Comment écrire la fonction de visualisation de données du système CMS en Python

Comment écrire la fonction de visualisation de données du système CMS en Python

Avec le développement d'Internet, le système de gestion de contenu (CMS) joue un rôle extrêmement important dans le développement de sites Web. Avec la croissance explosive des données, la manière d’afficher et d’analyser visuellement ces données est devenue l’une des priorités des développeurs. Cet article expliquera comment utiliser Python pour écrire la fonction de visualisation de données d'un système CMS et fournira quelques exemples de code.

1. Installez les bibliothèques nécessaires

Les principales bibliothèques généralement nécessaires à la visualisation des données sont matplotlib, seaborn et pandas. Grâce à la commande pip, nous pouvons simplement installer ces bibliothèques.

pip install matplotlib
pip install seaborn
pip install pandas

2. Préparer les données

Avant de commencer, nous devons préparer certaines données pour la visualisation. Nous prenons ici comme exemple un simple site Web de commerce électronique, en supposant que nous disposons déjà des données de commande des utilisateurs. Ces données peuvent être stockées dans des fichiers CSV et lues via la bibliothèque pandas.

import pandas as pd

data = pd.read_csv("orders.csv")

3. Dessinez un graphique à barres

Un graphique à barres est une méthode de visualisation de données couramment utilisée qui peut comparer visuellement différentes catégories de données. Vous trouverez ci-dessous un exemple de code qui trace un graphique à barres des montants des commandes.

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_order_amount(data):
    order_amount = data["amount"]
    plt.bar(data["order_id"], order_amount)
    plt.xlabel("Order ID")
    plt.ylabel("Amount")
    plt.title("Order Amount")
    plt.show()

plot_order_amount(data)

4. Dessinez un graphique linéaire

Les graphiques linéaires peuvent montrer la tendance des changements de données au fil du temps et sont souvent utilisés pour analyser les données de séries chronologiques. Vous trouverez ci-dessous un exemple de code qui trace un graphique linéaire de la quantité de commande quotidienne.

import seaborn as sns

def plot_order_count(data):
    order_count = data.groupby("date").size()
    sns.lineplot(data=order_count)
    plt.xlabel("Date")
    plt.ylabel("Order Count")
    plt.title("Daily Order Count")
    plt.show()

plot_order_count(data)

5. Dessinez un diagramme circulaire

Les diagrammes circulaires peuvent afficher visuellement les proportions de différentes catégories de données et sont souvent utilisés pour analyser des données catégorielles. Vous trouverez ci-dessous un exemple de code qui trace un diagramme circulaire des méthodes de paiement pour une commande.

def plot_payment_method(data):
    payment_method_count = data["payment_method"].value_counts()
    plt.pie(payment_method_count, labels=payment_method_count.index, autopct="%1.1f%%")
    plt.axis("equal")
    plt.title("Payment Method")
    plt.show()

plot_payment_method(data)

Avec l'exemple de code ci-dessus, nous pouvons implémenter des fonctions simples de visualisation de données. Bien entendu, ce n’est que la pointe de l’iceberg de la visualisation de données. Python dispose également de bibliothèques plus puissantes, telles que Plotly, Bokeh, etc., qui permettent d’afficher les données de manière plus riche et personnalisée.

J'espère que cet article pourra fournir des conseils et une inspiration pour utiliser Python pour écrire des fonctions de visualisation de données des systèmes CMS. Qu'il s'agisse d'un site Web de commerce électronique ou de divers autres systèmes, la visualisation des données est un outil important pour offrir une meilleure expérience utilisateur et une meilleure analyse des données. Une utilisation appropriée des capacités de visualisation de données de Python contribuera à améliorer la compétitivité du site Web et la satisfaction des utilisateurs.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!