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张俊红
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Python数据可视化入门教程
python
数据可视化
matplotlib
pandas
seaborn
什么是数据可视化？数据可视化是为了使得数据更高效地反应数据情况，便于让读者更高效阅读，通过数据可视化突出数据背后的规律，以此突出数据中的重要因素，如果使用Python做数据可视化，建议学好如下这四个Python数据分析包，分别是：
张俊红
2023-03-21
2.3K
0
好看的数据可视化图片是怎样做的？
数据可视化
excel
matplotlib
powerbi
图表
好看的数据可视化图片是怎么样做的？这里我将介绍如下几个知识点，相信掌握如下数据可视化技巧和知识，一定可以让你的图表焕然一新，令人眼前一亮~
张俊红
2023-03-21
1.1K
0
关于数据可视化的方法和工具介绍
python
数据可视化
bi
工具
图表
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。
张俊红
2023-03-21
618
0
8 条数据可视化配色规则
数据可视化
可视化
配色
图表
数据可视化的目标是传达来自数据分析工作流的关键结果。 虽然图表需要美观，但可视化的首要目标不是“高颜值”。
张俊红
2023-03-21
770
0
美化Matplotlib的3个小技巧
matlab
python
numpy
数据可视化
Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性，因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。但是想要完全控制可视化就需要编写更多的代码。 在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧： 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。我创建了一个数据集模拟价格和销售数据。 import pandas a
张俊红
2022-10-09
1.3K
0
告别平庸的图表，这才是数据可视化的正确玩法！
数据可视化
朋友们，你是怎么制作数据图表的？ 分析数据，得出结论；做一张图表，把它粘贴到报告中，再配上说明文字；写一个平平无奇的标题，比如“图1. 平均收入，1990—2020年”；另存为PDF格式，把它发送出去？ 你也许会用几个月甚至几年的时间来整理和分析数据并写出报告，但设计数据图表所用的时间要少得多？ 你可能会打开一个类似于Excel的软件，粘贴数据，单击下拉菜单，选择一张使用过数十次甚至上百次的图表，采用默认格式，并将其粘贴到报告中？ 又或者，你执着于制作一张酷炫、华丽、夺目的数据图表，于是Excel、Tab
张俊红
2022-09-09
309
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搞定高质量数据可视化的20条建议
数据可视化
如今，商业领域的决策越来越重视数据驱动，数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义，发掘数据背后的价值。但是我们发现，实践中很多图表并不容易让人理解，甚至会产生误导。因此本文列出如下20条优化建议，希望能够帮助你实现更好的数据可视化。 01 选择正确的图表类型 如果选择了错误的图表类型，或只是默认使用最常见的图表类型，可能会使用户感到困惑，或对数据的意义产生误解。 一个数据集可以用很多种方式来表述，具体采用哪种方式要取决于用户的需求。 所以一定要从检查数据集和调研用户需求着
张俊红
2022-09-06
1.8K
0
数据可视化设计指南（信息图表篇）
数据可视化
今天分享一篇关于数据可视化设计的好文。 正文 在如今的工作中（尤其是 B 端）越来越多的会开始出现数据可视化的身影，对于一部分小伙伴来说这个概念是较为陌生的，面对这道无形之中提升的“门槛”我们常常会表现的手足无措。所以，为了让大家对于数据可视化不再那么束手无措，我希望能通过这篇文章和大家一起交流学习，解决一些属于我们共同的问题。 那么我们还是老规矩，想要了解一个事物首先需要知道的是它的定义。 数据可视化的基本信息 1. 数据可视化的定义 较为笼统的来说数据可视化是一种由图形、图像、数字等元素组成的语言用
张俊红
2022-08-26
806
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卧槽，又来一个Python神器！！
python
爬虫
数据可视化
数据分析
今天给大家推荐一个优质的Python公众号「法纳斯特」，作者：小F。 学习编程是一个比较枯燥的过程，所以小F平常喜欢分享一些有趣、有料的Python原创项目实战。从2018年8月一直到现在，已经更新接近 百篇原创 文章。 主要有Python基础、爬虫、数据分析、数据可视化等内容，非常受编程学习者的欢迎，不少文章被各大平台转载。 这里精选了50个Python数据分析实战案例，不仅包含源码，还有使用教程。 50+的Python实战案例及使用教程，可在公众号「法纳斯特」后台回复 “合辑” 获取～ 点击关注 回
张俊红
2022-06-07
1K
0
如何正确使用数据可视化图表
数据可视化
译者丨Matrix链接丨https://modus.medium.com/https-medium-com-lucy-todd-how-to-master-data-visualization-7b82217a665a 如果你已有一组或两组可靠的统计，并准备分享给你的听众。写出来？画张图？用表格？为了确保你的听众理解信息，统计的呈现必须要可信和精确。 然而可视化类型的选择，既不是纯粹美学也不是完全个人化。一个不合适的方案，受众可能会觉得乏味或者费解，甚至兼而有之。更有甚之， 不精确的数据可视化会造成你和你
张俊红
2022-03-03
1.4K
0
30个数据可视化小技巧（文末赠书）
数据可视化
数据分析
python
和数据打交道的朋友肯定经常会通过可视化的方式来呈现数据。在这里小编给大家总结了数据可视化制作的30个小技巧，通过列举一些容易被忽略的常见错误，希望最终能够快速提升和巩固你的可视化制作水平（来源：DataHunter） 一、你不得不注意的图表制作小技巧 1、条形图的基线必须从零开始 条形图的原理就是通过比较条块的长度来比较值的大小。当基线被改变了，视觉效果也就扭曲了。 2、使用简单易读的字体 有些时候，排版可以提升视觉效果，增加额外的情感和洞察力。但数据可视化不包括在内。坚持使用简单的无衬线字体(通常是
张俊红
2022-03-03
622
0
用 pyecharts 制作数据可视化大屏之数据地图
数据可视化
前段时间，给大家分享过 20 个炫酷的数据可视化大屏，源代码都是基于 echarts 的，于是我产生了用 Python 来实现数据可视化大屏的想法。
张俊红
2021-02-03
3.6K
0
一篇文章来告诉你可视化是多么重要
数据可视化
今天这一篇文章希望通过一个例子来告诉大家可视化或者说绘图是多么重要。在1973年，统计学家F.J. Anscombe造了四组非常神奇的数字，这四组数字具体有多神奇呢？就是均值、方差、相关性都一样，但是分布却完全不一样。接下来我们来具体看看：
张俊红
2020-03-31
394
0
用扑克牌演示 Python 数据分析
python
数据分析
数据可视化
游戏
扑克牌是我们常见一种娱乐工具，玩法千变万化，为了提高学习 Python 知识的趣味性，我构建了一个扑克牌的数据框，将用它来演示一些 Python 数据分析的功能。
张俊红
2019-09-30
1.3K
0
数据可视化入门篇
数据可视化
总第74篇 本篇要点： 01、数据可视化是什么 02、数据可视化的一般流程 03、常见的数据种类 04、通过可视化你想表达什么信息 05、选择具体的可视化形式 06、图表设计原则 07、常用的可视化工具 01|数据可视化是什么： 数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息（来源于百度百科）。也就是说可视化的存在是为了帮助我们更好的去传递信息。 02|数据可视化的一般流程： 首先我们需要对我们现有的数据进行分析，得出自己的结论，明确要表达的信息和主题（即你通过图表要说明什么问题）。然后
张俊红
2018-04-11
1.5K
0
数据分析学习笔记——数据可视化
数据分析
数据可视化
数据分析学习笔记系列——数据可视化 总第45篇 ▼ 写在前面： 本篇来源于书籍《数据之美—一本书学会可视化设计》的学习后整理所得。全篇主要围绕数据可视化的5个步骤展开，其中重点内容是第三步：“应该使用
张俊红
2018-04-11
1K
0
Python数据可视化——matplotlib使用
python
数据可视化
总第57篇 01|Figure和Subplot: matplotlib的图像都位于figure对象中，相当于一块画布。figure的属性figsize是用来设置figure的大小的。subplot是用来存放坐标系的，一个figure中可以有多个subplot。 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import randn import numpy as np fig=plt.figure() ax1=f
张俊红
2018-04-11
1.6K
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