数据可视化

统计分析结果可以通过表格式、图形式和文章式等多种形式表现出来。表格式是对统计指标加以合理叙述的形式，它使得统计资料条理化、简明清晰、便于检查数字的完整性和准确性，以及对比分析。这些统计表从形式上看，基本由标题、横行、纵栏、数字等部分所组成。

图形式的统计分析结果具有直观、醒目、易于理解的特点,在计算机大量普及的今天,统计图表在统计分析中得到了极为广泛的应用。图形式使用的传统图表类型有折线图（区域图）、柱状图（条状图）、散点图（气泡图）、K线图、饼图（环形图）、雷达图（填充雷达图）、和弦图、力导向布局图、地图，同时支持任意维度的堆积和多图表混合展现。

文章式的主要形式是统计分析报告。它是全部表现形式中最完善的形式，是统计分析研究过程中所形成的论点、论据、结论的集中表现，它是运用统计资料和统计方法、数字与文字相结合，对客观事物进行分析研究结果的表现。

任务四：图形化显示不同电影的票房情况。

参考代码如下：

# coding:utf-8

# 导入画图包
import matplotlib.pyplotas plt

# 设置中文字体为SimHei，简黑字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] =['SimHei']

# 解决负号显示的问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False
# 设置标题
plt.title(u'影片2010年5月后半月总票房')

# 设置x、y轴的标题，x轴显示的值为电影名
plt.xlabel(u'电影名称')
plt.ylabel(u'票房收入\万元')

# 画柱状图，x、y轴分别为电影名和票房，并设置每根柱子颜色为绿色，宽度为0.4，表示占据40%的位置
plt.bar(filmgrp_bor['filmname'], filmgrp_bor['BOR'], color='green', width=0.4)

# 显示图像
plt.show()

显示结果如下：

    数据可视化相关讲解详见以下视频：

课堂练习：

• 排序后显示，结果如下

• 子图显示，结果如下
  

   下面就数据可视化中的子图做一个简单的介绍：

• 格式化显示，结果如下

   下面就数据可视化中的数据标签的实现做一个简单的介绍：