本文目录导读：
数据可视化实验报告
摘要：本实验旨在通过数据可视化技术，将复杂的数据转化为直观、易懂的图表，以便更好地理解和分析数据，实验中，我们使用了 Python 中的 matplotlib 和 seaborn 库，对鸢尾花数据集进行了可视化分析，通过实验，我们深入了解了数据可视化的基本概念和方法，掌握了 matplotlib 和 seaborn 库的基本使用方法，能够运用数据可视化技术对数据进行有效的分析和展示。
数据可视化是将数据以图形、图表等形式展示出来，以便更好地理解和分析数据的过程，在当今数字化时代，数据已经成为了一种重要的资源，如何有效地处理和分析数据已经成为了各个领域面临的重要问题，数据可视化作为一种有效的数据分析工具，能够将复杂的数据转化为直观、易懂的图表，帮助人们更好地理解和分析数据。
实验目的
1、掌握数据可视化的基本概念和方法。
2、掌握 matplotlib 和 seaborn 库的基本使用方法。
3、能够运用数据可视化技术对数据进行有效的分析和展示。
实验环境
1、操作系统：Windows 10
2、编程语言：Python 3.7
3、库：matplotlib、seaborn
1、数据准备
本次实验使用的数据集是鸢尾花数据集，该数据集包含了 150 个样本，每个样本包含 4 个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）和 1 个标签（鸢尾花的种类），我们将使用 Python 中的 pandas 库来读取和处理数据集。
import pandas as pd
data = pd.read_csv('iris.csv')2、数据可视化
（1）直方图
直方图是一种用于展示数据分布的图表，它将数据分成若干个区间，并统计每个区间内数据的个数，在本次实验中，我们将使用 matplotlib 库来绘制直方图，展示鸢尾花数据集的花萼长度和花瓣长度的分布情况。
import matplotlib.pyplot as plt
绘制花萼长度的直方图
plt.hist(data['sepal_length'], bins=10)
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of Sepal Length')
plt.show()
绘制花瓣长度的直方图
plt.hist(data['petal_length'], bins=10)
plt.xlabel('Petal Length')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of Petal Length')
plt.show()（2）箱线图
箱线图是一种用于展示数据分布的图表，它将数据分成四分位数，并展示数据的最大值、最小值、中位数、上四分位数和下四分位数，在本次实验中，我们将使用 matplotlib 库来绘制箱线图，展示鸢尾花数据集的花萼长度和花瓣长度的分布情况。
import matplotlib.pyplot as plt
绘制花萼长度的箱线图
plt.boxplot(data['sepal_length'])
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Boxplot of Sepal Length')
plt.show()
绘制花瓣长度的箱线图
plt.boxplot(data['petal_length'])
plt.xlabel('Petal Length')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Boxplot of Petal Length')
plt.show()（3）散点图
散点图是一种用于展示两个变量之间关系的图表，它将每个样本的两个特征作为横纵坐标，绘制在平面直角坐标系中，在本次实验中，我们将使用 matplotlib 库来绘制散点图，展示鸢尾花数据集的花萼长度和花瓣长度之间的关系。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(data['sepal_length'], data['petal_length'])
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Petal Length')
plt.title('Scatter Plot of Sepal Length and Petal Length')
plt.show()（4）小提琴图
小提琴图是一种用于展示数据分布的图表，它将数据的分布情况以小提琴的形状展示出来，在本次实验中，我们将使用 seaborn 库来绘制小提琴图，展示鸢尾花数据集的花萼长度和花瓣长度的分布情况。
import seaborn as sns
绘制花萼长度的小提琴图
sns.violinplot(data['sepal_length'])
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Violin Plot of Sepal Length')
plt.show()
绘制花瓣长度的小提琴图
sns.violinplot(data['petal_length'])
plt.xlabel('Petal Length')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Violin Plot of Petal Length')
plt.show()实验结果
1、直方图
（1）花萼长度的直方图
从花萼长度的直方图中可以看出，数据的分布呈现出一定的正态分布特征，大部分样本的花萼长度在 4.5 到 5.5 之间。
（2）花瓣长度的直方图
从花瓣长度的直方图中可以看出，数据的分布呈现出一定的正态分布特征，大部分样本的花瓣长度在 1.5 到 4.5 之间。
2、箱线图
（1）花萼长度的箱线图
从花萼长度的箱线图中可以看出，数据的分布呈现出一定的偏态分布特征，上四分位数和下四分位数之间的距离较大，说明数据的离散程度较大。
（2）花瓣长度的箱线图
从花瓣长度的箱线图中可以看出，数据的分布呈现出一定的偏态分布特征，上四分位数和下四分位数之间的距离较大，说明数据的离散程度较大。
3、散点图
从散点图中可以看出，花萼长度和花瓣长度之间呈现出一定的正相关关系，即花萼长度越长，花瓣长度也越长。
4、小提琴图
（1）花萼长度的小提琴图
从花萼长度的小提琴图中可以看出，数据的分布呈现出一定的正态分布特征，大部分样本的花萼长度在 4.5 到 5.5 之间。
（2）花瓣长度的小提琴图
从花瓣长度的小提琴图中可以看出，数据的分布呈现出一定的正态分布特征，大部分样本的花瓣长度在 1.5 到 4.5 之间。
通过本次实验，我们掌握了数据可视化的基本概念和方法，掌握了 matplotlib 和 seaborn 库的基本使用方法，能够运用数据可视化技术对数据进行有效的分析和展示，在实验过程中，我们遇到了一些问题，如数据的预处理、图表的选择和绘制等，通过不断地尝试和改进，我们最终解决了这些问题，得到了满意的实验结果。
在今后的学习和工作中，我们将继续深入学习数据可视化技术，掌握更多的数据可视化方法和技巧，能够运用数据可视化技术对复杂的数据进行有效的分析和展示，为解决实际问题提供有力的支持。
仅供参考，你可以根据实际情况进行调整和修改。
评论列表