优秀的python可视化案例

优秀的python可视化案例

简单聊聊

前面我们掌握了N种常见的可视化图表，这些图表在日常的数据分析中非常有用。但是这些图表往往只是实用却并不美观，很难达到快速抓住人眼球的效果。

因此接下来将会分享一些优秀的可视化案例，以此提高个人的审美与代码水平。如果将这些优秀的可视化案例移植进自己的项目或分析报告中，那未尝不是一件好事呢。

这个系列也是在Best Python Chart Examples[1]的基础上进行二次创作的，以搬运为主。并对少部分错误进行了修改，也优化或重构了一些冗余复杂的代码。同时我也会持续地挖掘和分享更多优秀的可视化案例，因此该系列或许会一直处于更新中。

可视化字体

在本系列开始前，我先给大家分享下如何实现自定义字体。这是因为该系列用到了大量的自定义字体。

下载.ttf文件

现在很多网站都有免费的字体下载，只需要在搜索引擎上搜索相关的字体，下载到本地后解压即可，需要注意的是，一般解压包中包含多个字体，只需选择一款合适的并重新命名即可。

image-20240129162801662

image-20240129162909033

获取matplotlib的文件路径：

import matplotlib
print(matplotlib.matplotlib_fname())

image-20240129163037422

image-20240129163037422

根据路径找到fonts/ttf文件夹，将字体复制进去

Mac可通过快捷键shift+command+G快速调用文件路径

image-20240129163510347

修改matplotlibrc文件

• 找到font.family行，取消注释（即删除前面的#）。修改结果如下： font.family: sans-serif
• 找到font.sans-serif行，取消注释（即删除前面的#），并手动添加文件名称（Lobster Two）。修改结果如下： Lobster Two, DejaVu Sans, Bitstream Vera Sans, Computer Modern Sans Serif, Lucida Grande, Verdana, Geneva, Lucid, Arial, Helvetica, Avant Garde, sans-serif
• 找到axes.unicode_minus行，取消注释（即删除前面的#），并把True改为False。修改结果如下： axes.unicode_minus: False # use Unicode for the minus symbol rather than hyphen. See # https://en.wikipedia.org/wiki/Plus_and_minus_signs#Character_codes

清除matplotlib缓冲目录

• 获取缓存路径 import matplotlib print(matplotlib.get_cachedir())

image-20240129164519186

image-20240129164519186

• rm -rf 路径

image-20240129164700635

image-20240129164700635

重启Jupyter即可

这里再解释下为什么有的同学在绘图时无法使用中文，出现常见的报错信息findfont: Font family ['SimHei'] not found. Falling back to DejaVu Sans.，其实就是没有正确配置好自定义字体，只需要按照上述方法下载SimHei字体并依次添加到fonts/ttf文件夹、matplotlibrc文件中即可。

总结

接下来会逐一分享优秀的python可视化案例，在此之前先分享了如何自定义字体。

共勉～

参考资料

[1]

Best Python Chart Examples: https://python-graph-gallery.com/best-python-chart-examples/