Hola, soy Yuechuang.
En el último artículo, compartí con ustedes " El secreto de la" preparación real de los precios de la vivienda en Nanjing ", y luego usaré tres artículos para compartir con ustedes la visualización de datos simples.
Nanjing es la capital de la provincia de Jiangsu, una ciudad histórica y cultural nacional, una importante base nacional de investigación y educación científica y un centro de transporte integral. Como la única megaciudad en el delta del río Yangtze (Shanghai se posiciona como una megaciudad), los precios de la vivienda de Nanjing no son bajos. A juzgar por el precio medio actual de la ciudad, se ha acercado a los 29.000 yuanes por metro cuadrado, que es un hermano Jiangsu estable. ¿Cuál es la situación actual? A partir de esta sección, hablaremos sobre visualización de datos mientras hablamos de precios de vivienda en Nanjing.
Esta serie de artículos de combate reales se centra en explicaciones técnicas, por lo que el concepto de vivienda comercial no está estrictamente limitado. En el caso de algunas casas de reasentamiento, casas de reforma de vivienda y casas de asistencia social, siempre que se puedan enumerar y distribuir, Xiaoyue no hace ninguna distinción.
Xiaoqu_NJ_format.csv El archivo guardado en el artículo anterior, puede hacer clic en el artículo del capítulo anterior para operarlo nuevamente
Descripción general de la comunidad de Nanjing
import pandas as pd
import numpy as np
Xiaoqu = pd.read_csv("Xiaoqu_NJ_format.csv", dtype=np.str)
Xiaoqu.shape
Out: (5082, 16)
Según las estadísticas, hay 5.082 comunidades de varios tipos en Nanjing. ¿Qué pasa con los distritos distritales de cada ciudad? Aquí presentamos la barra de método de histograma de matplotlib () .
Lo primero que debe enfatizarse es que el proceso de dibujo de matplotlib es muy simple, y sigue principalmente 3 pasos básicos:
(1) Dibujar y configurar el lienzo;
(2) Selección del tipo de diagrama y configuración de los datos del dibujo;
(3) Establezca otros atributos del gráfico, como título, eje, etc.
Caso 1: Dibujar el mapa de distribución de los distritos y condados en el histograma de Nanjing
Debido a que se muestra en el cuaderno jupyter, la imagen debe mostrarse en el cuaderno, por lo que es necesario agregar un comando mágico:
%matplotlib inline # 魔法命令，作用是把生成的图片嵌入到notebook中
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置绘图的字体，特别是中文字体需要注意，避免出现乱码的情况
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 基于统计命令，生成待绘图的数据
Series_bar = Xiaoqu["区县定位"].value_counts()
x_data = Series_bar.index.tolist()
y_data = Series_bar.values.tolist()
x_data
Out: ['鼓楼', '江宁', '秦淮', '玄武', '建邺', '浦口', '栖霞', '雨花台', '六合', '溧水', '高淳']
y_data
Out: [915, 849, 807, 460, 406, 395, 380, 314, 265, 194, 97]
# step 1:设置画布大小
plt.figure(figsize=(8, 6))
# step 2:基于bar函数的关键绘图语句（柱状图）
plt.bar(x_data, y_data, facecolor="r", label="小区数量", width=0.5, alpha=0.6)
# step 3:设置图的其他属性
plt.title("南京各区域小区数量", fontsize=15) # 设置图标题，标题字号，建议标题字号通常大一些
plt.xticks(fontsize=12) # 设置横轴字号
plt.yticks(fontsize=12) # 设置纵轴字号
plt.legend() # 设置显示图例
En este punto, se introduce uno de los procesos de dibujo más comunes. Cabe señalar que los parámetros clave de la función bar () son los parámetros más comunes enumerados en el script anterior:
color: se usa para designar el color de la columna, "r" significa rojo, comúnmente "g" (verde), "y" (amarillo), "k" (negro), "b" (azul), etc. De manera más general, puede pasar el código de color hexadecimal, consulte el enlace: https://www.runoob.com/html/html-colorvalues.html
-
etiqueta: se utiliza para especificar el nombre de la leyenda;
-
ancho: se utiliza para especificar el ancho de cada columna (0 ~ 1);
-
alpha: Transparencia (0 ~ 1), normalmente para suavizar el color, se puede ajustar el valor;