今天给大家介绍一个非常好用的Python语言可视化工具包-plotnine,让你轻松绘制R语言中的统计图形~~
但是两者对比的还没有，今天我们尝试分别用pandas和plotnine作直方图、散点图。
为了严格实现图形语法，ggplot2提供了一种非常直观和一致的方式来绘制数据。ggplot2的绘图方法不仅确保每个绘图包含特定的基本元素，而且在很大程度上简化了代码的可读性。
Python的绘图库(如matplotlib和seaborn)也允许用户创建优雅的图形，但是与R中的ggplot2的简单、可读和层次方法相比，它缺乏实现图形语法的标准化语法，这使得用Python实现它更加困难。。
https://plotnine.readthedocs.io/en/stable/index.html
Plotnine is the implementation of the R package ggplot2 in Python. It replicates the syntax of R package ggplot2 and visualizes the data with the concept of the grammar of graphics. It creates a visualization based on the abstraction of layers. When we are making a bar plot, we will build the background layer, then the main layer of the bar plot, the layer that contains title and subtitle, and etc. It is like when we are working with Adobe Photoshop. The plotnine package is built on top of Matplotlib and interacts well with Pandas. If you are familiar with the ggplot2, it can be your choice to hand-on with plotnine.
接触过R中的ggplot绘图的伙伴应该被其优雅的绘图所吸引，那么现在大家基本都用python来进行数据处理，在python中也有许多绘图库，除了我们熟悉的matplotlib之外，今天给大家介绍一个拥有ggplot一样绘图美学的python绘图库plotnine。plotnine提供各种不同的可视化，易于适应定制输出。如果你之前接触过R中的ggplot，那么使用plotnine将毫不费力。plotnine安装十分简单，可用pip或者conda直接安装：
今天这篇推文，我们继续空间数据可视化的最后一个系列-类别插值(categorical-spatial-interpolation) 可视化绘制的推文教程，这期我们使用Python进行绘制，涉及的知识点如下：
前面几篇推文我们分辨介绍了使用Python和R绘制了二维核密度空间插值方法，并使用了Python可视化库plotnine、Basemap以及R的ggplot2完成了相关可视化教程的绘制推文，详细内容如下：
从本期开始，我会陆续推出系列空间插值的推文教程，包括常见的「Kriging（克里金插值法）、Nearest Neighbor（最近邻点插值法）、Polynomial Regression（多元回归法）、Radial Basis Function（径向基函数法）」 等多种空间插值方法，探索空间可视化带给我们的视觉魅力。
在数据可视化的研究热潮中，如何让数据生动呈现，成了一个具有挑战性的任务，随之也出现了大量的可视化软件。相对于其他商业可视化软件，Python是开源且免费的，而且具有易上手、效果好的优点。 大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文盘点了12款常用的Python数据可视化库，挑选适合自己业务的那一款吧！ 深入学习Python商业数据可视化技术，推荐阅读《Python商业数据可视化实战》。 ▼ Python有很多数据可视化库，这些数据可
本文盘点了12款常用的Python数据可视化库，挑选适合自己业务的那一款吧！Python有很多数据可视化库，这些数据可视化库主要分为交互式可视化库和探索式可视化库。
前面两篇推文我们分别介绍了使用Python和R进行IDW(反距离加权法) 插值的计算及结果的可视化过程，详细内容可见如下：
matplotlib算是python比较底层的可视化库，可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文我将简单介绍12款常用的Python数据可视化库，并在文末送出一本数据可视化书籍！
我们将利用6种不同的图表来揭示时间序列数据的各个方面。重点介绍Python中的plotnine库，这是一种基于图形语法(Grammar of Graphics)的绘图工具。
层次关系型图表主要表示数据个体之间的层次关系，主要包括包含和从属两类。比如公司不同部门的组织结构，不同洲的国家包含关系等，包括热力图（含相关系数图）、节点链接图、树形图、冰柱图、旭日图等。
Matplotlib 是 Python 的一个绘图库，可以绘制出高质量的折线图、散点图、柱状图、条形图等等。它也是许多其他可视化库的基础。
数据可视化是数据科学分析的重要环节，是有效传达数据价值的重要渠道。辛苦整理了一天，我们一睹Python可视化工具的精彩之处。
有很多文章都写过关于 Python 的很多很炫的功能，像变量解压缩，局部函数，枚举可迭代对象等. 在本篇文章中，我会尝试讲解一些我所知道的正在用的一些有趣功能
好在R语言 和 Python 都有对应的解决方案， 分别是patchwork包和patchworklib库。
克里金法（Kriging） 是依据协方差函数对随机过程/随机场进行空间建模和预测（插值）的回归算法。在特定的随机过程，例如固有平稳过程中，克里金法能够给出最优线性无偏估计（Best Linear Unbiased Prediction, BLUP），因此在地统计学中也被称为空间最优无偏估计器(spatial BLUP)。
Python在可视化绘图这块虽然没有像R语言那样具有丰富的拓展工具包，但只要掌握核心的几个绘图工具包就可以完成99%的绘图任务啦！
python是一门优秀的编程语言，而是python成为数据分析软件的是因为python强大的扩展模块。也就是这些python的扩展包让python可以做数据分析，主要包括numpy，scipy，pandas，matplotlib，scikit-learn等等诸多强大的模块，在结合上ipython交互工具 ，以及python强大的爬虫数据获取能力，字符串处理能力，让python成为完整的数据分析工具。
一些可视化库和机器学习库有着内置数据集的传统。因为库的文档和案例通常会使用一些数据集来举例、内置数据集后方便用户学习该库的可视化语法，方便复现效果。
前提：相信看到这篇文章的读者应该已经学会了Docker的安装以及Docker的基本使用，如果还不会的可以参考我之前的文章进行详细学习！ 1.安装版：2300+字！在不同系统上安装Docker！看这一篇文章就够了 2.使用版：Docker学不会？不妨看看这篇文章 学完了Docker之后，今天咱们就来讲解如何在docker部署咱们的python程序！（下图是讲解安装docker时候，会有一期推文讲解部署python程序，今天就实现了） 01 Flask网页项目 本文作者辰哥以之前的一个简单的项目来进行演示
在家闲来无事，就用python绘制了全国各省新型冠状病毒疫情状况动态图表，其地图数据来源于腾讯的疫情实时追踪展示地图：https://github.com/dongli/china-shapefiles
上一篇的推文我们使用geopandas+plotnine 完美绘制高斯核密度插值的空间可视化结果，并提供了一个简单高效的裁剪方法，具体内容点击链接：Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制。
本文使用数据说明：数据截至2月2日24时，累计报告确诊病例17205例，现有重症病例2296例，累计死亡病例361例，累计治愈出院475例。疑似病例21558例。
高维数据在这里泛指高维和多变量数据，它蕴含的数据特征与二维、三维不同空间数据不同。其中，高维是指数据具有多个独立属性，多变量是指数据具有多个相关属性。
使用过python做数据分析的小伙伴都知道，matplotlib是一款命令式、较底层、可定制性强、图表资源丰富、简单易用、出版质量级别的python 2D绘图库。
这个代码以 ipynb后缀名的文件存储，我打开这个文件的方式是使用 Jupyter lab，安装好anaconda3以后jupyter lab默认就可以使用了。
上一篇文章结束了时间序列型图表的绘制，我们掌握了以下的绘制方法（滑动以浏览），对以往的工作做个总结。目的就是简化大家代码的书写过程，拓宽绘图方法，为科研和商业绘图提供帮助。：
上篇推文我们介绍了使用Python的plotnine、Basemap包对空间kde插值结果进行了可视化绘制，当然也包括了具体的插值过程，详细内容大家可以点击下方链接查看：Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制 、Python-Basemap核密度空间插值可视化绘制。
我是R语言的忠实粉丝，并且靠它吃饭。特别提一下Tidyverse，它是一个功能强大、简洁易懂且文档齐全的数据科学平台。我在此向每一位初学者强烈推荐免费的在线电子书R for Data Science。
而在我们第一个可视化学习社群里，也有同学问了类似的问题。正对动态图形，我在公众号中也有介绍过专门绘制的工具，今天这篇推文，我就汇总一下Python语言中绘制动态图的可视化工具~~
实践中可以采用多种方式处理客户细分项目。在上篇中，我们为您介绍了第一种方法：Kmeans，在下篇中，我们将为您介绍后两种方法，帮助您更快成为高级数据科学家（DS)的读者。
本文以一款阿里云市场历史天气查询产品为例，为你逐步介绍如何用 Python 调用 API 收集、分析与可视化数据。希望你举一反三，轻松应对今后的 API 数据收集与分析任务。
“凡尔赛文学”（也称“凡学”），多指通过先抑后扬，明贬暗褒的方式来表现自己优越生活的一种调侃。 年轻时，因假期太无聊，创造了Python。 退休后，又因日子无聊，64岁复出加入微软。 …… 11月13日，这位Python之父Guido Van Rossum发推宣布自己已决定加入微软，他说：「退休生活太无聊了，我决定加入微软的开发者部门！」 用抱怨的语气说出让人极度羡慕的话，一开口就知道是老凡尔赛人了。句句扣重点，果然大神的世界就是这么朴实无华。 如今的微软全面拥抱开源，Guido表示加入微软后将会继续
最近在修订《科研论文配图绘制指南-基于Python》一书的部分章节时，发现在介绍森林图(forest plot) 的绘制方法较为繁琐，决定重新进行修订，当然，修订后的代码和介绍会发布到我们的学习圈子中。今天这篇推文就介绍一下Python绘制森林图的一个超简单工具包-MyForestPlot。
题图：Image by enriquelopezgarre from Pixabay
今天的提问环节是我们第一期可视化课程学员提供的，该同学在学习完我们的第一期课程之后，还是觉得自己的配色不是太好看，让我推荐几个好用的颜色工具包，如下：
在前几篇文章中，我们介绍了数据分布型图表的几种绘制方法，如下图所示（滑动以浏览），对以往的工作做个总结。目的就是简化大家代码的书写过程，拓宽绘图方法，为科研和商业绘图提供帮助。
数据可视化，是指用图形的方式来展现数据，从而更加清晰有效地传递信息，主要方法包括图表类型的选择和图表设计的准则。
正好最近在准备课程新增内容，查阅了很多资料，发现了一个个人根绝非常棒的可视化工具包-MetPy。详细介绍如下：
说真的，我本身使用MATLAB的频率并不是很高，不过最近由于任务的需求，再系统学习MATLAB的绘图部分，也搜集到了横夺好用的绘图工具，特别是针对科研绘图的，趁着这次机会，给大家分享一下吧。
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