Python 的科学栈相当成熟，各种应用场景都有相关的模块，包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环，只不过过去以来，相对于 R 这样的工具，发展还是落后一些。幸运的是，过去几年出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh，
如今，在数据分析和报告生成中，使用Python操作docx文档是非常常见的需求。其中，更新图表是一项重要的功能。在本文中，我将向你介绍如何使用Python来更新docx文档中的图表。
## 整体流程
要实现"python docx 更新图表"，我们需要经过以下几个步骤：
1. 打开目标docx文档
2. 找到需要更新的图表
3. 获取图表数据
4. 更新图表数据
5. 保存并关闭文档
下面
原创
2024-01-22 03:19:03
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pyecharts 经过了半年的沉寂后，终于发布了新版本啦！新版本号将从 v1.0.0 开始，这是一个全新的，向下不兼容的 pyecharts 版本。不过如果开发者以前接触过 pyecharts 的话，新版本对于你们来说也是会很容易上手的。新版本修复 N 个 0.5.x 版本留下来的 bug。1. 全面拥抱 Python3 和 TypeHintpyecharts v1 停止对 Python2.7，
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2024-01-11 13:39:49
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使用Python操作PPTX之保留原PPT模板只更改数据Python自动化之操作PPT需求分析问题分析以及思路分享第一次尝试第二次尝试对table进行操作对chart进行操作最终的解决小结 Python自动化之操作PPT日常工作中会遇见很多重复性的操作，利用Python可以让我们从繁忙的工作中解脱出来。本次要分析的就是运用Python操作PPT以实现自动化生产PPT文件。需求分析工作中一同事需要
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2023-08-16 10:13:57
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最近因为懒得手工一个个更新PPT图表，所以设置了从Excel复制粘贴图片链接到PPT的骚操作：在Excel做好图表→复制图片→在PPT里“选择性粘贴”→可以实现在打开PPT（批量更新）或者单击链接图片（单个更新）时跟Excel同步更新内容：但是，对的，碰上了凡事都有的但是！这个骚操作留下了每次打开PPT都问“要不要更新链接”的毛病：领导不满意啊：小伙子，Macro来一下，搞定这个问题！于是花了时间
大家都知道，matplotlib 是众多 python 可视化包的鼻祖，也是python最常用的标准可视化库，其功能非常强大，同时也非常复杂，想要搞明白并非易事。但自从python进入3.0时代以后，pandas的使用变得更加普及，它的身影经常见于市场分析、爬虫、金融分析以及科学计算中。作为数据分析工具的集大成者，pandas作者曾说，pandas中的可视化功能比plt更加简便和功能强大。实际上，
# 如何实现“Python 图表网页每日更新”
随着数据分析和可视化技术的不断发展，越来越多的开发者希望能够将自己的数据以图表的形式展示在网页上，并且能够每日自动更新。本文将详细描述这个过程，让刚入行的小白能够轻松实现这一目标。
## 整体流程
下面的表格简要列出了实现“Python 图表网页每日更新”的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-16 03:25:15
60阅读
1 插入新图表安装 think-cell 后，您会发现 PowerPoint 功能区的插入选项卡中存在以下组：将图表插入演示文稿与插入 PowerPoint 形状非常相似。前往 think-cell 组，单击元素按钮。然后选择所需的图表类型。在我们的示例中，我们希望插入柱形图（由此按钮表示）： 您选择图表类型后，会随鼠标指针显示矩形，指示幻灯片上将插入图表的位置。插入图表或重设
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2023-12-19 23:06:25
346阅读
2.绘制折线图的plot其他参数我们在绘制折线图的时候除了使用plot函数常用的label，color，marker，linestyle，marker以外还有mfc：标记颜色ms：标记大小mec：标记边框的颜色alpha：透明度，改变颜色深浅3.绘制柱形图使用bar函数绘制柱形图3.1 单柱形图示例：import matplotlib.pyplot as plt # 导入matplotlib的p
Excel是我们在办公中经常用到的，今天才发现，原来Excel转换为图片，即使更改表格内容，图片也能自动更新，具体该怎么操作呢？一起来看看吧。 1、我们先打开一张Excel表格，然后点击最顶端的向下小图标，打开自定义快速访问工具栏，在这里选择【其他命令】。 2、下面进入到Excel选项中，在这里先选择【所有命令】，在下方面再找到【照相机】，点击后添加到右侧，最后点击确定。
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2024-04-09 12:47:23
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# 如何使用 Python 更新 PPT 图表数据源
在数据分析和展示的过程中，PPT（PowerPoint）常常被用作汇报工具，而图表则是传达信息的有效方式。若想在 PPT 中更新图表的数据源，Python 的 `python-pptx` 库非常有效。本文将以简单明了的方式，教会你如何实现这一功能。
## 整体流程
以下是更新 PPT 图表数据源的整体步骤：
| 步骤 | 描述
时间序列是很重要的。时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据格式。时间序列的意义取决于具体的应用场景，主要有以下几种：时间戳（timestamp），特定的时刻固定时期（period），如2015年全年时间间隔（interval），由起始和结束时间戳表示。就是说，时期可以是时间间隔的特例。实验或过程时间，每个时间点都是相对于特定起始时间的一个度量。例如，自从放入烤箱时起，每秒钟饼
当你要做一个图库的项目时，对图片大小、像素的控制是首先需要解决的难题。本篇文章，在前辈的经验基础上，分别对单图生成略缩图和批量生成略缩图做个小结。一、单图生成略缩图单图经过重新绘制，生成新的图片。新图可以按一定比例由旧图缩小，也可以规定其固定尺寸。详细代码如下：import com.sun.image.codec.jpeg.JPEGImageEncoder;
import com.sun.imag
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2023-12-29 15:59:27
49阅读
word图表的自动编号分为几种类型，本文包含的内容主要分为三个部分：1.图表的普通自动编号；2.图表的自动编号+与章节关联；3.图表的自动编号+与章节关联+修改章节的“一”为“1”（一）图表的普通自动编号为方便起见，本文以图为例进行说明，表的情况和图操作一致（1）选中要自动编号的图------->引用-------->插入题注（2）新建标签----->输入“图”------>
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2024-01-31 00:28:30
151阅读
1.二维绘图a. 一维数据集用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply1.import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000) y = np.random.standard_normal(10) print "y = %s"% y x = range
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2024-06-18 13:12:40
86阅读
1.Matplotlib简介Matplotlib是一个python绘图库，它以硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版物质量的图形。利用它可以以非常少的代码量方便地绘制出我们常用的一些图表。Matplotlib可以绘制折线图、散点图、柱状图等几十种图表，满足科学研究的需要，是数据分析、可视化的不二之选。2.Matplotlib总览Matplotlib的体量远不止上图所述，它能够绘制多达几十种的图表，
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2023-11-12 15:03:17
76阅读
视化的技术可以追溯到2500年前世界上的第一张地图，但是，如今利用各种形态的数据可视化图表帮助用户减少分析时间，快速做出决策一直扮演着重要的作用。这里给你推荐5款现今最受欢迎的数据可视化工具，供你参考。1、灯果数据可视化灯果数据可视化BI软件是新一代人工智能数据可视化大屏软件,内置丰富的大屏模板,可视化编辑操作，无需任何经验就可以创建属于你自己的大屏，被广泛应用于商业、经济、医疗等领域的中。软件支
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2023-08-05 13:35:13
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如果用Python进行绘制图表，大家会如何操作呢？相信肯定会用到matplotlib库，作为Python专业的二维和三维可视化库之一，matplotlib库是目前Python进行数据可视化最为常用的库。好啦，废话少说，前几次已经和大家详细聊了matplotlib库中用于绘制图表的几个经典函数，今天咱们继续聊聊哦，那今天聊点什么内容呢？就聊点深入一些的组合式图形吧，咱们来讨论一下如何绘制经典的堆积图
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2023-09-19 11:27:59
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pandas可以做的不仅仅是加载和转换数据,它还可以可视化数据。比起一大堆的matplotlib代码，使用pandas内置的plot 函数绘图更简洁。下面通过简单的例子掌握pandas基本的绘图方法。了解数据数据源来自kaggle-葡萄酒杂志评论。import pandas as pd
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
# 葡萄酒杂
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2023-09-17 10:47:18
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数据集的导入最开始，我们先导入数据集，并且导入我们需要用到的库import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use("seaborn-darkgrid")
# 读取数据
aapl = pd.read_csv("AAPL.csv")
print(aapl.head())outputDate Open
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2024-08-06 10:37:27
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