数据可视化一直是机器学习的重要部分，大多数数据可视化教程的基本内容包括：散点图，线图，箱形图，条形图和热图，虽然这些对于数据预处理来说基本够用，但是今天给大家分享另一种数据可视化图形——3D可视化。3D图可以让我们更加直观的了解数据之间的关系： x - y ， x - z和y - z 。在本文中，我将简单介绍使用Matplotlib进行3D数据可视化。
MATlAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学习、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域。MATLAB在数值计算方面首屈一指，也是使用最广泛的科研绘图软件之一。优点：编程效率高 便于矩阵计算。缺点：循环效率低 封装性不好。
这篇博客将介绍python中可视化比较棒的3D绘图包，pyecharts、matplotlib、openpyxl。基本的条形图、散点图、饼图、地图都有比较成熟的支持。
可以看到，上面的案例充分说明了饼图在一些情况下可能不太适用，因为它在传达数据信息和比较各部分大小方面存在一些问题。很难直观地感受到到1,2,3,4的饼的大小比例的变化
本文是 Python 系列的 Matplotlib 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
在数据可视化领域，三维图形是一种强大的工具，可以展示数据之间的复杂关系和结构。Python语言拥有丰富的数据可视化库，其中Plotly是一款流行的工具，提供了绘制高质量三维图形的功能。本文将介绍如何使用Python和Plotly来绘制各种类型的3D图形，并给出代码实例。
1.2 使用matplotlib.pyplot中的annotate()函数标注文字
参考链接： Python | 使用openpyxl模块在Excel工作表中绘制图表 1
Matplotlib可以说是Python最声名远扬的可视化库了，也是Python数据分析库的“三驾马车”之一。Matplotlib是基础而非常强大的可视化库，Seaborn等好用的可视化库是在前者的基础上进行的封装。Matplotlib擅长快速出简单的图、有丰富的接口进行精细化绘图、和Numpy结合做科学可视化及三维图配合默契、三维图。但也有些缺点，如不容易基于实用目的绘制有一定难度的图表（如小提琴图等）、标签等元素需指定坐标而不能自适应优化显示、难以实现交互。
数据可视化是指以图形或表格的形式显示信息。成功的可视化需要将数据或信息转换成可视的形式，以便能够借此分析或报告数据的特征和数据项或属性之间的关系。可视化的目标是形成可视化信息的人工解释和信息的意境模型。
在数据科学中，有多种工具可以进行可视化。在本文中，我（毛利）展示了使用Python来实现的各种可视化图表。
尽管很多人不喜欢3D地图，但是仍可以使用 Basemap 和 matplotlib mplot3d [注1] 工具绘制3D地图。
平常我们看到的物体一般是三维空间中的立体图形，今天跟大家一起来学习用Python绘制立体图形。
这篇博客将介绍使用 mplot3d 工具包进行三维绘图，支持简单的 3D 图形，包括曲面、线框、散点图和条形图。
如果将文本数据与图表数据相比较，人类的思维模式更适合于理解后者，原因在于图表数据更加直观且形象化，它对于人类视觉的冲击更强，这种使用图表来表示数据的方法被叫做数据可视化。
上篇中，介绍了numpy的常用接口及使用，并对部分接口方法进行了详细对比。与之齐名，matplotlib作为数据科学的的另一必备库，算得上是python可视化领域的元老，更是很多高级可视化库的底层基础，其重要性不言而喻。
Dash是基于Flask的Python可视化工具，严格说来由三个部分组成，首先是Flask提供了标准web环境，再次是plotly这个图表可视化工具，最后是与dash相配套的html、图表等交互式组件。本人也陆续试过pyechart，但就集成性和可视化而言，与dash还是有一定差距。
绘图是数据分析工作中的重要一环，是进行探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python工具包之一，它是一个跨平台库，用于根据数组中的数据制作2D图，主要用于绘制一些统计图形，例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱型图等。
由于经常有读者在文章留言中问到“这些好看的数据可视化图片都是用什么做的呀？”之类的问题，今天Alfred就来推荐一些实用的数据可视化工具给大家，这些工具包含：
条形图（bar chart）也称为柱状图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表，长方形的长度与它所对应的数值呈一定比例。
现代社会早已进入读图时代，图像在一定上程度上取代了文字，占据了主导地位。对于数据分析来说，一张清晰的可视化图表确实比纷繁复杂的数字更清晰美观。随着科技的发展以及可视化需求的急剧增大，涌现了大批的数据可视化工具，通过对比分析市面上众多的数据可视化工具之后，我们挑选了几款给大家进行参考。
你可以使用matplotlib.path模块，在maplotlib中添加任意路径：
绘图是数据分析工作中的重要一环，是探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一，本文主要介绍数据可视化分析工具：Matplotlib。
Matplotlib是一个功能强大的数据可视化库，为数据科学家提供了丰富的工具和功能，可以以直观的方式呈现数据。
本文盘点了12款常用的Python数据可视化库，挑选适合自己业务的那一款吧！Python有很多数据可视化库，这些数据可视化库主要分为交互式可视化库和探索式可视化库。
如果你想要用 Python 进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析，这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术，这样，数据不仅一目了然，而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后，我们还需要用到可视化技术，把最终的结果呈现出来。
什么是数据可视化?数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集
读写文件 getwd() # 获取当前路径 setwd() # 设置当前路径 读写csv data <- read.csv('input.csv') print(data) print(is.data.frame(data)) print(ncol(data)) print(nrow(data)) print(max(data$score)) person = subset(data,score == min(score)) print(person) write.csv(person,"output.cs
导读：绘图是数据分析工作中的重要一环，是探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一，本文主要介绍数据可视化分析工具：Matplotlib。
在真机设备下有一个开发者选项，这个大家都知道，我们最常用的就打开'USB调试'功能，方便真机调试。
bar 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/bar.html
修改下面的条形图的颜色值 , 金牌使用金色 , 银牌使用银色 , 铜牌使用黄铜颜色 ;
条形图主要用来比较不同类别间的数据差异，一条轴表示类别，另一条则表示对应的数值度量。
数据可视化动画还在用Excel做？现在一个简单的Python包就能分分钟搞定！而且生成的动画也足够丝滑，效果是酱紫的：
Matplotlib是一个Python语言的2D绘图库，它支持各种平台，并且功能强大，能够轻易绘制出各种专业的图像。本文是对它的一个入门教程。
你想充分了解人类的感知世界吗？你对可视化是如何定义的呢？它是一门科学还是一门语言，那就请跟我们的作者一同走进这个世界，用短短的30分钟，看看39项关于人类感知的研究.
在本系列的上篇文章里，我们从Matplotlib的基础可视化框架开始，逐步画出折线图、柱状图等基础图表，通过对坐标轴标签、标题文本等的精细调节画出信息更明确丰富的可视图，也实践了双轴图及子图，最后看了下极坐标系下绘图的效果。本篇继续探索Matplotlib的强悍可视化能力。
matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。可视化有助于更好地分析数据并增强用户的决策能力。在此matplotlib教程中，我们将绘制一些图形并更改一些属性，例如字体、标签、范围等。
Plotly：协同 Python 和 matplotlib 工作的 web 绘图库 官网链接：https://plot.ly/python/
此 MATLAB 函数 绘制三维条形图，Z 中的每个元素对应一个条形图。如果 Z 是向量，y 轴的刻
大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文我将简单介绍12款常用的Python数据可视化库，并在文末送出一本数据可视化书籍！
图表对于数据的可视化和网站的吸引力非常重要。可视化演示使得分析大块数据和传达信息变得更加容易。 图表库使您能够以一种令人惊叹的、易于理解的和交互式的方式可视化数据，并改进您的网站设计。
以下部分是基于《Fundamentals of Data Visualization》学习笔记，要是有兴趣的话，可以直接看原版书籍：https://serialmentor.com/dataviz/
于刊老师担心我准备的内容不够讲两节课的，如果我讲完这一章的内容还没有结束的话我就讲一讲我最近捣鼓的东西
在这篇文章中， 云朵君想介绍一个很酷的python手绘样式可视化包——可爱的图表 cutecharts。Cutecharts 非常适合为图表提供更个性化的触感。
在数据科学和数据可视化领域，交互式图形可视化是一种强大的工具，能够帮助用户更好地理解数据并进行探索性分析。Python中有许多强大的工具和库可用于创建交互式图形，其中之一就是Plotly库。Plotly库提供了丰富的功能和灵活的接口，使得创建各种类型的交互式图形变得简单而直观。本文将介绍如何使用Plotly库来创建交互式图形，并提供一些代码实例来演示其强大的功能。
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