京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
来源:早起Python
作者:刘早起
大家好,我是早起。
最近我在和不同读者的交流中,发现很多人和我一样,日常使用的主语言并不是Python,可能是Java/R/Excel等,学Python倒不如说是学requests采集数据,Pandas数据处理、办公自动化、数据可视化等用于辅助工作的功能。
关于爬虫我基本上每周的都会有分享不同的案例,Python数据处理也推出了Pandas120题、NumPy80题、办公自动化也累积了20余个真实案例,但唯独在数据可视化上我没有写出一个不错的专题。
为什么?因为Python数据可视化工具太多了,比如matplotlib、seaborn、pyecharts等,不同的工具使用逻辑不一致,并且同一个工具不同版本之间的绘图逻辑也有差异,怎么办?
为了尝试解决这个问题,早起找了几位同样热爱数据分析可视化的小伙伴,从matplotlib出发,围绕数据可视化打造一个全新的公众号「可视化图鉴」,与其说是公众号,我更愿意把它当成一个小工具用
图鉴,就是让你在需要使用Python进行可视化的场景下,快速找到你想要的图并制作出来。
「先把你想要的图画出来,再去研究背后的逻辑!」
我们以matplotlib为起点开始创作,目前围绕matplotlib已经更新了大多数图的基础、进阶图以及少量的高级样式图型图鉴,每一幅图都给出了matplotlib版本、完整可执行的源码以及绘图原理讲解,以下为部分图鉴示例,点击图片可以直达
你只要选中你想要的图,点进去,复制我的代码,替换你的数据,就能快速将你的数据进行可视化,当然如果你想进一步了解图是如何做出来的,不仅有详细的注释,也配上了对应的文档,进一步加深你对这幅图的理解!
当然,现在收录的图鉴(大概近100张基于matplotlib的图)还远远达不到满足大多数用户的需求,但已经覆盖了常用的图,我们也继续在马不停蹄的制作中。
正如我刚开始所说,Python的可视化工具太多了,在去年我也对常用的Python可视化工具进行了对比,在那篇文章的末尾我有说到 「熟练掌握一个工具之后,了解其他工具即可!」 ,其实当时要求大家熟练掌握的工具就是matplotlib
为什么是matplotlib,从下图我们可以发现,现在流行的Python可视化工具或多或少都与matplotlib沾上一点关系,很多就是在matplotlib的基础上改进而来
另一个方面是matplotlib是安装相对简单、资料相对较多的,在没有任何Python环境的机器上,你只需要下载一个anaconda,之后傻瓜式一键安装就可以使用,而其他的库大多数需要额外进行安装、配置。并且在上面提到的文章中,我也说过:「如果你使用matplotlib,遇到一点问题,网上有很多帖子能够帮到你」,而其他的工具遇到一些细节性的问题,则不一定能通过搜索解决!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21