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《Python數據可視化編程實戰》（Igor Milovanovic）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Python數據可視化編程實戰

作者：Igor Milovanovic

譯者：顓清山

豆瓣評分：7.2

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2015-5-1

頁數：242

內容簡介：

《Python數據可視化編程實戰》是一本使用Python實現數據可視化編程的實戰指南，介紹了如何使用Python最流行的庫，通過60餘種方法創建美觀的數據可視化效果。

全書共8章，分別介紹了准備工作環境、了解數據、繪制並定製化圖表、學習更多圖表和定製化、創建3D可視化圖表、用圖像和地圖繪制圖表、使用正確的圖表理解數據以及更多matplotlib知識。

《Python數據可視化編程實戰》適合那些對Python編程有一定基礎的開發人員，可以幫助讀者從頭開始了解數據、數據格式、數據可視化，並學會使用Python可視化數據。

B. python可視化界面怎麼做

這個非常簡單，PyQt就可以輕松實現，一個基於Qt的介麵包，可以直接拖拽控制項設計UI界面，下面我簡單介紹一下這個包的安裝和使用，感興趣的朋友可以自己嘗試一下：

1.首先，安早坦裝PyQt模塊，這個直接在cmd窗口輸入命令「pipinstallpyqt5」就行，如下，整個模塊比較大，下載過程需要等待一會兒，保持聯網：

2.安裝完成後，我們就可以直接打開Qt自帶的QtDesigner設計師設計界面了，這里默認會安裝到site-packages->PyQt5->Qt->bin目錄，打開後的界面如下，可以直接新建對話框等窗口，所有的控制項都可以直接拖拽，編輯屬性，非常方便：

3.這里我簡單的設計了一個登錄窗口，2個輸入框和2個按鈕，如下，這里可以直接使用QSS對界面進行美化（設置styleSheet屬性即可），類似網頁的CSS，如果你有一定的前端基礎，那麼美化起來會非常容易：

設計完成後，還只是一個ui文件，不是現成的Python代碼，還需要藉助pyuic5工具（也在bin目錄下）才能將ui文件轉化為Python代碼，切換到ui文件所在目錄，輸入命令「pyuic5-ologin.pylogin.ui」即可（這里替換成你的ui文件），轉化成功後的Python代碼如下（部分截圖）：

還需要在最下面添加一個main函數，創建上面Ui_Form類對象顯示窗口即可，如下：

最後點擊運行程序，效果如下，和剛才設計的界面效果一模一樣：

至此，我們就完成了利用Python的PyQt模塊直接拖拽控制項來設計UI界面。總的來說，整個過程非常簡單，只要你有一定的Python基礎，熟悉一下操作過桐薯程，很快就能掌握的，當然，還有許多其他UI開發模塊，像tkinter，wxPython，Eric6等，也都非常不錯，網上也有相關教程和資料，介紹的非常詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留局睜者言進行補充。

C. python數據可視化--可視化概述

數據可視化是python最常見的應用領域之一，數據可視化是藉助圖形化的手段將一組數據以圖形的形式表達出來，並利用數據分析和開發工具發現其中未知信息的數據處理過程。

在學術界有一句話廣為流傳，A picture worths thousand words，就是一圖值千言。在課堂上，我經常舉的例子就是大家在刷朋友圈的時候如果看到有人轉發一篇題目很吸引人的文章時，我們都會點擊進去，可能前幾段話會很認真地看，文章很長的時候後面就會一目十行，失去閱讀的興趣。

所以將數據、表格和文字等內容用圖表的形式表達出來，既能提高讀者閱讀的興趣，還能直觀表達想要表達的內容。

python可視化庫有很多，下面列舉幾個最常用的介紹一下。

matplotlib

它是python眾多數據可視化庫的鼻祖，也是最基礎的底層數據可視化第三方庫，語言風格簡單、易懂，特別適合初學者入門學習。

seaborn

Seaborn是在matplotlib的基礎上進行了更高級的API封裝，從而使得作圖更加容易，在大多數情況下使用seaborn能做出很具有吸引力的圖，而使用matplotlib就能製作具有更多特色的圖。應該把Seaborn視為matplotlib的補充，而不是替代物。

pyecharts

pyecharts是一款將python與echarts結合的強大的數據可視化工具，生成的圖表精巧，交互性良好，可輕松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架，得到眾多開發者的認可。

bokeh

bokeh是一個面向web瀏覽器的互動式可視化庫，它提供了多功能圖形的優雅、簡潔的構造，並在大型數據集或流式數據集上提供高性能的交互性。

python這些可視化庫可以便捷、高效地生成豐富多彩的圖表，下面列舉一些常見的圖表。

柱形圖

條形圖

坡度圖

南丁格爾玫瑰圖

雷達圖

詞雲圖

散點圖

等高線圖

瀑布圖

相關系數圖

散點曲線圖

直方圖

箱形圖

核密度估計圖

折線圖

面積圖

日歷圖

餅圖

圓環圖

馬賽克圖

華夫餅圖

還有地理空間型等其它圖表，就不一一列舉了，下節開始我們先學習matplotlib這個最常用的可視化庫。

D. 強烈推薦一款Python可視化神器！強烈必備！

Plotly Express 是一個新的高級 Python 可視化庫：它是 Plotly.py 的高級封裝，它為復雜的圖表提供了一個簡單的語法。

受 Seaborn 和 ggplot2 的啟發，它專門設計為具有簡潔，一致且易於學習的 API ：只需一次導入，您就可以在一個函數調用中創建豐富的互動式繪圖，包括分面繪圖（faceting）、地圖、動畫和趨勢線。 它帶有數據集、顏色面板和主題，就像 Plotly.py 一樣。

Plotly Express 完全免費：憑借其寬松的開源 MIT 許可證，您可以隨意使用它（是的，甚至在商業產品中！）。

最重要的是，Plotly Express 與 Plotly 生態系統的其他部分完全兼容：在您的 Dash 應用程序中使用它，使用 Orca 將您的數據導出為幾乎任何文件格式，或使用JupyterLab 圖表編輯器在 GUI 中編輯它們！

用 pip install plotly_express 命令可以安裝 Plotly Express。

一旦導入Plotly Express（通常是 px ），大多數繪圖只需要一個函數調用，接受一個整潔的Pandas dataframe，並簡單描述你想要製作的圖。 如果你想要一個基本的散點圖，它只是 px.scatter（data，x =「column_name」，y =「column_name」）。

以下是內置的 Gapminder 數據集的示例，顯示2007年按國家/地區的人均預期壽命和人均GDP 之間的趨勢：

如果你想通過大陸區分它們，你可以使用 color 參數為你的點著色，由 px 負責設置默認顏色，設置圖例等：

這里的每一點都是一個國家，所以也許我們想要按國家人口來衡量這些點...... 沒問題：這里也有一個參數來設置，它被稱為 size：

如果你好奇哪個國家對應哪個點？ 可以添加一個 hover_name ，您可以輕松識別任何一點：只需將滑鼠放在您感興趣的點上即可！ 事實上，即使沒有 hover_name ，整個圖表也是互動的：

也可以通過 facet_col =」continent「 來輕松劃分各大洲，就像著色點一樣容易，並且讓我們使用 x軸 對數（log_x）以便在我們在圖表中看的更清晰：

也許你不僅僅對 2007年 感興趣，而且你想看看這張圖表是如何隨著時間的推移而演變的。 可以通過設置 animation_frame=「year」 （以及 animation_group =「country」 來標識哪些圓與控制條中的年份匹配）來設置動畫。

在這個最終版本中，讓我們在這里調整一些顯示，因為像「gdpPercap」 這樣的文本有點難看，即使它是我們的數據框列的名稱。 我們可以提供更漂亮的「標簽」 （labels），可以在整個圖表、圖例、標題軸和懸停（hovers）中應用。 我們還可以手動設置邊界，以便動畫在整個過程中看起來更棒：

因為這是地理數據，我們也可以將其表示為動畫地圖，因此這清楚地表明 Plotly Express 不僅僅可以繪制散點圖（不過這個數據集缺少前蘇聯的數據）。

事實上，Plotly Express 支持三維散點圖、三維線形圖、極坐標和地圖上三元坐標以及二維坐標。 條形圖（Bar）有二維笛卡爾和極坐標風格。

進行可視化時，您可以使用單變數設置中的直方圖（histograms）和箱形圖（box）或小提琴圖（violin plots），或雙變數分布的密度等高線圖（density contours）。 大多數二維笛卡爾圖接受連續或分類數據，並自動處理日期/時間數據。 可以查看我們的圖庫 (ref-3) 來了解每個圖表的例子。

數據 探索 的主要部分是理解數據集中值的分布，以及這些分布如何相互關聯。 Plotly Express 有許多功能來處理這些任務。

使用直方圖（histograms），箱形圖（box）或小提琴圖（violin plots）可視化單變數分布：

直方圖：

箱形圖：

小提琴圖：

還可以創建聯合分布圖（marginal rugs），使用直方圖，箱形圖（box）或小提琴來顯示雙變數分布，也可以添加趨勢線。 Plotly Express 甚至可以幫助你在懸停框中添加線條公式和R²值！ 它使用 statsmodels 進行普通最小二乘（OLS）回歸或局部加權散點圖平滑（LOWESS）。

在上面的一些圖中你會注意到一些不錯的色標。 在 Plotly Express 中， px.colors 模塊包含許多有用的色標和序列：定性的、序列型的、離散的、循環的以及所有您喜歡的開源包：ColorBrewer、cmocean 和 Carto 。 我們還提供了一些功能來製作可瀏覽的樣本供您欣賞（ref-3）：

定性的顏色序列：

眾多內置順序色標中的一部分：

我們特別為我們的互動式多維圖表感到自豪，例如散點圖矩陣（SPLOMS）、平行坐標和我們稱之為並行類別的並行集。 通過這些，您可以在單個圖中可視化整個數據集以進行數據 探索 。 在你的Jupyter 筆記本中查看這些單行及其啟用的交互：

散點圖矩陣（SPLOM）允許您可視化多個鏈接的散點圖：數據集中的每個變數與其他變數的關系。 數據集中的每一行都顯示為每個圖中的一個點。 你可以進行縮放、平移或選擇操作，你會發現所有圖都鏈接在一起！

平行坐標允許您同時顯示3個以上的連續變數。 dataframe 中的每一行都是一行。 您可以拖動尺寸以重新排序它們並選擇值范圍之間的交叉點。

並行類別是並行坐標的分類模擬：使用它們可視化數據集中多組類別之間的關系。

Plotly Express 之於 Plotly.py 類似 Seaborn 之於 matplotlib：Plotly Express 是一個高級封裝庫，允許您快速創建圖表，然後使用底層 API 和生態系統的強大功能進行修改。 對於Plotly 生態系統，這意味著一旦您使用 Plotly Express 創建了一個圖形，您就可以使用Themes，使用 FigureWidgets 進行命令性編輯，使用 Orca 將其導出為幾乎任何文件格式，或者在我們的 GUI JupyterLab 圖表編輯器中編輯它 。

主題（Themes）允許您控制圖形范圍的設置，如邊距、字體、背景顏色、刻度定位等。 您可以使用模板參數應用任何命名的主題或主題對象：

有三個內置的 Plotly 主題可以使用， 分別是 plotly， plotlywhite 和 plotlydark。

px 輸出繼承自 Plotly.py 的 Figure 類 ExpressFigure 的對象，這意味著你可以使用任何 Figure 的訪問器和方法來改變 px生成的繪圖。 例如，您可以將 .update（） 調用鏈接到 px 調用以更改圖例設置並添加註釋。 .update（） 現在返回修改後的數字，所以你仍然可以在一個很長的 Python 語句中執行此操作：

在這里，在使用 Plotly Express 生成原始圖形之後，我們使用 Plotly.py 的 API 來更改一些圖例設置並添加註釋。

Dash 是 Plotly 的開源框架，用於構建具有 Plotly.py 圖表的分析應用程序和儀錶板。Plotly Express 產生的對象與 Dash 100％兼容，只需將它們直接傳遞到 dash_core_components.Graph，如下所示： dcc.Graph（figure = px.scatter（...））。 這是一個非常簡單的 50行 Dash 應用程序的示例，它使用 px 生成其中的圖表：

這個 50 行的 Dash 應用程序使用 Plotly Express 生成用於瀏覽數據集的 UI 。

可視化數據有很多原因：有時您想要提供一些想法或結果，並且您希望對圖表的每個方面施加很多控制，有時您希望快速查看兩個變數之間的關系。 這是交互與 探索 的范疇。

Plotly.py 已經發展成為一個非常強大的可視化交互工具：它可以讓你控制圖形的幾乎每個方面，從圖例的位置到刻度的長度。 不幸的是，這種控制的代價是冗長的：有時可能需要多行 Python 代碼才能用 Plotly.py 生成圖表。

我們使用 Plotly Express 的主要目標是使 Plotly.py 更容易用於 探索 和快速迭代。

我們想要構建一個庫，它做出了不同的權衡：在可視化過程的早期犧牲一些控制措施來換取一個不那麼詳細的 API，允許你在一行 Python 代碼中製作各種各樣的圖表。 然而，正如我們上面所示，該控制項並沒有消失：你仍然可以使用底層的 Plotly.py 的 API 來調整和優化用 Plotly Express 製作的圖表。

支持這種簡潔 API 的主要設計決策之一是所有 Plotly Express 的函數都接受「整潔」的 dataframe 作為輸入。 每個 Plotly Express 函數都體現了dataframe 中行與單個或分組標記的清晰映射，並具有圖形啟發的語法簽名，可讓您直接映射這些標記的變數，如 x 或 y 位置、顏色、大小、 facet-column 甚至是 動畫幀到數據框（dataframe）中的列。 當您鍵入 px.scatter（data，x ='col1'，y='col2'） 時，Plotly Express 會為數據框中的每一行創建一個小符號標記 - 這就是 px.scatter 的作用 - 並將 「col1」 映射到 x 位置（類似於 y 位置）。 這種方法的強大之處在於它以相同的方式處理所有可視化變數：您可以將數據框列映射到顏色，然後通過更改參數來改變您的想法並將其映射到大小或進行行分面（facet-row）。

接受整個整潔的 dataframe 的列名作為輸入（而不是原始的 numpy 向量）也允許 px 為你節省大量的時間，因為它知道列的名稱，它可以生成所有的 Plotly.py 配置用於標記圖例、軸、懸停框、構面甚至動畫幀。 但是，如上所述，如果你的 dataframe 的列被笨拙地命名，你可以告訴 px 用每個函數的 labels 參數替換更好的。

僅接受整潔輸入所帶來的最終優勢是它更直接地支持快速迭代：您整理一次數據集，從那裡可以使用 px 創建數十種不同類型的圖表，包括在 SPLOM 中可視化多個維度 、使用平行坐標、在地圖上繪制，在二維、三維極坐標或三維坐標中使用等，所有這些都不需要重塑您的數據！

在 API 級別，我們在 px 中投入了大量的工作，以確保所有參數都被命名，以便在鍵入時最大限度地發現：所有 scatter -類似的函數都以 scatter 開頭（例如 scatter_polar， scatter_ternary）所以你可以通過自動補全來發現它們。 我們選擇拆分這些不同的散點圖函數，因此每個散點圖函數都會接受一組定製的關鍵字參數，特別是它們的坐標系。 也就是說，共享坐標系的函數集（例如 scatter， line ＆ bar，或 scatter_polar， line_polar 和 bar_polar ）也有相同的參數，以最大限度地方便學習。 我們還花了很多精力來提出簡短而富有表現力的名稱，這些名稱很好地映射到底層的 Plotly.py 屬性，以便於在工作流程中稍後調整到交互的圖表中。

最後，Plotly Express 作為一個新的 Python 可視化庫，在 Plotly 生態系統下，將會迅速發展。所以不要猶豫，立即開始使用 Plotly Express 吧！

E. Python中數據可視化經典庫有哪些

Python有很多經典的數據可視化庫，比較經典的數據可視化庫有下面幾個。

matplotlib

是Python編程語言及其數值數學擴展包 NumPy 的可視化操作界面。它利用通用的圖形用戶界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+，向應用程序嵌入式繪圖提供了應用程序介面。

pyplot 是 matplotlib 的一個模塊，它提供了一個類似 MATLAB 的介面。 matplotlib 被設計得用起來像 MATLAB，具有使用 Python 的能力。

優點：繪圖質量高，可繪制出版物質量級別的圖形。代碼夠簡單，易於理解和擴展，使繪圖變得輕松，通過Matplotlib可以很輕松地畫一些或簡單或復雜的圖形，幾行代碼即可生成直方圖、條形圖、散點圖、密度圖等等，最重要的是免費和開源。

優點：用於創建、操縱和研究復雜網路的結構、以及學習復雜網路的結構、功能及其動力學。

上面是我的回答，希望對您有所幫助！

F. python可視化利器：pyecharts

前面我們提及 ggplot 在 R 和 Python 中都是數據可視化的利器，在機器學習和數據分析領域得到了廣泛的應用。 pyecharts 結合了 Python 和網路開源的 Echarts 工具，基於其交互性皮源褲和便利性得到了眾多開發者的認可。擁有如下的特點燃簡：

首先繪制第一個圖表：

數據分析中常見的微博轉發圖也是通過關系圖轉化來的：

其他的圖形示例可以在官方文檔中查詢： http://gallery.pyecharts.org/ 。

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[R]數據可視化的最佳解決方案：ggplot

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精算師證有多難考，怎麼准備？

[1] http://pyecharts.org/#/zh-cn/intro
[2] http://pyecharts.herokuapp.com/bar
[3] http://gallery.pyecharts.org/

G. 【可視化】python地圖可視化_Folium

Folium是Leaflet.js的Python的API，即可以使用Python語言調用Leaflet的地圖可視化能力。
其中，Leaflet是一個非常輕的前端地圖可視化庫。

默認參數為OpenStreetMap地圖，(0,0)經緯度坐標，全球范圍縮放

最簡單的配置，初始化中心位置和縮放尺度

文檔說內置「Mapbox Bright」和「Mapbox Control Room」，本次實驗中無法載入

瓦片地址參考 http://openwhatevermap.xyz

瓦片地址參考頁面頂部鏈接

各種要素可以設置顏色、大小、文字標記等屬性，具體看操作手冊
這里以高德地圖為底圖，添加點、線、面形狀

以高德地圖API的坐標提取器為准，取操場位置的坐標，並打在默認地圖和高德地圖上，可以看到坐標不同

做地圖可視化的方法，通常有

其中

python語言近年來比較熱，也有很多可視化庫可以用，但是在地圖的可視化方面很弱。有一些可視化庫也支持一點點，如plotly內置的mapbox可視化；還有上面提到的的pyecharts可以做形狀，底圖(應該)可以用網路地圖。但是這些或者不靈活、或者限定了底圖，基本能力還是有的，雖然都不全。

背景完，具體內容到頁面頂部。

H. python可視化神器——pyecharts庫

無意中從今日頭條中看到的一篇文章，可以生成簡單的圖表。據說一些大數據開發們也是經常用類似的圖表庫，畢竟有現成的，改造下就行，誰會去自己造輪子呢。

pyecharts是什麼？

pyecharts 是一個用於生成 Echarts 圖表的類庫。Echarts 是網路開源的一個數據可視化 JS 庫。用 Echarts 生成的圖可視化效果非常棒， pyecharts 是為了與 Python 進行對接，方便在 Python 中直接使用數據生成圖 。使用pyecharts可以生成獨立的網頁，也可以在flask、django中集成使用。

安裝很簡單：pip install pyecharts

如需使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，只需要調用自身實例即可，同時兼容 Python2 和 Python3 的 Jupyter Notebook 環境。所有圖表均可正常顯示，與瀏覽器一致的交互體驗，簡直不要太強大。

參考自pyecharts官方文檔: http://pyecharts.org

首先開始來繪制你的第一個圖表

使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，只需要調用自身實例即可

add() 主要方法，用於添加圖表的數據和設置各種配置項

render() 默認將會在根目錄下生成一個 render.html 的文件，文件用瀏覽器打開。

使用主題

自 0.5.2+ 起，pyecharts 支持更換主體色系

使用 pyecharts-snapshot 插件

如果想直接將圖片保存為 png, pdf, gif 格式的文件，可以使用 pyecharts-snapshot。使用該插件請確保你的系統上已經安裝了 Nodejs 環境。

安裝 phantomjs $ npm install -g phantomjs-prebuilt

安裝 pyecharts-snapshot $ pip install pyecharts-snapshot

調用 render 方法 bar.render(path='snapshot.png') 文件結尾可以為 svg/jpeg/png/pdf/gif。請注意，svg 文件需要你在初始化 bar 的時候設置 renderer='svg'。

圖形繪制過程

基本上所有的圖表類型都是這樣繪制的：

chart_name = Type() 初始化具體類型圖表。

add() 添加數據及配置項。

render() 生成本地文件（html/svg/jpeg/png/pdf/gif）。

add() 數據一般為兩個列表（長度一致）。如果你的數據是字典或者是帶元組的字典。可利用 cast() 方法轉換。

多次顯示圖表

從 v0.4.0+ 開始，pyecharts 重構了渲染的內部邏輯，改善效率。推薦使用以下方式顯示多個圖表。如果使是 Numpy 或者 Pandas，可以參考這個示例

當然你也可以採用更加酷炫的方式，使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，matplotlib 有的，pyecharts 也會有的

Note： 從 v0.1.9.2 版本開始，廢棄 render_notebook() 方法，現已採用更加  pythonic  的做法。直接調用本身實例就可以了。

比如這樣

還有這樣

如果使用的是自定義類，直接調用自定義類示例即可

圖表配置

圖形初始化

通用配置項

xyAxis：平面直角坐標系中的 x、y 軸。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)

dataZoom：dataZoom 組件 用於區域縮放，從而能自由關注細節的數據信息，或者概覽數據整體，或者去除離群點的影響。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline、Boxplot)

legend：圖例組件。圖例組件展現了不同系列的標記(symbol)，顏色和名字。可以通過點擊圖例控制哪些系列不顯示。

label：圖形上的文本標簽，可用於說明圖形的一些數據信息，比如值，名稱等。

lineStyle：帶線圖形的線的風格選項(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)

grid3D：3D笛卡爾坐標系組配置項，適用於 3D 圖形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)

axis3D：3D 笛卡爾坐標系 X，Y，Z 軸配置項，適用於 3D 圖形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)

visualMap：是視覺映射組件，用於進行『視覺編碼』，也就是將數據映射到視覺元素（視覺通道）

markLine&markPoint：圖形標記組件，用於標記指定的特殊數據，有標記線和標記點兩種。（Bar、Line、Kline）

tooltip：提示框組件，用於移動或點擊滑鼠時彈出數據內容

toolbox：右側實用工具箱

圖表詳細

Bar（柱狀圖/條形圖）

Bar3D（3D 柱狀圖）

Boxplot（箱形圖）

EffectScatter（帶有漣漪特效動畫的散點圖）

Funnel（漏斗圖）

Gauge（儀表盤）

Geo（地理坐標系）

GeoLines（地理坐標系線圖）

Graph（關系圖）

HeatMap（熱力圖）

Kline/Candlestick（K線圖）

Line（折線/面積圖）

Line3D（3D 折線圖）

Liquid（水球圖）

Map（地圖）

Parallel（平行坐標系）

Pie（餅圖）

Polar（極坐標系）

Radar（雷達圖）

Sankey（桑基圖）

Scatter（散點圖）

Scatter3D（3D 散點圖）

ThemeRiver（主題河流圖）

TreeMap（矩形樹圖）

WordCloud（詞雲圖）

用戶自定義

Grid 類：並行顯示多張圖

Overlap 類：結合不同類型圖表疊加畫在同張圖上

Page 類：同一網頁按順序展示多圖

Timeline 類：提供時間線輪播多張圖

統一風格

註：pyecharts v0.3.2以後，pyecharts 將不再自帶地圖 js 文件。如用戶需要用到地圖圖表，可自行安裝對應的地圖文件包。

地圖文件被分成了三個 Python 包，分別為：

全球國家地圖:

echarts-countries-pypkg

中國省級地圖:

echarts-china-provinces-pypkg

中國市級地圖:

echarts-china-cities-pypkg

直接使用python的pip安裝

但是這里大家一定要注意，安裝完地圖包以後一定要重啟jupyter notebook，不然是無法顯示地圖的。

顯示如下：

總得來說，這是一個非常強大的可視化庫，既可以集成在flask、Django開發中，也可以在做數據分析的時候單獨使用，實在是居家旅行的必備神器啊

I. Python數據可視化利器Matplotlib從入門到高級4

2D曲線繪制是Matplotlib繪圖的最基本功能，也是用得最多、最重要的繪圖功能之一，本文開始詳細介紹Matplotlib 2D曲線繪圖功能。我的介紹主要以面向對象的編碼風格為主，但會在文章的末尾附上相應的pyplot風格的源代碼，供大家查閱、對比。我們先看一段代碼：

代碼運行效果如下：

這個繪圖中我們沒有作任何設置，一切交給Matplotlib處理。我們只是看到了繪制出的曲線的樣子。但這與我們所想要的效果可能差異較大。所以我們還需要對圖形進行一些自定義。

不管我們想生成什麼樣的圖形，在Matplotlib當中，大致都可以總結為三步：一是構造繪圖用的數據（Matplotlib推薦numpy數據，本系列介紹Matplotlib繪圖，暫不涉及numpy的相關內容，留待後續有空餘時吧）；二是根據數據的特點選擇適當的繪圖方法並繪制出數據的圖形；第三步則是對繪制的圖形進行自定義設置或者美化以達到滿足我們獲得精美的輸出圖形的要求。

在上面的繪圖中，我們僅僅做到了第二步，下面我們來進行一些自定義，而Matplotlib為此提供了非常豐富的功能。

你可能最想先嘗試一下換個顏色看看曲線是什麼樣的，這有很多種方法。首先，我們可以在繪制圖形的時候直接指定它，我們把繪圖的代碼改成下面的樣子：

這里的 『r』 是 「red」的簡寫，表示將曲線的顏色指定為紅色。也可以寫成下面的樣子，這樣可讀性更高：

plot 返回一個 Line2D 對象的列表，我們使用一個帶有「 line1, 」的元組來解包，隨後使用 set_color() 代碼設置line1 曲線的顏色，請注意這里設置的顏色會覆蓋 plot 繪圖函數當中指定的顏色。上面三段代碼各自獨立運行之後的效果是一樣的。如下：

為了提高效率，Matplotlib模仿MATLAB支持常用顏色的單字母代碼縮寫。

你還可以使用不區分大小寫的十六進制 RGB 或 RGBA 字元串（如：'#0f0f0f'），或者不區分大小寫的 X11/CSS4 顏色名稱（如：'aquamarine'），以及來自 xkcd color survey 的不區分大小寫的顏色名稱（如：'xkcd:sky blue'）等等。更為詳細的顏色規范，你可以查閱官方文檔。但對於Python辦公而言，掌握這些應該已經足夠了。

與曲線顏色一樣，線型和線寬也有多種方式來指定：

這里我們最終指定的線寬為2.0磅，繪圖函數當中指定的線寬被後續指定的屬性值覆蓋了。而線型在這里由set_linestyle()指定，其中「--」和「-.」都是Matplotlib中支持的線型，「--」表示虛線，而「-.」則是點劃線。而Matplotlib默認的線型「-」實線，除此之外，Matplotlib還支持「:」點線。

我們繪制曲線之前構造的數據點在曲線上也可以標記出來，這些標記點有不同的風格。同樣可以以不同的方式來設置它：

注意第一行代碼當中的「r:o」字元串，它是一種簡寫形式，是將顏色、線型和標記點形狀在一個字元串中同時設置的方式，其中的「r」表示紅色，「:」表示點線，「o」表示標記點為大圓點。只有在顏色使用單字元代碼時才可以像上面這樣組合起來同時表示三個屬性。默認情況下，標記點的顏色與線型顏色相同，但可以單獨設置與曲線不同的顏色，不僅如此，標記點的邊線顏色和中間填充顏色也都可以單獨設置。上面第二行代碼我們就使用set_markeredgecolor('b')將標記點邊線顏色設置為了藍色。與標記點設置相關的還有set_marker（設置標記點形狀）、set_markeredgewidth（設置標記點邊線寬度）、set_markerfacecolor（設置標記點中間的填充色）、set_markersize （設置標記點的大小）等。下面是我整理的Matplotlib支持的所有標記點形狀。

本文先介紹到此，後續進一步介紹坐標軸、圖例和網格線的設置。最後附上本文pyplot風格的繪圖代碼：

顯然這種簡單繪圖pyplot風格要簡潔一些，還是很有優勢的。

J. python教程哪裡下載

一、Python入門到進階的 廖雪峰 Python & JS & Git 教程PDF版 鏈接：

密碼：wbod 笨辦法學python(第3版) 中文PDF版 鏈接：

密碼：k89v 編程小白的第一本 Python 入門書 PDF版 鏈接：

密碼：4hd5 Python基礎教程(第2版) 中文PDF版 鏈接：

密碼：it37 Python核心編程(第2版) 中文PDF版 鏈接：

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