Python编程－数据可视化项目实践

１.数据可视化

数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据，它与数据挖掘紧密相关。而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联。

前面，我们练习使用了Python最流行的工具之一matplotlib，它是一个数学绘图库，我们已经使用它来绘制简单的图表，如折线图和散点图。然后，我们基于随机漫步概念生成了一个更有趣的数据集–根据一系列随机决策生成的图表。

我们还使用了Pygal包，它专注于生成适合在数字设备上显示的图表。通过使用使用Pygal，我们可以在用户与图表交互时突出元素以及调整其大小，还可以轻松地调整整个图表的尺寸。我们使用Pygal以各种方式探索掷骰子的结果。

接下来，我们练习了从网上下载数据(数据格式是CSV或者JSON)，并对这些数据进行可视化。后来，我们也使用Web API在线获取网站最新数据来生成可视化图表。

２.项目背景描述

经过一段时间的Python数据可视化的学习和练习，我们可以试着做一个数据可视化项目。正好，我们有一个项目缺陷跟踪系统，类似于Bugzilla。我们把数据拷贝到MySQL Server，大概有几万条记录。

我们要通过运行SQL 语句从MySQL Server上获得数据信息，然后根据不同的项目和模块两个维度来分析Bug的数量，最后生成图表。

３.可视化结果

下面的两幅图显示了可视化的部分结果。如果知道项目缺陷跟踪系统，很容易解读。

在这里插入图片描述
第一幅图使用了Pygal Stacked Bar来绘图。Pygal 上有一个例子：

import pygal

bar_chart = pygal.StackedBar()
bar_chart.title = 'Browser usage evolution (in %)'
bar_chart.x_labels = map(str, range(2002, 2013))
bar_chart.add('Firefox', [None, None, 0, 16.6,   25,   31, 36.4, 45.5, 46.3, 42.8, 37.1])
bar_chart.add('Chrome',  [None, None, None, None, None, None,    0,  3.9, 10.8, 23.8, 35.3])
bar_chart.add('IE',      [85.8, 84.6, 84.7, 74.5,   66, 58.6, 54.7, 44.8, 36.2, 26.6, 20.1])
bar_chart.add('Others',  [14.2, 15.4, 15.3,  8.9,    9, 10.4,  8.9,  5.8,  6.7,  6.8,  7.5])
bar_chart.render_in_browser()

有关Pygal Bar绘图，详细信息可以参考
http://www.pygal.org/en/stable/documentation/types/bar.html
　在这里插入图片描述

第二幅图使用了Pygal Line来绘图，Pygal上有一个例子：

import pygal

line_chart = pygal.Line()
line_chart.title = 'Browser usage evolution (in %)'
line_chart.x_labels = map(str, range(2002, 2013))
line_chart.add('Firefox', [None, None,    0, 16.6,   25,   31, 36.4, 45.5, 46.3, 42.8, 37.1])
line_chart.add('Chrome',  [None, None, None, None, None, None,    0,  3.9, 10.8, 23.8, 35.3])
line_chart.add('IE',      [85.8, 84.6, 84.7, 74.5,   66, 58.6, 54.7, 44.8, 36.2, 26.6, 20.1])
line_chart.add('Others',  [14.2, 15.4, 15.3,  8.9,    9, 10.4,  8.9,  5.8,  6.7,  6.8,  7.5])
line_chart.render_in_browser()

有关Pygal Line绘图，详细信息可以参考：http://www.pygal.org/en/stable/documentation/types/line.html

事实上，如果要了解更多有关Pygal的信息，例如：生成不同的图表，我们可以从网站　http://www.pygal.org/en/stable/　获得较详细的帮助。

４.可视化图表的运用

Python程序可视化生成的图表除了被人解读分析外，也可以截图放进各种文档里外，还可以嵌入进网页，成为网站的一部分。如果可以自动触发，还可以实时自动更新图表。

想要有效地使用可视化结果，更多输出方式可以访问网页：
http://www.pygal.org/en/stable/documentation/output.html