用Python做数据分析离不开pandas，pnadas更多的承载着处理和变换数据的角色，pands中也内置了可视化的操作，但效果很糙。
选自pbpython 机器之心编译 参与：路雪、蒋思源 Matplotlib 能创建非常多的可视化图表，它也有一个丰富的 Python 工具生态环境，很多更高级的可视化工具使用 Matplotlib 作为基础库。因此本文旨在提供一种高效的 Matplotlib 使用方法，并希望该方法可以帮助大家理解如何更有效地进行日常数据分析工作。 简介 对新手来说 Python 可视化实在有些令人挫败。有很多不同的选项，如何选择正确的选项是一个挑战。例如，两年前这篇文章《Overview of Python Visua
Matplotlib 能创建非常多的可视化图表，它也有一个丰富的 Python 工具生态环境，很多更高级的可视化工具使用 Matplotlib 作为基础库。因此本文旨在提供一种高效的 Matplotlib 使用方法，并希望该方法可以帮助大家理解如何更有效地进行日常数据分析工作。
python中最基本的作图库就是matplotlib，是一个最基础的Python可视化库，一般都是从matplotlib上手Python数据可视化，然后开始做纵向与横向拓展。
在当今信息爆炸的时代，我们面对的数据量越来越大，如何高效地处理和分析数据成为了一种迫切的需求。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的数据处理和分析库，帮助我们轻松应对这个挑战。本文将为您介绍如何在Python中实现高效的数据处理与分析，以提升工作效率和数据洞察力。
探索性数据分析是数据科学模型开发和数据集研究的重要组成部分之一。在拿到一个新数据集时首先就需要花费大量时间进行EDA来研究数据集中内在的信息。自动化的EDA软件包可以用几行Python代码执行EDA。在本文中整理了10个可以自动执行EDA并生成有关数据的见解的软件包，看看他们都有什么功能，能在多大程度上帮我们自动化解决EDA的需求。
这是「进击的Coder」的第 719 篇技术分享 来源：数据 STUDIO “ 阅读本文大概需要 7 分钟。 ” 探索性数据分析是数据科学模型开发和数据集研究的重要组成部分之一。在拿到一个新数据集时首先就需要花费大量时间进行 EDA 来研究数据集中内在的信息。自动化的 EDA Python 包可以用几行 Python 代码执行 EDA。在本文中整理了 10 个可以自动执行 EDA 并生成有关数据的见解的 Python 包，看看他们都有什么功能，能在多大程度上帮我们自动化解决 EDA 的需求。 DTale
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。
先来了解一下Pandas库，其实Pandas是基于NumPy构建的，它提供了高效的数据结构和数据分析工具。Pandas库主要包括两种重要的数据结构：Series和DataFrame。其中，Series是一维标签数组，类似于带有标签的一列数据；DataFrame是二维表格，由多个Series组成，类似于一个电子表格或数据库中的表。
在数据科学和分析的世界里，将数据可视化是至关重要的一步，它能帮助我们更好地理解数据，发现潜在的模式和关系。Python 提供了多种可视化工具，HvPlot 是其中一个出色的库，专为简单且高效的交互式可视化设计。
数据可视化是数据科学和分析中不可或缺的一部分，而Python中的Matplotlib和Seaborn库为用户提供了强大的工具来创建各种可视化图表。本文将介绍如何使用这两个库进行数据可视化，并提供一些实用的代码示例和解析。
编译：黄念 席雄芬 校对：王婧 图片来源：bokeh.pydata.org ◆ ◆ ◆ 引言 最近，我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”，并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中，我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径，以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 ◆ ◆ ◆ 什么是Bokeh Bokeh是一个
今天给大家分享一篇可视化干货，介绍的是功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly，教你如何用超简单的（甚至只要一行！）代码，绘制出更棒的图表。
数据透视表是一种用于进行数据分析和探索数据关系的强大工具。它能够将大量的数据按照不同的维度进行聚合，并展示出数据之间的关系，帮助我们更好地理解数据背后的模式和趋势。在Python中，有多个库可以用来创建和操作数据透视表，其中最常用的是pandas库。
本文将从Python生态、Pandas历史背景、Pandas核心语法、Pandas学习资源四个方面去聊一聊Pandas，期望能带给大家一点启发。
Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表。本文主要推荐一个学习使用Matplotlib的步骤。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
导读：我们介绍过用matplotlib制作图表的一些tips，感兴趣的同学可以戳→纯干货：手把手教你用Python做数据可视化（附代码）。matplotlib是一个相当底层的工具。你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。
五月份TIOBE编程语言排行榜，Python追上Java又回到第二的位置。Python如此受欢迎一方面得益于它崇尚简洁的编程哲学，另一方面是因为强大的第三方库生态。
Pandas 提供了强大的数据可视化工具，可以帮助你更好地理解数据、发现模式和进行探索性数据分析。本篇博客将深入介绍 Pandas 中的数据可视化功能，并通过实例演示如何创建各种图表和图形。
今天带大家一起学习一个小众，但很厉害的可视化库mplfinance，一起掌握最灵活的python库来创建漂亮的金融可视化。
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本文介绍了用Python进行时间序列分解的不同方法，以及如何在Python中进行时间序列预测的一些基本方法和示例。
本文介绍了如何在Jupyter Notebook中创建交互内容。所谓内容，主要指可视化内容。不过我们很快就会看到，这里的可视化内容不仅包括通常的图表，还包括有助于探索数据的交互界面和动画。
https://towarddatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
原文：https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
首先，我们需要安装 geopandas 和 shapely 库。可以通过以下命令来安装：
本文由 PPV课 - korobas 翻译，未经许可，禁止转载！ 原文翻译链接：http://pbpython.com/visualization-tools-1.html 一、介绍 在Python中，有很多数据可视化途径。因为这种多样性，造成很难选择。本文包括一些比较常见的可视化工具的样例，并将指导如何利用它们来创建简单的条形图。我将采用下面的工具来创建绘图数据示例： Pandas Seaborn ggplot Bokeh pygal Plotly 在实例中，我们利用pandas来操作数据，驱动
大家好，我是老表，今天这篇文章和大家分享一下如何利用Python获取股票、基金数据，并进行可视化，为金融分析&可视化先导篇。
统计分析就是去理解一个数据集中变量之间的关系，以及这些关系如何受到其他变量的影响。Seaborn 的主要用处就是可视化这个过程。当数据以恰当的方式展示出来时，读者可以直观地观察到某些趋势并发现变量之间的关系。
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。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
现如今大数据已人尽皆知，但在这个信息大爆炸的时代里，空有海量数据是无实际使用价值，更不要说帮助管理者进行业务决策。那么数据有什么价值呢？用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来？ 答案是要提供像人眼一样的直觉的、交互的和反应灵敏的可视化环境。数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息，直观、形象地显示海量的数据和信息，并进行交互处理。 数据可视化的应用十分广泛,几乎可以应用于自然科学、工程技术、金融、通信和商业等各种领域。下面我们基于Python，简单地介绍一下适用于各个领域的几个实用的可视化库，快速带你入门！！
我们现在将深入研究M atplotlib 包，以便在 Python 中进行可视化。Matplotlib 是一个基于 NumPy 数组的多平台数据可视化库，旨在兼容更广泛的 SciPy 技术栈。它由 John Hunter 在 2002 年构思，最初是作为 IPython 的补丁，用于通过来自 IPython 命令行的gnuplot实现 MATLAB 风格的交互式绘图。
上一篇利用交互式可视化分析了一下金州勇士队4年3冠的原因，其中数据处理部分使用了numpy和pandas，可视化部分使用的是Bokeh和Plotly，效果非常赞，链接如下：
今天小编总结归纳了若干个常用的可视化图表，并且通过调用plotly、matplotlib、altair、bokeh和seaborn等模块来分别绘制这些常用的可视化图表，最后无论是绘制可视化的代码，还是会指出来的结果都会通过调用streamlit模块展示在一个可视化大屏，出来的效果如下图所示
我们常用Python语言的matplotlib库和seaborn库实现数据可视化。实际上，pandas基于其数据框结构也能够便捷地绘制出各种类型的图形，以实现数据可视化的目的。
简介 在Python的世界里，可视化你的数据有多种选择。由于这种多样性，决定何时使用哪一个确实是种挑战。这篇文章包含由更受欢迎的包中的一部分制作的示例，并说明如何使用它们创建一个简单的条形图。我将使用： Pandas Seaborn ggplot Bokeh pygal Plotly 在例子中，我将使用Pandas处理数据并驱动可视化。大多数情况下这些工具可以在没有pandas的环境中运行，但是我认为pandas和可视化工具的结合非常普遍，这是最合适的开始之处。 Matplotlib怎么样？ Matpl
数据可视化可以让我们很直观的发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，可以帮助我们更好的给他人解释现象，做到一图胜千文的说明效果。
Seaborn是构建在matplotlib之上的数据可视化库，与Python中的pandas数据结构紧密集成。可视化是Seaborn的核心部分，可以帮助探索和理解数据。
作为一名数据分析师，自己对Pandas有过系统的学习和应用实践，对其大部分功能甚至骚操作也称得上有所研究，前期也写过太多的Pandas应用技巧相关的文章。那么在赞美之余，有没有一些觉得不好的设计呢？今天本文就来吐槽3个自己觉得Pandas设计有欠妥当的地方，纯为个人见解！
我们现在将深入研究Matplotlib包，以便在Python中进行可视化。 Matplotlib是一个基于NumPy阵列的多平台数据可视化库，旨在与更广泛的SciPy协同工作。它由John Hunter在2002年构思，最初是作为IPython的补丁，用于通过来自IPython命令行的gnuplot实现交互式MATLAB风格的绘图。 IPython的创始人Fernando Perez当时正完成他的博士学位，而约翰知道他几个月没时间补丁了。约翰认为这是他自己开始的一个提示，Matplotlib软件包诞生了，2003年发布了0.1版本。当它被作为太空望远镜科学研究所选择的绘图包时，它得到了早期的提升。哈勃望远镜背后的科学家在财务上支持Matplotlib的开发并大大扩展了其功能。
Pandas 是一种非常流行的数据分析工具，同时它还为数据可视化提供了很好的选择。
让我们看一下使用Python进行数据可视化的主要库以及可以使用它们完成的所有类型的图表。我们还将看到建议在每种情况下使用哪个库以及每个库的独特功能。
大家好，今天让我们看一下使用Python进行数据可视化的主要库，以及可以使用它们完成的所有类型的图表。我们还将看到建议在每种情况下，使用哪个库以及每个库的独特功能。
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