VisualPython：解锁Python编程的强大利器

今天我要向大家介绍一个强大的Python库，VisualPython。
https://github.com/visualpython/visualpython

VisualPython是一个开源项目，旨在帮助那些在学习数据科学Python课程时遇到编码困难的学生。使用VisualPython，即使你不懂Python也能进行数据分析、数据可视化、统计分析和机器学习等任务。

初体验

库的安装

VisualPython是Jupyter Notebook的扩展，因此你首先需要安装Jupyter Notebook。然后使用pip来安装VisualPython：

<code>pip install visualpython</code>

接下来，使用以下命令启用VisualPython：

<code>visualpy install</code>

然后在Jupyter Notebook中激活VisualPython，只需点击Jupyter Notebook菜单栏右侧的橙色方形按钮即可。

案例

我们将使用加利福尼亚房价数据集作为示例。

加载数据集

在Jupyter Notebook中，点击”File”，输入文件目录，然后点击”Run”。相应的加载数据的代码将显示在Jupyter Notebook的单元格上。

<code># VisualPython: Data Analysis > File vp_df = pd.read_csv('./california_housing_train.csv') vp_df</code>

数据可视化

我们将研究房屋价格和房屋年龄之间的关系。

在Jupyter Notebook中，点击”Seaborn”，选择数据集和相应的列，然后点击”Run”。生成的代码如下所示：

<code># VisualPython: Visualization > Seaborn sns.lineplot(data=vp_df, x='housing_median_age', y='median_house_value') plt.show()</code>

自动探索性数据分析

VisualPython还可以使用Sweetviz进行自动的探索性数据分析。

<code># VisualPython: Data Analysis > Sweetviz report = sweetviz.analyze(vp_df) report.show_notebook() report</code>

使用VisualPython，你可以无需编写代码就能进行数据分析、可视化和模型训练。期待你去探索更多有趣的功能！