…...
Ficus 第二弹,突破限制器的 Markdown 编辑管理软件!
大家好,我们是 ggG 团队,我们开发的 markdown 笔记管理软件 Ficus Beta 版本正式发布了。详情可以见我们官网,也可以来我们仓库查看。 相对于 Alpha 版本(可以在我们之前的博客中查看),主要有 3 点明显的提…...
基于Springboot+vue+协同过滤+前后端分离+鲜花商城推荐系统(用户,多商户,管理员)+全套视频教程
基于Springbootvue协同过滤前后端分离鲜花商城推荐系统(用户,多商户,管理员)(毕业论文11000字以上,共33页,程序代码,MySQL数据库) 代码下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1mf2rsB_g1DutFEXH0bPCdA 提取码:8888 【运行环境】Idea JDK1.8 Maven MySQL…...
MixQuery系列(一):多数据源混合查询引擎调研
背景 存储情况 当前的存储引擎可谓百花齐放,层出不穷。为什么会这样了?因为不存在One for all的存储,不同的存储总有不同的存储的优劣和适用场景。因此,在实际的业务场景中,不同特点的数据会存储到不同的存储引擎里。 业务挑战 然而异构的存储和数据源,却给分析查询带…...
d2l学习——第一章Introduction
x.0 环境配置 使用d2l库,安装如下: conda create --name d2l python3.9 -y conda activate d2lpip install torch1.12.0 torchvision0.13.0 pip install d2l1.0.0b0mkdir d2l-en && cd d2l-en curl https://d2l.ai/d2l-en.zip -o d2l-en.zip u…...
【python】【Word】用正则表达式匹配正文中的标题(未使用样式)并通过win32com指定相应样式
标题的格式 二级标题: 数字.数字. 文字 三级标题:数字.数字.数字 文字 python代码 使用方法 只保留一个需要应用的WORD文档运行程序,逐行匹配 使用效果 代码 import win32com.client import redef compile_change_Word_titlestyle():#…...
Matlab实现光伏仿真(附上完整仿真源码)
光伏发电电池模型是描述光伏电池在不同条件下产生电能的数学模型。该模型可以用于预测光伏电池的输出功率,并为优化光伏电池系统设计和控制提供基础。本文将介绍如何使用Matlab实现光伏发电电池模型。 文章目录 1、光伏发电电池模型2、使用Matlab实现光伏发电电池模…...
JVM零基础到高级实战之Java内存区域方法区
JVM零基础到高级实战之Java内存区域方法区 JVM零基础到高级实战之Java内存区域方法区 文章目录 JVM零基础到高级实战之Java内存区域方法区前言JVM内存模型之JAVA方法区总结 前言 JVM零基础到高级实战之Java内存区域方法区 JVM内存模型之JAVA方法区 JAVA方法区是什么…...
RestClient
什么是RestClient RestClient 是 Elasticsearch 官方提供的 Java 低级 REST 客户端,它允许HTTP与Elasticsearch 集群通信,而无需处理 JSON 序列化/反序列化等底层细节。它是 Elasticsearch Java API 客户端的基础。 RestClient 主要特点 轻量级ÿ…...
HTML 语义化
目录 HTML 语义化HTML5 新特性HTML 语义化的好处语义化标签的使用场景最佳实践 HTML 语义化 HTML5 新特性 标准答案: 语义化标签: <header>:页头<nav>:导航<main>:主要内容<article>&#x…...
Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别
一、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 1. Prompt Tuning(提示调优) 核心思想:固定预训练模型参数,仅学习额外的连续提示向量(通常是嵌入层的一部分)。实现方式:在输入文本前添加可训练的连续向量(软提示),模型只更新这些提示参数。优势:参数量少(仅提…...
Leetcode 3576. Transform Array to All Equal Elements
Leetcode 3576. Transform Array to All Equal Elements 1. 解题思路2. 代码实现 题目链接:3576. Transform Array to All Equal Elements 1. 解题思路 这一题思路上就是分别考察一下是否能将其转化为全1或者全-1数组即可。 至于每一种情况是否可以达到…...
【快手拥抱开源】通过快手团队开源的 KwaiCoder-AutoThink-preview 解锁大语言模型的潜力
引言: 在人工智能快速发展的浪潮中,快手Kwaipilot团队推出的 KwaiCoder-AutoThink-preview 具有里程碑意义——这是首个公开的AutoThink大语言模型(LLM)。该模型代表着该领域的重大突破,通过独特方式融合思考与非思考…...
HTML前端开发:JavaScript 常用事件详解
作为前端开发的核心,JavaScript 事件是用户与网页交互的基础。以下是常见事件的详细说明和用法示例: 1. onclick - 点击事件 当元素被单击时触发(左键点击) button.onclick function() {alert("按钮被点击了!&…...
Swagger和OpenApi的前世今生
Swagger与OpenAPI的关系演进是API标准化进程中的重要篇章,二者共同塑造了现代RESTful API的开发范式。 本期就扒一扒其技术演进的关键节点与核心逻辑: 🔄 一、起源与初创期:Swagger的诞生(2010-2014) 核心…...
docker 部署发现spring.profiles.active 问题
报错: org.springframework.boot.context.config.InvalidConfigDataPropertyException: Property spring.profiles.active imported from location class path resource [application-test.yml] is invalid in a profile specific resource [origin: class path re…...
【VLNs篇】07:NavRL—在动态环境中学习安全飞行
项目内容论文标题NavRL: 在动态环境中学习安全飞行 (NavRL: Learning Safe Flight in Dynamic Environments)核心问题解决无人机在包含静态和动态障碍物的复杂环境中进行安全、高效自主导航的挑战,克服传统方法和现有强化学习方法的局限性。核心算法基于近端策略优化…...
MySQL 知识小结(一)
一、my.cnf配置详解 我们知道安装MySQL有两种方式来安装咱们的MySQL数据库,分别是二进制安装编译数据库或者使用三方yum来进行安装,第三方yum的安装相对于二进制压缩包的安装更快捷,但是文件存放起来数据比较冗余,用二进制能够更好管理咱们M…...
