首先，简单介绍一下作者，宁海涛是211硕士毕业，先后学习Python进行深度学习模型构建以及可视化展示，当然还包括数据分析、数据处理、数据可视化等技能，此外，还特别擅长于使用R语言进行数据统计和可视化绘制，当然还有一些前端、爬虫等这里就不做解释，总之是一位比较全能的优质作者。从2020年5月一直到现在，已连载超过「185+优质原创文章」。
是Python中众多数据可视化库的鼻祖，其设计风格与20世纪80年代设计的商业化程序语言MATLAB十分接近。Matplotlib包含多种类型的API，可以采用多种方式绘制图表并对图表进行定制。
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：
雷达图是通过多个离散属性比较对象的最直观工具，掌握绘制雷达图的方法将会为生活和工作带来乐趣。本例数据来源于网络，某大学本科一年级不同分院学生在五种核心通识能力方面的数据，使用多个工具来绘制多级雷达图，即在一组同心圆上填充不规则五边形，其每个顶点到圆心的距离代表分院学生的某种能力。
Matplotlib是一个基于Python的绘图库，它提供了丰富的绘图工具和函数，可以用于生成高质量的、美观的数据可视化图形。作为Python数据分析领域最常用的绘图库之一，Matplotlib广泛应用于数据分析、科学研究、工程可视化等领域。本文将详细介绍Matplotlib库的常用功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
最近正在学习大学和高中的数学知识，统计和函数部分，觉的通过绘制出图表，结合图形去学习，会更直观并且能够更好的去理解。
不知不觉，Excel图表插件EasyCharts已经面世两年啦，今天突然发现百度网盘中的下载次数居然达到近4万，在这里非常感谢大家对EasyCharts的厚爱。由于工作太忙，时间有限，很多用户的问题也未能及时回答与解决，实在抱歉。现将该软件开源到Github上，有兴趣的朋友可以进一步开发与使用。
今天给大家带来绘制“手绘风格”可视化作品的小技巧，主要涉及Python编码绘制，内容如下：
今天小编继续就给大家送上视频讲解内容，由于南京的疫情情况(希望早点结束)，周末得以在家安心绘制，特意送上两篇优质视频内容，主要如下：
2015年度十大Plotly图形、图表以及可视化数据 文章整理出了2015年最优秀的十个Plotly图表，这些交互式的图表使用Plotly的web app和APIs制作而成 第十位. “2001-20
今天小编带大家绘制一幅”颜值“超高的学术图表，起初原因也是群里的小伙伴询问怎么绘制。要知道我可是非常宠读者的哈~~绝对的安排！读者给出的图片如下：
之前就有小伙伴一直私信小编推荐3D可视化图表 的绘制，最近也在系统整理关于3D图表的绘制方法，在此过程中小编发现了个不错的3D可视化展示工具，即可以让你在Jupyter notebook中轻松展示3D图表效果，今天就推荐给大家~~，主要内容如下：
时间序列数据在许多领域中都是常见的，包括金融、气象、股票市场等。通过可视化这些时间序列数据，我们可以更直观地理解数据的趋势、周期性和异常情况。Python提供了许多强大的可视化库，如Matplotlib、Seaborn和Plotly，可以帮助我们创建漂亮的时间序列图表。本文将介绍如何使用这些库来可视化时间序列数据。
Seaborn是一个基于Matplotlib的Python数据可视化库，它提供了高层次的API，可以帮助用户创建美观、具有吸引力的统计图形。作为Python数据分析领域中常用的可视化工具之一，Seaborn广泛应用于数据探索、模型评估、可视化报告等方面。本文将详细介绍Seaborn库的特点、常见功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
在代码的世界中，隐藏着一座神秘而神奇的画图殿堂，它就是Matplotlib。这座殿堂矗立在数据的海洋中，每一行代码都是一笔神奇的咒语，让数据在图像之间舞动，展现出无限可能。Matplotlib的大门上镶嵌着闪烁的彩虹宝石，每当有开发者走近，便散发出五彩斑斓的光芒，仿佛在诉说着这里的神秘。而在宫殿深处，站立着一座巨大的绘图笔，它拥有操控数据之力，将每一次绘图都变成了一场奇妙的冒险。当你走进Matplotlib的殿堂，就像踏入了一个充满魔力的世界，数据的颜色与形状便开始跃然纸上，呈现出无限可能的未来。
今天这篇推文小编给大家接单介绍下如何使用Python-Matplotlib库一步步绘制可以用于出版的图表(Publication Ready Plots),接下来，将通过一个具体的小例子给大家讲解一下绘制流程,当然，最后还会介绍现成的第三方包绘制的绘制方法。
上期推文推出第一篇基础图表绘制-R-ggplot2 基础图表绘制-散点图 的绘制推文，得到了很多小伙伴的喜欢，也是我更加想使这个系列做的更加完善和系统，我之前也有说过，会推出Python和R的两个版本绘制教程，接下来我们就推出基础散点图的Python绘制版本。本期主要涉及的知识点如下：
今天我给大家介绍下如何使用Python-Matplotlib库一步步绘制可以用于出版的图表(Publication Ready Plots)。接下来，将通过一个具体的小例子给大家讲解一下绘制流程,当然，最后还会介绍现成的第三方包绘制的绘制方法。
最近在查找可视化优质资源时发现一个优秀绘制统计图表的第三方库-iqplot,该库是基于Python语言的，其所提供的图表类型虽然不多，但在科研学术绘图任务中出现的频次较多，本期就其基本情况和可绘制的图表类型做一个简单介绍，主要内容如下：
之前还在讨论Matplotlib没有很好的第三方主题库呢？这不，又被我发现了一个宝藏库，还专门用于一些学术期刊的图表发表，可谓是弥补了matplotlib 繁琐的自定义设置。好了，话不多说，今天这篇推文的主角就是Github 上拥有1.6k 星之多的科学论文图表绘制库「SciencePlots」。推文的主要内如下：
原文链接：http://blog.csdn.net/ywjun0919/article/details/8692018 来源于书籍：《Python科学计算》 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。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。 它的文档相当完备，并且Gallery页面中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。 在L
Python的Matplotlib库是使用最广泛的数据可视化库之一。使用Matplotlib，可以使用各种图表类型（包括折线图、条形图、饼图和散点图）绘制数据。
数据可视化是指利用图形、表格、图表等方式将数据展示出来，使得数据更加清晰、易于理解和分析。图形绘制是数据可视化的基础，通过绘制各种图形呈现数据，可以更加直观地了解数据之间的关系和趋势。
python三维图表的绘制算是二维图表的一个进阶版本，本质上和二维图表的绘制并无差别，唯一的区别在于使用的库略有差异。
有些同学在写论文的时候光注意文字的阐述，忽略掉了一个重要因素——图表。插入的图表不仅无意义，有时候甚至造成图表影响了文章内容表达。
今天小编给大家推荐一个超强交互式可视化绘制工具-python-highcharts，熟悉HightCharts绘图软件的小伙伴对这个不会陌生，python-highcharts就是使用Python进行Highcharts项目绘制，简单的说就是实现Python和Javascript之间的简单转换层，话不多说，我们直接进行介绍，具体包括以下几个方面：
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。
项目Github地址：https://github.com/lava/matplotlib-cpp
今天小编总结归纳了若干个常用的可视化图表，并且通过调用plotly、matplotlib、altair、bokeh和seaborn等模块来分别绘制这些常用的可视化图表，最后无论是绘制可视化的代码，还是会指出来的结果都会通过调用streamlit模块展示在一个可视化大屏，出来的效果如下图所示
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像， 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
上周对线上某几个磁盘进行了fio硬盘性能测试，测试完成之后的结果需要绘制成图像展示出来。我在官网上查找了一下fio自带的命令fio_generate_plot和fio2gnuplot工具的用法，找到了图像的绘制方法，在某一个单一的场景下，确实可以使用这两个工具来进行硬盘性能图像绘制，但是问题是，如果要对比多个场景下绘制出来的图像的差异，fio自带的绘图工具实现起来就有些困难了，但是确实也能实现。例如下图：
数据可视化是数据科学分析的重要环节，是有效传达数据价值的重要渠道。辛苦整理了一天，我们一睹Python可视化工具的精彩之处。
可视化之于数据分析流程中的重要意义不言而喻，它往往是体现数据分析报告的决定性一环，图表做的好、涨薪少不了。本文针对在完成数据分析过程中，介绍个人习惯运用的那些数据可视化工具。
Matplotlib是一个绘图库，具有许多功能，可以以易于理解的格式显示数据。只需几行代码即可生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等对于简单的绘图，pyplot模块提供类似MATLAB的接口，特别是与IPython结合使用时。对于高级用户，您可以通过面向对象的界面或MATLAB用户熟悉的一组函数完全控制线型，字体属性，轴属性等。
这是一份写给运营人员的Python指南。本文主要讲述如何使用Python操作Excel绘制柱形图。
前面向大家讲解了如何用excel绘制高大上的南丁格尔玫瑰图，对于经常用excel的人来说，其实是简单的，但经常用python来绘制图表的人，怎么会用excel来绘制自己想要的图表呢！所以今天教大家如何用python绘制南丁格尔玫瑰图。
（微信公众号由于改版，导致留言功能不能使用，本期采用 留言小程序 进行留言功能测试，如果不行或者效果较差，大家有什么问题可选择点击公众号，找到 “找我” ，添加本人微信号进行问题咨询和数据获取。等人数到达一定数量后，我会构建学习交流群，大家共同进步
学过Python的小伙伴都会知道，Matplotlib是Python生态最好用的可视化工具库，吹爆也不为过。👍 Matplotlib作为高度定制化的绘图工具，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。 只要你使用Python编程便可完美绘制二维统计图表、三维图表、动态图表、交互图表，甚至可以编辑图片，修改各种元素。📊 刚接触Matplotlib的小伙伴可能无法绘制出好看的图，这里建议使用内置的style风格，只需要一行代码便可以让图表变得好看。🤩 Matplotlib提供了几十种图表样式，
專 欄 ❈陈键冬，Python中文社区专栏作者 GitHub： https://github.com/chenjiandongx ❈ pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。
今天在查看资料时，看见一篇SCI论文的配图十分抢眼，图表的整体绘制不是很难，但整个配色还是瞬间让图表“高大上”起来，如下：
安装包时可能需要使用pip3，而不是pip。另外，如果这个命令不管用，你可能需要删除 标志--user。
在Python当中用于绘制图表的模块，相信大家用的最多的便是matplotlib和seabron，除此之外还有一些用于动态交互的例如Plotly模块和Pyecharts模块，今天小编再为大家来推荐两个用于制作可视化大屏的库，分别叫做hvPlot以及Panel，在本篇教程当中，小编依次会为大家分享
有了这些库，一般的散点图、折线图、条形图、饼图都不在话下。不过，数据总是难免让人觉得冰冷。而今天为大家介绍的这个简单易上手的Python第三方绘图库：cutecharts，则是拥有手绘风格的线条，十分、非常、很 cute，让你的图表具有不一样的风格。
先来了解一下Matplotlib，其实Matplotlib 是一个用于绘制图表和可视化数据的 Python库，它提供了丰富的绘图工具功能，可以用于生成各种静态、交互式和动画图表，能够满足各种需求，从简单的折线图到复杂的3D图表。尤其是在数据科学和可视化领域，Matplotlib用于创建高质量的图表和可视化，而且它是数据科学、机器学习和科学计算领域中最流行的绘图库之一。
上期的推文Python-matplotlib 学术型散点图绘制 推出后，很多小伙伴比较喜欢
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