基于python的旅游系统代码，python自带库画图

旅游系统是指一套网络平台，它包含了旅游目的地、旅游线路、旅游方案、酒店预订以及景点门票等信息。该系统可以帮助旅游者更便捷的了解目的地情况和选择旅游方案，以及进行线上购买和预订，提高旅游效率和体验。

Python是一种高级的编程语言，它具有简单易学、高效灵活等特点，并拥有大量的第三方库和工具来快速实现各种应用。在旅游系统中，Python也被广泛应用，主要是利用Python语言自带的画图库来实现数据的可视化，图表的生成和呈现。

Python自带的画图库主要有三种：matplotlib、seaborn和plotly。其中，matplotlib是Python中最广泛使用的画图库，支持绘制2D和3D图表、直方图、散点图、等高线图等，功能非常强大。Seaborn是在matplotlib基础上进行了封装和优化，使得绘图更简单、更美观。Plotly是一个在线的绘图工具，它也可以作为Python的绘图库之一，支持交互式绘图、多维图表、地图可视化等功能，在可视化领域具有很大的优势。

下面我们以matplotlib为例来介绍如何用Python自带库画图实现旅游系统数据可视化。

首先，我们需要使用Python爬虫技术获取旅游系统的数据，例如：景点数量、旅游线路、酒店预订情况等，然后通过数据清洗和处理，将数据整理成表格形式，再利用matplotlib来进行可视化。

比如，我们可以从某个旅游平台上获取北京地区的旅游线路数量，酒店预订率和旅游线路热度等数据，然后将数据处理成如下形式：

| 旅游线路 | 预订率 | 热度 |

| ------- | ------ | ---- |

| 京杭大运河 | 80% | 500 |

| 慕田峪长城 | 70% | 800 |

| 古北水镇 | 90% | 1000 |

接下来，我们需要写Python代码将数据可视化，示例代码如下：

```python

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据

routes = ['京杭大运河', '慕田峪长城', '古北水镇']

book_rates = [80, 70, 90]

hot_scores = [500, 800, 1000]

# 绘制柱状图

bar_w = 0.4 # 柱状图宽度

plt.bar(routes, book_rates, width=bar_w, label='预订率')

plt.bar([r+bar_w for r in range(len(routes))], hot_scores, width=bar_w, label='热度')

# 设置图表属性

plt.title('北京地区旅游线路情况')

plt.xlabel('旅游线路')

plt.xticks([r+bar_w/2 for r in range(len(routes))], routes)

plt.ylabel('指标值')

plt.legend()

# 显示图表

plt.show()

```

运行以上代码得到结果：


该图表清晰地展示了北京地区旅游线路的预订率和热度情况，可以帮助旅游者了解各个景点的受欢迎程度和预订情况，更好地制定旅游计划。

总结起来，Python自带的画图库提供了丰富的图表类型和功能，可以为旅游系统提供数据可视化技术支持，帮助旅游者更好地了解目的地情况和制定旅游计划。对于Python初学者来说，学会利用matplotlib、seaborn和plotly等画图库进行数据可视化是非常重要和基础的，精通这些工具有助于提升Python编程技能和数据分析能力。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/