1. plotly 介绍Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架，它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息，可创建多达数十种精美的图表和地图，下面我们以jupyter notebook为开发工具数据分析。Matplotlib存在不够美观、静态性、不易分享等缺点，限制了Python在数据可视化中的发展。为了解决这个问题，新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生...
原创
2023-03-17 20:23:56
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基于Plotly的动态可视化绘图
原创
2022-06-25 21:53:59
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下面带大家快速了解 pyecharts 以及基本使用方法：✨ 特性简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab可轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目多达 400
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2024-07-24 11:14:33
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前言文不如字，字不如表，表不如图”，说的就是可视化的重要性。从事与数据相关的工作者经常会作一些总结或展望性的报告，如果报告中密密麻麻都是文字，相信听众或者老板一定会厌烦；如果报告中呈现的是大量的图形化结果，就会受到众人的喜爱，因为图形更加直观、醒目。 本章内容的重点就是利用Python绘制常见的统计图形，例如条形图、饼图、直方图、折线图、散点图等，通过这些常用图形的展现，将复杂的数据简单化。这些图
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2024-01-02 12:38:50
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数据可视化是让用户直观了解数据潜藏的重要信息，有助于帮助用户理解分析数据。那么数据可视化应该怎么做才能达到一个好的效果，制作数据可视化是一个设计的过程，我们可以通过尺寸可视化、颜色可视化、图形可视化、空间可视化以及概念可视化来让用户了解并分析数据。 如何做数据可视化分析? 1、明确目的和思路 首先明白数据分析的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了
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2023-09-11 13:44:35
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干货！
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。
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2021-07-13 16:30:35
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Python实现可视化的三个步骤：
确定问题，选择图形
转换数据，应用函数
参数设置，一目了然
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首先，要知道我们用哪些库来画图?
matplotlib
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。
Seaborn
是一个基于matplotlib
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2021-07-16 17:52:44
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概述前言bokehpyecharts后记前言前段时间有读者向我反映，想看看数据可视化方面的文章，这不？现在就开始写了，如果你想看哪些方面的文章，可以通过留言或者后台告诉我。数据可视化的第三方库挺多的，这里我主要推荐两个，分别是 bokeh、pyecharts。如果我的文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、转发，这样我会更有动力做原创分享。bokeh这里展示一下常用的图表和比较抢眼的图表，详细的文档可查看
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2024-06-03 20:49:34
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目录? 工厂模式? 23种设计模式? 简单工厂模式1️⃣ 抽象产品：Config2️⃣ 具体产品：IPhone3️⃣ 具体产品：XiaoMi4️⃣ 工厂类：ConcreteProduct? 工厂方法模式1️⃣ 工厂接口：IFactory2️⃣ 具象工厂：IPhoneFactory3️⃣ 具象工厂：XiaoMiFactory? 迭代器模式1️⃣ 基础类1：Iterator2️⃣ 基础类2：IEnum
大屏数据可视化的第一个步骤和第二个步骤我们给大家介绍过了。不过关于大屏数据可视化中的内容还不止这些。今天在这篇文章中我们会继续为大家介绍大屏数据可视化的相关知识，希望这篇文章能够帮助大家理解数据可视化的知识以及学会做大屏数据可视化。大屏数据可视化的第三个步骤就是选定可视化图表类型。通常来说，当确定好分析维度后，事实上我们所能选用的图表类型也就基本确定了。接下来我们只需要从少数几个图表里筛选出最能
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2023-10-04 00:05:43
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在日常的git版本控制工具上，比较常用的分别是命令行和可视化工具，使用命令行进行操作对命令的掌握度会要求高一点，命令行的操作没有可视化工具带来的反馈直观，在出错的概率上，可视化工具比命令行的操作出错会低一点，并且操作起来更加简单，目前比较常用的可视化工具为GitHubDesktop和SourceTree，下面着重介绍SourceTree工具的使用。Git在使用sourceTree之前需要安装git
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2024-07-31 16:25:37
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数据可视化，是指将大量的数据资料集中在一起，以图像的形式表现出来，并运用数据分析技术及专业工具来发现隐藏在其中的规律。简而言之，即把抽象、难懂的数据通过数据可视化的方式以大家更易理解的图形形式展示出来的一种表达形式。数据可视化以生动直观、超强的视觉冲击力的形式向人们揭示隐藏在数据背后的规律，实现数据价值。 数据可视化的基本流程 数据可视化的基本流程包括数据采集、数据处理和变换、可视化映射和
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2023-07-26 12:42:56
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一、创建Matplotlib第一个图表设置图表名称 plt.title() 轴 plt.xlable()、plt.ylable()import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 坐标轴正常显示中文，负号
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rc
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2024-07-03 16:54:09
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前言 爬取各省会城市的气温，并用pyecharts库进行可视化 代码import urllib.request
from urllib.request import quote
from bs4 import BeautifulSoup
import re
from pyecharts import Geo
''' 省会城市+直辖市 '''
name0 = [
Seaborn和Matplotlib是Python最强大的两个可视化库。Seaborn其默认主题让人惊讶，而Matplotlib可以通过其多个分类为用户打造专属功能。Python提供了各种用于绘制数据的包。本教程将使用以下两种包来演示Python的绘图功能：· Matplotlib· SeabornMatplotlib
importmatplotlib.pyplot as plt
%matplot
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2024-07-26 15:13:45
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前 言当前，我们正处于大数据爆发的时代，涌现出大量不同类型的时空数据和非时空数据，信息激流使个人、企业和社会对大数据的依赖不断深化，与此同时，数据可视化研究已成为一个新的时代命题，与立体建模等方法相比，它所涵盖的技术更加广泛。数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学和技术，需要充分使用图形、图像处理、计算机视觉和用户界面来表达与建模，以及立体、表面、属性和动画等方式，对数据加以可视化解释。早在18世
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2024-01-30 11:30:38
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数据科学三分天下，Python占其一。Python数据科
原创
2022-02-19 11:53:21
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数据科学三分天下，Python占其一。Python数据科学 NumPy是基础，不管pandas还是tensorflow， NumPy都是基础库，学习NumPy基础类型和操作必不可少。本文我们就介绍NumPy基础，并以图形方式展现，以方便初学者理解。
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2021-04-22 21:38:08
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开源初衷Matplotlib可以说是python数据可视化最重要且常见的工具之一，几乎每个和数据打交道的人都不可避免，还有大量可视化工具是基于...
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2022-06-06 00:10:59
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一.认识和创建图表创建图表示范视频链接：
Excel绘制图表示范（绘制柱形图） 第一步：框选所要绘图的区域第二步：插入选项卡，点击全部图表（或者有的是图表） 第三步： 选择一个表插入 第四步： 点击文本工具，然后修改标题第五步：图表工具，选择样式也可以绘制其他图在联网的情况下，可以使用在线图表或者右侧常用图表 在线图表一般需要会员在图表工具，点击设置样式，可以对图表进行美化二.图表的基本编辑
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2023-09-12 19:21:50
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