<<返回python首页 python

《Python 应用案例》

使用PyEcharts可视化分析杭州市房源数据

使用PyEcharts可视化分析杭州市房源数据

python上的可视化工具库有很多,如基础性的matplotlib,表现力丰富的seaborn,百度开源的Echarts。今天我们将使用由国人开发的PyEcharts,看到这个名字我们能猜到PyEcharts = Python + Echarts。本节将通过对杭州市链家2019年的房源数据进行分析,探索地理位置、单价、面积、房屋朝向、户型、楼层位置等因素对购房者关注热度的影响,来了解和掌握pyecharts库的基本使用。

本节要求您具备基础的Python基础Jupyter基础,以及Pandas基础

准备实验文件

在右侧实验区ssh标签下,执行以下命令:

cp /share/ipynb/visual-hangzhou-house-data-with-pyecharts.ipynb /root/

然后,点击右侧实验区上方的+号按钮,选择open jupyter on hosts0后,在弹出的jupyter notebook界面中,选择下方的visual-hangzhou-house-data-with-pyecharts.ipynb即可。

然后您可以在jupyter notebook上完整交互学习整个项目。

移动端设备除iPad Pro外,其它移动设备仅能阅读基础的文本文字。
建议使用PC或笔记本电脑,浏览器使用Chrome或FireFox进行浏览,以开启左侧互动实验区来提升学习效率,推荐使用的分辨率为1920x1080或更高。
我们坚信最好的学习是参与其中这一理念,并致力成为中文互联网上体验更好的学练一体的IT技术学习交流平台。
您可加QQ群:575806994,一起学习交流技术,反馈网站使用中遇到问题。
内容、课程、广告等相关合作请扫描右侧二维码添加好友。

狐狸教程 Copyright 2021

进入全屏