大家好，最近分享了一些关于数据分析可视化相关的内容，其实在数据分析过程中，基本就是数据采集与处理，再通过描述性分析来探索数据，最后建模预测，而在数据探索部分这一环节你会通过各种图表来对数据进行描述，找到数据的趋势为后续建模做准备，这也是一份数据分析报告中较为吸引眼球的一部分，如果图表做的简陋或不明确，那么自然就没有往下读的兴趣。
https://www.cnblogs.com/chenqionghe/p/12355018.html
可以看出，税前及付息前收益 -20，刚好等于前面的两个数之和，即：150 - 170，最后的净收益 6，刚好等于 -20 + 18 + 10 - 2 。
现如今，越多越多的人使用python制作可视化图表，因为有matplotlib、seaborn等丰富的工具库可供选择，python强大的数据处理能力也为处理制表数据提供了便利。
在数据科学中，有多种工具可以进行可视化。在本文中，我（毛利）展示了使用Python来实现的各种可视化图表。
今天给大家介绍三剑客之一Matplotlib的使用。首先简单介绍用Matplotlib绘制2D和3D图表，具体的方法和属性并没有过多介绍，但是代码中都做了响应的介绍。
有些同学在写论文的时候光注意文字的阐述，忽略掉了一个重要因素——图表。插入的图表不仅无意义，有时候甚至造成图表影响了文章内容表达。
我最常用的数据可视化工具有两个，tableau和matplotlib，基本可以解决所有可视化场景。
实际上，作为最流行和最基础的数据可视化库，Matplotlib在某些方面有些令人困惑，这些部分经常有人问起。
matplotlib是Python科学计算中使用最多的一个可视化库，功能丰富，提供了非常多的可视化方案，基本能够满足各种场景下的数据可视化需求。但功能丰富从另一方面来说也意味着概念、方法、参数繁多，让许多新手望而却步。
matplotlib是Python数据可视化库的OG。尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库。它的设计与MATLAB非常相似，MATLAB是20世纪80年代开发的专有编程语言。
Python 的科学栈相当成熟，各种应用场景都有相关的模块，包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环，只不过过去以来，相对于 R 这样的工具，发展还是落后一些。 幸运的是，过去几年出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh， seaborn， pyga， folium 和 networkx，这些库有些是构建在 matplotlib 之上，还有些有其他一
根据(https://bbs.csdn.net/topics/110051940)认为引入 jcommon.jar,log4j.jar 可以解决这个问题，事实证明，的确如此!
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。
欢迎来到专栏《Python进阶》。在这个专栏中，我们会讲述Python的各种进阶操作，包括Python对文件、数据的处理，Python各种好用的库如NumPy、Scipy、Matplotlib、Pandas的使用等等。我们的初心就是带大家更好的掌握Python这门语言，让它能为我所用。
Matplotlib是非常强大的python画图工具 Matplotlib可以画图线图、散点图、等高线图、条形图、柱形图、3D图形、图形动画等。
Python 可视化库非常多，其中 matplotlib 是优缺点明显的一个库，优点是他非常灵活，缺点就是学习起来相对复杂。
Matplotlib可以说是python数据可视化最重要且常见的工具之一，几乎每个和数据打交道的人都不可避免，还有大量可视化工具是基于它的二次开发。
图中线的两端是圆点或者菱形，旁边都有标注持仓证券商和相对应的持多仓数或持空仓数，且左右线颜色不同。画图思路大体就是：先画水平线图，再用 scatter 散点图画线左右两端的点，然后标注两端名称，以及标题和注解。
数据可视化是指将数据放在可视环境中、进一步理解数据的技术，可以通过它更加详细地了解隐藏在数据表面之下的模式、趋势和相关性。
有小伙伴说，使用 matplotlib 做出来的图表比不上其他的基于 js 包装的库(pyechart、bokeh、plotly等)漂亮，他们可以还可以交互。同时，基于 matplotlib 包装的 seaborn 似乎也比较省代码。
本系列文章主要针对Python语言【pyecharts】库生成折线图功能进行深入探究与二次开发而撰写的，专栏文章的作用是帮助大家在工作中【快速】、【高效】、【美观】、【大气】的展示各种适合【折线图】的数据，且只针对折线图，我相信折线图才是最美的图表，在折线图中你能找到真正的数学之美，当前只针对生成网页类型可以截图使用，也可以通过录制操作过程生成小视频的方式使用，后期我会想办法针对视频自动演示进行研究，可能前几十篇或甚至是上百篇文章都是对折线图的具体探究与深度学习，后面的文章我会写一些功能类的GUI工具，用于生成各类折线图，有望在2024年的年会PPT汇报上给予大家【唯美】的帮助。
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制雷达图
在平时的工作中当我们要总结一些知识的时候就需要一款工具来画画流程图，这里推荐 XMind 软件,用 Xmind 绘制的思维导图看起来思路清晰，那么今天的文章介绍关于思维导图的相关知识以及用 Python 如何操作 Xmind 绘制思维导图。
今天我们会介绍一下10个适用于多个学科的Python数据可视化库，其中有名气很大的也有鲜为人知的。
前天我们在公众号『早起python』与『可乐的数据分析之路』开启了『怎样绘制漂亮的统计图表』系列专题，在两天的时间内我们收到一些粉丝提供的可视化结果，虽然参与的人并不多，但是已经足够我们说明问题了。下面开始点评时间。
强调一下啊，咱们这个教程里第一次出现了3D图，第一次出现了交互式图形（简单粗暴的理解， 用鼠标点击会动的图）
昨天发表了一篇用python教你画心形图表白的文章： 想要表白的看这里，教你用python画不同类型的心形图虏获芳心，值得收藏！！ 里面详细介绍了各种心形图的画法以及最终的表白神器，值得点赞收藏！！
可视化之于数据分析流程中的重要意义不言而喻，它往往是体现数据分析报告的决定性一环，图表做的好、涨薪少不了。本文针对在完成数据分析过程中，介绍个人习惯运用的那些数据可视化工具。
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！
数据可视化的文章我很久之前就打算写了，因为最近用Python做项目比较多，于是就花时间读了seaborn的文档，写下了这篇。 数据可视化在数据挖掘中是一个很重要的部分，将数据用图表形式展示可以很直观地看到数据集的特点（比如正态分布，长尾分布，聚集等），方便下一步怎么对数据进行处理。
狂师的《自动化测试实战宝典：Robot Framework + Python从小工到专家》出版了，内容覆盖了后端接口、Web、移动端、小程序、H5多端自动化技术，兼顾知识广度的同时，也有项目实战深度应用。
系列参考： python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit介绍（一） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 重要组件介绍（二） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 展示组件（三） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit lay-out布局（四） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 缓存（五） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 数据探索案例（六） streamlit + opencv/YOLOv3 快速构建自己的图像目标检测demo网页（七）
Python地图可视化库有大家熟知的pyecharts、plotly、folium，还有稍低调的bokeh、basemap、geopandas，也是地图可视化不可忽视的利器。
说实话，我觉得做个程序员挺好的。日常工作有很多，写代码、对需求、写方案等等，但我最爱画图：流程图、架构图、交互图、功能模块图、UML 类图、部署图、各种可视化图表等等五花八门。
今天的主题是 Excel，相信大家都比较熟悉吧。而且我相信，大家在日常使用 Excel 的时候，肯定会遇到很多重复繁琐的工作，因为我也同样遇到过。这个时候我通常都会思考下，有没有办法让繁琐的事情变得简单些呢，毕竟我们是 Python 使用者嘛！
上一篇文章讲了最小二乘算法的原理。这篇文章通过一个简单的例子来看如何通过Python实现最小乘法的线性回归模型的参数估计。
科研绘图在国外已经非常流行，且被高度重视，国内科研人员也越来越重视科研方面的绘图。
今天继续五分钟学系列，今天的主题是 Excel，相信大家都比较熟悉吧。而且我相信，大家在日常使用 Excel 都时候，肯定会遇到很多重复繁琐都工作，因为我也同样遇到过。这个时候我通常都会思考下，有没有办法让繁琐都事情变得简单些呢，毕竟我们是 Python 使用者嘛！
最近看了一篇文章《一个牛逼的Python 可视化库：PyG2Plot》，可惜只是简单介绍，并且只有一个简陋的官方示例。
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
数据可视化是整个数据分析流程中的关键环节，甚至有着一图定成败的关键性地位。前期，陆续推出了matplotlib和seaborn详细入门教程，对于常规的数据探索和基本图表制作是足够的，但二者的一个共同短板是图表不可交互，缺少那种活灵灵的样子！当Python遇到百度echarts，pyecharts便应用而生，最重要的是支持交互、且可移植到PPT报告中，这效果简直是再理想不过的。
matplotlib官方文档： http://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html （api的调用及一些示例代码）
不过研究PyG2Plot还得先从G2开始讲，它是蚂蚁金服开源一个基于图形语法，面向数据分析的统计图表引擎。后来又在其基础上，封装出业务上常用的统计图表库——G2Plot。
不过研究PyG2Plot还得先从G2开始讲，它是蚂蚁金服开源一个基于图形语法，面向数据分析的统计图表引擎。后来又在其基础上，封装出业务上常用的统计图表库——G2Plot 。
偶然间在网上看到一个研发费用图表，同时显示了各大公司的研发花费以及研发费用占营收的比例。个人认为这个图表非常实用，可以广泛应用于零售业各环节。比如，店铺销售排行榜和对公司的整体业绩贡献，产品销售排行榜和毛利贡献……
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