R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言，其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。
数据可视化是数据分析中极为重要的部分，而数据可视化图表(如条形图，散点图，折线图，地理图等)也是非常关键的一环。Python作为数据分析中最流行的编程语言之一，有几个库可以创建精美而复杂的数据可视化，允许分析人员和统计人员通过方便地在一处提供界面和数据可视化工具而轻松地根据其规范创建可视数据模型！
即使是知识渊博的数据科学家也能提升他们的技术水平。当谈及到分析你编纂的数据时，有大量的工具可以帮助你更好的理解数据。我们与我们的数据科学指导者探讨了很久，最后总结出了一个包括5个数据科学工具的列表，同时这也是你在当今的社会形势下应该掌握的5个数据科学工具。 dedup dedup是一个Python库，使用机器学习快速的对结构化数据进行重复数据删除和实体解析。 数据科学家发现他们经常需要使用SELECT DISTINCT * FROM my_messy_dataset；不幸的是，现实世界中的数据集往往更加复杂
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。
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。
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。
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。
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程： 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断（比如
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断（比如预测） 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包： 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather：一种快速，轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl：读取Microsoft Excel电子表
PivotalR：用于读取Pivitol（Greenplum）和HAWQ数据库中的数据
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！
Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。 受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ：只需一次导入，您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图，包括分面绘图（faceting）、地图、动画和趋势线。 它带有数据集、颜色面板和主题，就像 Plotly.py 一样。Plotly Express 完全免费：凭借其宽松的开源 MIT 许可证，您可以随意使用它（是的，甚至在商业产品中！）。 最重要的是，Plotly Express 与 Plotly 生态系统的其他部分完全兼容：在您的 Dash 应用程序中使用它，使用 Orca 将您的数据导出为几乎任何文件格式，或使用JupyterLab 图表编辑器在 GUI 中编辑它们！
仪表盘在业务风格的报告中特别常见。它们可以用来突出报告的概要和关键内容。仪表盘的布局通常是基于网格搭建的，各个组件排列在各种大小的“盒子”中。
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
近年来，随着分布式数据处理技术的不断革新，Hive、Spark、Kylin、Impala、Presto 等工具不断推陈出新，对大数据集合的计算和存储成为现实，数据仓库/商业分析部门日益成为各类企业和机构的标配。在这种背景下，是否能探索和挖掘数据价值，具备精细化数据运营的能力，就成为判定一个数据团队成功与否的关键。
之前小编给大家推荐过一个支持 R 语言的交互式图形库 Plotly ，不知道大家有没有试试用它画图呢，如果你觉得 Plotly 提供的代码还是有些冗长，那么可以看看今天这个 R 包—— autoplotly[1]，它能帮你一行代码实现可视化。
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。
由于R语言生态系统内容繁复并在不断发展，人们往往容易忽视一些切实有用的知识。这些技巧往往非常简单，但对于完成工作有很大的帮助。
原文：https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
https://towarddatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
要开始使用 Dash Bio，请使用 pip install dash_bio 安装，然后转到 Dash Bio 的文档: http://dash.plot.ly/dash-bio
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像， 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。
上次 R 可视乎主要讲述了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化用 R 包制作地图的基础内容，参见 R可视乎｜空间地理数据可视化（1）。本篇将继续介绍空间地理数据可视化的 R 包和函数。
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
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
作者：Anmol Anmol翻译：王闯（Chuck）校对：赵茹萱本文约2000字，建议阅读5分钟本文主要介绍Python中用来替代Matplotlib和Seaborn的可视化工具plotly，并结合实例讲解了plotly的优点和用法，满足了可视化绘图的交互需求。 是时候升级你的可视化游戏了。 图片源: Unsplash，由Isaac Smith上传 数据可视化是人脑有效理解各种信息的最舒适、最直观的方式。对于需要处理数据的人来说，能够创建漂亮、直观的可视化绘图是一项非常重要的技能，这能够有效地传达数据洞
导读：Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。
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！！
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 编译团队 | 寒小阳 黄念 黄卓君 作者|Megan Risdal 目前，Kaggle用户在我们的开放数据科学平台上创建了近3万颗内核。这代表了惊人且不断增长的可再现知识。我发现我们的代码和数据库是目前了解Python和R最新技术和库的好地方。 在这篇博客中，我将一些优秀的用户内核变成迷你教程，作为在Kaggle上发布的数据集进行绘制地图的开始。这篇文章中，你将学习如何用Python和R，使用包括实际代码示例的几种方法来布局和可视化地理空间数据。我还列出了资源，以便你可
摘要总结：本文介绍了基于Plotly的Web可视化框架的应用和代码示例，包括折线图、散点图、箱线图、热力图、条形图、瀑布流、地图、交互式图表等。此外，还介绍了如何利用Python的Numpy和Pandas库进行数据处理和分析，以及如何通过Python的Plotly库创建交互式图表。本文还介绍了如何将Plotly嵌入到Web应用程序中，并分享了多个Python代码示例和Jupyter Notebook页面。
主要内容：如何安装，运行和使用IPython进行交互式 matplotlib 绘图，数据分析，还有发布代码。
经常利用Python进行数据可视化的朋友一定用过或听说过plotly这样的神器，我在（数据科学学习手札43）Plotly基础内容介绍中也曾做过非常详细的介绍，其渲染出的图像以浏览器为载体，非常精美，且绘制图像的自由程度堪比ggplot2，其为R也提供了接口，在plotly包中，但对于已经习惯用ggplot2进行可视化的朋友而言，自然是不太乐意转向plotly的学习，有趣的是plotly的R包中有着函数ggplotly()，可以将ggplot2生成的图像转换为交互式的plotly图像，且还可以添加上ggplot2原生图像中无法实现的交互标签，最重要的是其使用方法非常傻瓜式，本文就将结合几个小例子来介绍ggplotly()的神奇作用；
这段时间一直在研究ggplot2这个神奇的可视化利器，可是ggplot2纵然所向披靡，唯独无法呈现动态效果！ 最近发现R语言的官方CRAN中有一款名叫plotly的包，详细了解了下，这个plotly是基于js脚本语言开发的专用于动态交互可视化的利器，开发有在线版和桌面本，而且效果相当不错！ 而这里提到的plotly包就是该机构专门针对R语言环境发布的可视化包（具有不仅R语言，给MATLAB和Python都留有接口），不但可以协助ggplot2包将静态图表动态化，而且拥有自己独特的作图函数语法（语法非常精炼，
经常有对比R，Python和Julia之间的讨论，似乎R语言在这三者之中是最为逊色的，实则不可一概而论。
当我们的爬虫程序已经完成使命，帮我们抓取大量的数据。你内心也许会空落落的。或许你会疑惑，自己抓取这些数据有啥用？如果要拿去分析，那要怎么分析呢？
前不久写的那个，关于如何提取json格式数据地图素材中的相关数据，来适应ggplot2场景下的数据框作图，其实那个代码写的一直都没有通用性。 导致我每做一一个需要使用json地图素材的项目，都需要从新修改那个代码，虽然每一次都能简化不少，但是依然无法适用所有的json素材。 知道最近在leaflet社区浏览案例的时候，才发现大神已经提供了很好的json数据解析方案里，起码有两个（保守估计）以上的包可以完胜这个任务，而且是直接调用现成的函数，无需自己编写方案。 瞬间感觉死磕在json上的时间都能再过一个五一小
数值计算是数据挖掘、机器学习的基础。Python提供多种强大的扩展库用于数值计算，常用的数值计算库如下所示。
作者｜Melissa Bierly 选文｜Aileen 翻译｜冯琛 校对｜Elaine琏 数据可视化专家Andy Kirk说过，数据可视化分为两类：探索性可视化图表和解释性可视化图表。解释性可视化图表的目标是进行描述——它们是根据对事物表面的关键线索而被仔细构造出来的。 另一方面，探索性可视化图表建立了与数据库或主题事件的互动，它们帮助用户探索数据，让他们发掘自己的观点：发现他们自己认为相关的或者感兴趣的事物。 通常，探索性可视化图表是交互式的。尽管现在有许多Python绘图库，但只有少数可以创建能够使你
几十年来，研究人员和开发人员一直在争论，对于进行数据科学和数据分析，Python和R语言哪个才是更好的选择？近年来，数据科学在生物技术、金融和社交媒体等多个行业迅速发展。数据科学的重要性不仅得到了业内人士的认可，而且还得到了许多学术机构的认可，目前越来越多的学校都开始设立数据科学学位。
仪表板对于商业场景带来各种优点，通常使用称为BI工具的软件进行创建，但即使是免费可用的BI工具也往往有功能限制。
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