⑴ python做可視化數據分析，究竟怎麼樣
當然非常不錯，作為一門應用廣泛的編程語言，python第三方庫擴展豐富，針對數據可視化，提供了許多高效、簡便的包可以直接使用，下面我簡單介紹3個，分別是matplotlib、seaborn和pyecharts，感興趣的朋友可以嘗試一下：
老牌工具matplotlib
這是python一個非常著名的可視化工具，相信許多做過可視化的朋友都對matplotlib非常熟悉，專業強大、功能齊全、擴展豐富，幾乎你能想到的各種圖表，matplotlib都可以輕松辦到，小到常見的柱狀圖、餅狀圖、折線圖，大到復雜的動圖、三維圖、自定義襪高圖，matplotlib都有深入涉及，種類繁多，代碼齊全，如果你想做數據可視化，繪制專業的圖表以供顯示，可以使用一下matplotlib，效果非常不錯：
精簡封裝seaborn
這也是一個非常不錯的python可視化包，基於matplotlib開發，對matplotlib的復雜參數和調用做了精簡封裝，因此使用起來更方便枯和，也更容易入手，常見的散點圖、曲線圖、柱狀圖、餅狀圖、熱力圖、箱型圖、小提琴圖，這個庫都有深入涉及，demo豐富，告敗尺代碼齊全，官方教程詳細，如果你想快速繪制專業強大的圖表，簡化復雜的參數配置，可以使用一下seaborn，代碼更少，也更容易學習：
簡單易用pyecharts
使用過echarts的朋友應該對pyecharts非常熟悉了，python對echarts的一個簡單封裝和調用，藉助於echarts強大的數據可視化功能，pyecharts也可以輕松繪制各種圖表，常見的柱狀圖、餅狀圖、散點圖、曲線圖，復雜的地圖、樹圖、k線圖、儀表盤、地理圖、三維圖，pyecharts都可以輕松辦到，專業強大、制圖漂亮、簡單易用，如果你想繪制簡潔大方的圖表，基於web頁面進行顯示，可以使用一下pyecharts，效果非常不錯：
目前就分享這3個不錯的python可視化庫吧，其實還有許多其他包也可以直接使用，像ggplot、bokeh等也都非常不錯，只要你有一定python基礎，熟悉一下相關代碼和示例，很快就能掌握的，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、留言進行補充。
⑵ Python中數據可視化的兩個庫！
1、Matplotlib
Matplotlib是最全面的Python數據可視化庫。
有人認為Matplotlib的界面很難看，但筆者認為，作為最基礎的Python數據可視化庫，Matplotlib能為使用者的可視化目標提供最大的可能性。
使用JavaScript的開發者們也有各自偏好的可視化庫，但當所處理的任務中涉及大量不被高級庫所支持的定製功能時，開發者們就必須用到D3.js。Matplotlib也是如此。
2、Plotly
雖然堅信要進行數據可視化，就必須得掌握Matplotlib，但大多數情況下讀者更願意使用Plotly，因為使用Plotly只需要寫最少的代碼就能得出最多彩繽紛的圖像。
無論是想構造一張3D表面圖，或是一張基於地圖的散點圖，又或是一張交互性動畫圖，Plotly都能在最短的時間內滿足要求。
Plotly還提供一個表格工作室，使用者可以將自己的可視化上傳到一個在線存儲庫中以便未來進行編輯。
更多Python知識，請關注Python視頻教程！
⑶ 怎樣用python進行數據可視化
用python進行數據可視化的方法：可以利用可視化的專屬庫matplotlib和seaborn來實現。基於python的繪圖庫為matplotlib提供了完整的2D和有限3D圖形支持。
我們只需藉助可視化的兩個專屬庫（libraries），俗稱matplotlib和seaborn即可。
（推薦教程：Python入門教程）
下面我們來詳細介紹下：
Matplotlib：基於Python的繪圖庫為matplotlib提供了完整的2D和有限3D圖形支持。這對在跨平台互動環境中發布高質量圖片很有用。它也可用於動畫。
Seaborn：Seaborn是一個Python中用於創建信息豐富和有吸引力的統計圖形庫。這個庫是基於matplotlib的。Seaborn提供多種功能，如內置主題、調色板、函數和工具，來實現單因素、雙因素、線性回歸、數據矩陣、統計時間序列等的可視化，以讓我們來進一步構建復雜的可視化。
⑷ 數據可視化展示用pyhton如何實現
Python數據可視化的工具不少，Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotly、Bokeh這幾個都可以用，具體看自己的展示需求來進行選擇。
1、Pyecharts
網路開源的可視化工具，支持30+種圖表，網上有詳細的中文文檔與demo，操作很簡單，遇到問題也很好找答案。
2、Matplotlib
Matplotlib應該是最廣泛使用的Python可視化工具，支持的圖形種類非常多，對於數據展示可以很自由地進行表達。
3、Plotly
Plotly也是一款非常強大的Python可視化庫，內置完整的交互能力及編輯工具，支持在線和離線模式，提供穩定的API以便與現有應用集成，很好用，但是想要好，要先學好。
4、Bokeh
Bokeh是一個專門針對Web瀏覽器的呈現功能的互動式可視化Python庫。它可以做出像D3.js簡潔漂亮的交互可視化效果，但是使用難度低於D3.js。
5、Seaborn
Seaborn是為了統計圖表設計的，它是一種基於matplotlib的圖形可視化庫，也就是在matplotlib的基礎上進行了更高級的API封裝。
⑸ Python有哪些數據可視化方法
這里介紹2種python可視化的方法，分別是seaborn和pyecharts，這2個庫簡單易學、容易上手，可以快速繪制出簡潔、漂亮的圖表，而且代碼量少，使用起來非常方便，下面我簡單介紹一下這2個庫的安裝和使用，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：
seaborn：這是一個基於matplotlib的可視化庫，是對matplotlib的更高級封裝，極大地方便了我們的數據可視化，省去了許多matplotlib默認參數的配置，代碼量少，而且制圖漂亮，下面我簡單介紹一下這個庫：
1.安裝seaborn，這個直接在cmd窗口中輸入命令「pipinstallseaborn」就行，如下：
2.安裝成功後，我們可以進行一下簡單的測試了，主要鎮爛拍代碼如下（官方示例）：
程序運行截圖如下，制圖效果還不錯：
3.至於更多的示例的話，可以查看一下官御羨網的教程，種類繁多，注釋清楚，介紹詳細，很適合開發者來學習：
pyecharts：這個是echarts的一個python介面，藉助echarts，我們可以快速繪制出簡潔、漂亮的可視化圖表。易學易懂、上手簡單、使用方便，非常適合數據可視化，下面我簡單介紹一下這個庫：
1.下載安裝pyecharts，這個直接在cmd窗口輸入命令「pipinstallpyecharts」就行，如下：
2.安裝成功後，我們就可以進行簡單的測試了，主要代碼如下：
程序運行截圖如下：
更多示例，也可以參考一下pyecharts官網教程，相關參數和代碼都有很詳細解釋、說明，非常適合初學者來學習。
至此，2種python可視化的方法歷笑就介紹完畢了。總的來說，這2個可視化庫使用起來都非常方便，簡單易學、容易上手，感興趣的話，可以參考一下官網教程，嘗試一下，當然，你也可以使用matplotlib，ggplot2等可視化庫，只要適合自己的項目，都行，網上也有相關教程和資料，感興趣的可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。
⑹ 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。
⑺ Python數據分析：可視化
本文是《數據蛙三個月強化課》的第二篇總結教程，如果想要了解 數據蛙社群 ，可以閱讀 給DataFrog社群同學的學習建議 。溫馨提示：如果您已經熟悉python可視化內容,大可不必再看這篇文章，或是之挑選部分文章
對於我們數據分析師來說，不僅要自己明白數據背後的含義，而且還要給老闆更直觀的展示數據的意義。所以，對於這項不可缺少的技能，讓我們來一起學習下吧。
畫圖之前，我們先導入包和生成數據集
我們先看下所用的數據集
折線圖是我們觀察趨勢常用的圖形，可以看出數據隨著某個變數的變化趨勢，默認情況下參數 kind="line" 表示圖的類型為折線圖。
對於分類數據這種離散數據，需要查看數據是如何在各個類別之間分布的，這時候就可以使用柱狀圖。我們為每個類別畫出一個柱子。此時，可以將參數 kind 設置為 bar 。
條形圖就是將豎直的柱狀圖翻轉90度得到的圖形。與柱狀圖一樣，條形圖也可以有一組或多種多組數據。
水平條形圖在類別名稱很長的時候非常方便，因為文字是從左到右書寫的，與大多數用戶的閱讀順序一致，這使得我們的圖形容易閱讀。而柱狀圖在類別名稱很長的時候是沒有辦法很好的展示的。
直方圖是柱形圖的特殊形式，當我們想要看數據集的分布情況時，選擇直方圖。直方圖的變數劃分至不同的范圍，然後在不同的范圍中統計計數。在直方圖中，柱子之間的連續的，連續的柱子暗示數值上的連續。
箱線圖用來展示數據集的描述統計信息，也就是[四分位數]，線的上下兩端表示某組數據的最大值和最小值。箱子的上下兩端表示這組數據中排在前25%位置和75%位置的數值。箱中間的橫線表示中位數。此時可以將參數 kind 設置為 box。
如果想要畫出散點圖，可以將參數 kind 設置為 scatter，同時需要指定 x 和 y。通過散點圖可以探索變數之間的關系。
餅圖是用面積表示一組數據的佔比，此時可以將參數 kind 設置為 pie。
我們剛開始學習的同學，最基本應該明白什麼數據應該用什麼圖形來展示，同學們來一起總結吧。
⑻ python可視化數據分析常用圖大集合（收藏）
python數據分析常用圖大集合：包含折線圖、直方圖、垂直條形圖、水平條形圖、餅圖、箱線圖、熱力圖、散點圖、蜘蛛圖、二元變數分布、面積圖、六邊形圖等12種常用可視化數據分析圖，後期還會不斷的收集整理，請關注更新！
以下默認所有的操作都先導入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn
一、折線圖
折線圖可以用來表示數據隨著時間變化的趨勢
Matplotlib
plt.plot(x, y)
plt.show()
Seaborn
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
sns.lineplot(x="x", y="y", data=df)
plt.show()
二、直方圖
直方圖是比較常見的視圖，它是把橫坐標等分成了一定數量的小區間，然後在每個小區間內用矩形條（bars）展示該區間的數值
Matplotlib
Seaborn
三、垂直條形圖
條形圖可以幫我們查看類別的特徵。在條形圖中，長條形的長度表示類別的頻數，寬度表示類別。
Matplotlib
Seaborn
1plt.show()
四、水平條形圖
五、餅圖
六、箱線圖
箱線圖由五個數值點組成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位數 (median) 和上下四分位數 (Q3, Q1)。
可以幫我們分析出數據的差異性、離散程度和異常值等。
Matplotlib
Seaborn
七、熱力圖
力圖，英文叫 heat map，是一種矩陣表示方法，其中矩陣中的元素值用顏色來代表，不同的顏色代表不同大小的值。通過顏色就能直觀地知道某個位置上數值的大小。
通過 seaborn 的 heatmap 函數，我們可以觀察到不同年份，不同月份的乘客數量變化情況，其中顏色越淺的代表乘客數量越多
八、散點圖
散點圖的英文叫做 scatter plot，它將兩個變數的值顯示在二維坐標中，非常適合展示兩個變數之間的關系。
Matplotlib
Seaborn
九、蜘蛛圖
蜘蛛圖是一種顯示一對多關系的方法，使一個變數相對於另一個變數的顯著性是清晰可見
十、二元變數分布
二元變數分布可以看兩個變數之間的關系
十一、面積圖
面積圖又稱區域圖，強調數量隨時間而變化的程度，也可用於引起人們對總值趨勢的注意。
堆積面積圖還可以顯示部分與整體的關系。折線圖和面積圖都可以用來幫助我們對趨勢進行分析，當數據集有合計關系或者你想要展示局部與整體關系的時候，使用面積圖為更好的選擇。
十二、六邊形圖
六邊形圖將空間中的點聚合成六邊形，然後根據六邊形內部的值為這些六邊形上色。
原文至：https://www.py.cn/toutiao/16894.html