这篇博客将介绍python中可视化比较棒的3D绘图包，pyecharts、matplotlib、openpyxl。基本的条形图、散点图、饼图、地图都有比较成熟的支持。
Matplotlib 是 Python 提供的一个绘图库，通过该库我们可以很容易的绘制出折线图、直方图、散点图、饼图等丰富的统计图，安装使用 pip install matplotlib 命令即可，Matplotlib 经常会与 NumPy 一起使用。
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。
plot()的参数设置subplots=True即可自动对dataframe数据生成子图的可视化图形。
绘图是数据分析工作中的重要一环，是进行探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python工具包之一，它是一个跨平台库，用于根据数组中的数据制作2D图，主要用于绘制一些统计图形，例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱型图等。
导读：绘图是数据分析工作中的重要一环，是探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一，本文主要介绍数据可视化分析工具：Matplotlib。
在数据科学领域，数据可视化是一种强大的工具，能够将复杂的数据转化为易于理解和分析的图形。Matplotlib作为Python中最流行的数据可视化库，为我们提供了丰富的绘图功能和灵活的绘图选项。本文将深入探索Matplotlib。
绘图是数据分析工作中的重要一环，是探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一，本文主要介绍数据可视化分析工具：Matplotlib。
今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作，Pandas其实提供了一个绘图方法plot()，可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。
MATlAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学习、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域。MATLAB在数值计算方面首屈一指，也是使用最广泛的科研绘图软件之一。优点：编程效率高 便于矩阵计算。缺点：循环效率低 封装性不好。
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。
除了使用scatter函数之外，还可以使用plot函数后加参数'o'来实现，代码如下所示：
https://www.cnblogs.com/chenqionghe/p/12355018.html
上篇中，介绍了numpy的常用接口及使用，并对部分接口方法进行了详细对比。与之齐名，matplotlib作为数据科学的的另一必备库，算得上是python可视化领域的元老，更是很多高级可视化库的底层基础，其重要性不言而喻。
你可以使用matplotlib.path模块，在maplotlib中添加任意路径：
今天我们要来了解折线图，散点图，条形图，直方图，饼图和器特点。认识Matplotlib的图像结构，并以Matplotlib绘制折线图为例来掌握设置辅助显示层；此外，用Matplotlob设置辅助显示层，内容还增添拓展部份，平时用到的不是很多，作为了解即可。
今天要跟大家分享的技巧是子弹图（Bullet Chart）在条形图中的实现！ ▽▼▽ 前一篇分享了子弹图（柱形形式）的 制作技巧，这一片接着讲解子弹图在条形图中的实现方式！ ●●●●● 原数据是一致的
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], …, **kwargs)
关于pandas的可视化的用法还有很多，这里不再拓展，但还是建议使用matplotlib，seaborn等库完成绘图。
1.2 使用matplotlib.pyplot中的annotate()函数标注文字
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。
内容来源：和鲸社区 有效图表的重要特征： 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单，您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。 01 关联 （Correlation） 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系。也就是说，一个变量如何相对于另一个变化。 1、散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。在 matplotlib 中，您可以使用 plt.scatte
在上面的三个面板中分别画出了sin,cos图，前面两个参数分别为x轴， y轴数据。ax2的第三个参数“go--”是matlab风格的绘图，ax3上给出了点的标记maker，这一块是可以自己定义的，可以参考我上一篇文章数据分析 ——数据可视化matplotlib(一)。
最近在重新整理日报，周报，月报的数据展现形式，越发觉得一份数据如何展现对于我们数据分析师的受众而言是非常重要的，数据是一种艺术，其原因之一在于如何把数字通过我们的处理变成一张漂亮的图形，意义有时候很重要，换句话，这也是体现一个人的态度和实力的渠道。 前段时间看了《Excel图表之道》这本书，收益良多。打开了我的数据展现和分析的思路，一份数据在不同的、合理的图表展示出来，代表和反映了不同的信息。恰好一位网友给我看了一张图，我觉得挺好，有些情况下我们可以这么拿出来秀一下，但更多的是展示信息给我们的受众。展示的图
今天跟大家分享的是另一种升级版的条形蝴蝶图！ ▽▼▽ 之前曾出过一期关于蝴蝶图的教程，是一个关于Facebook、Twitter用户年龄分布的图表，今天之所以还要写蝴蝶图（升级版）的教程，是因为之前那
r表示不需要转义,raw(生的)，LATEX用法，python中使用latex,需要在文本的后面加上$,\pi会转义为pi
添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图，每个子图显示一个数据子集。要通过单个变量来划分您的绘图，请使用facet_wrap（）。 facet_wrap（）的第一个参数应该是一个公式，你用〜后跟一个变量名创建（这里“formula”是R中数据结构的名称，而不是“equation”的同义词）。 传递给facet_wrap（）的变量应该是离散的。
第一天我们介绍过Matplotlib，它是一个Python 2D绘图库，它可以在各种平台上以各种硬拷贝格式和交互式环境生成出具有出版品质的图形。只需几行代码即可生成绘图，直方图，条形图,散点图等。
一、数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
Matplotlib是一个功能强大的数据可视化库，为数据科学家提供了丰富的工具和功能，可以以直观的方式呈现数据。
水平条形图以矩形条的形式呈现数据类别，其宽度与它们所代表的数值成正比。本文展示了如何在垂直条形图的基础上创建一个水平柱状图。
本篇教程，内容十分丰富，虽然是单篇，大家务必多多练习，可以充当一周的学习内容，静下心来慢慢吸收。
条形图（bar chart）也称为柱状图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表，长方形的长度与它所对应的数值呈一定比例。
导读：上篇Tableau可视化之多变折线图一文中，介绍了Tableau折线图的几种花样作图方法，今天本文继续就另一个基本可视化图表——条形图的制图及变形进行介绍。
通过使用Excel进行数据分析，我们已经学会了从原始数据中得到分下面的分析结果：统计出每个城市的数据分析师招聘数量。
Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像，是用Python画图的必备技能。对于这个教程，大家最好亲自码一遍代码，这样可以更有收获。
https://r4ds.hadley.nz/data-visualize#visualizing-relationships
缺失值处理是一个数据分析工作者永远避不开的话题，如何认识与理解缺失值，运用合适的方式处理缺失值，对模型的结果有很大的影响。本期Python数据分析实战学习中，我们将详细讨论数据缺失值分析与处理等相关的一系列问题。
条形图通过垂直的或水平的条形展示了类别型变量的分布（频数）。函数：barplot(height)
接上回继续，RPD文件做好上传后，好戏才刚刚开始！今天我们学习如何做一个最基础的数据分析 步骤： 1、如果BIEE安装在本机，直接登录http://localhost:9704/analytics/
“一张图胜过千言万语”，对于数据来说同样地，“一张可视化的图片胜过一张复杂的数据表格或报告”。
条形图专用于离散变量和数值变量之间的可视化展现，其通过柱子的高低，直观地比较离散变量各水平之间的差异，它被广泛地应用于工业界和学术界。在R语言的ggplot2包中，读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢？又见过哪些种类的条形图呢？在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。
在R语言里我们可以利用dotchart(x, labels=, groups=, gcolor=, cex=)函数来绘制点图，参数x是一组数值型向量，labels这个参数则是代表x中每个值的标签，其数据类型也是向量，这两个是基本参数。除此以外，groups参数可以对x进行分组，gcolor指定各个组的颜色，而cex则可以控制标签的尺寸。在这里我们仍将使用R内置的mtcars数据集来演示。
今天给大家讲解在图表中长数据标签的特殊处理方法！ ▽ 如果你的图表要求必须添加数据标签的话 最大的困惑就是对于哪些特别长的数据标签 加上之后图表是这样的 看起来很别扭是吧 由于横轴数据标签过长 软件
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在制作图表时，你是否会纠结于选择那种图表来展示自己的数据更合适呢？本文就来对易混图表进行一下解析，帮助大家精准制表！ 柱形图、条形图有什么不同 柱形图和条形图都是用来体现数据对比的图表。在没有深入分析这两种图表时，人们容易混淆两者的应用场景，认为这两种图表的区别只不过是柱形的方向不同，即一个横向、一个竖向，其实不然。 对这两种图表进行选择时，要从数据特征、展示工具等方面来进行分析，思路如图1所示。 图1 柱形图和条形图的选择分析思路 1．考虑数据名
在上面说到堆叠条形图的时候，我们说到，由于内部比例相对变化的问题。所以不建议用堆叠的条形图来可视化时间序列的数据。但是如果只有两个分组的话，那么就可以使用堆叠的条形图了。例如在观察一个地方一段时间男女比例构成的时候，我们就可以使用堆叠的条形图的。
是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列。——维基百科
由于经常有读者在文章留言中问到“这些好看的数据可视化图片都是用什么做的呀？”之类的问题，今天Alfred就来推荐一些实用的数据可视化工具给大家，这些工具包含：
千呼万唤出来的Excel新图表，真的好用么？真的够用么？从来对图表有点追求的人都很不屑于用Excel原生图表出来的效果，颜色丑，看多两眼就显呆板，就连新出的一堆瀑布图、树状图、漏斗图等也不出例外。
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