小白学 Python 数据分析（15）：数据可视化概述

人生苦短，我用 Python

前文传送门：

小白学 Python 数据分析（1）：数据分析基础

小白学 Python 数据分析（2）：Pandas （一）概述

小白学 Python 数据分析（3）：Pandas （二）数据结构 Series

小白学 Python 数据分析（4）：Pandas （三）数据结构 DataFrame

小白学 Python 数据分析（5）：Pandas （四）基础操做（1）查看数据

小白学 Python 数据分析（6）：Pandas （五）基础操做（2）数据选择

小白学 Python 数据分析（7）：Pandas （六）数据导入

小白学 Python 数据分析（8）：Pandas （七）数据预处理

小白学 Python 数据分析（9）：Pandas （八）数据预处理（2）

小白学 Python 数据分析（10）：Pandas （九）数据运算

小白学 Python 数据分析（11）：Pandas （十）数据分组

小白学 Python 数据分析（12）：Pandas （十一）数据透视表（pivot_table）

小白学 Python 数据分析（13）：Pandas （十二）数据表拼接

小白学 Python 数据分析（14）：Pandas （十三）数据导出

引言

从本篇开始，整个系列进入到第二部分，数据可视化。

那么，什么是数据可视化？

能够看下下面这个动图，动图来源阿里云官网（ https://data.aliyun.com/visual/datav ）。

能够看到，这个动图很是的炫，那咱们是否是学了数据可视化之后就能作出来这种效果。

emmmmmmmmmmmm。。。。。。。。

这个难度有点高，打怪升级也没有直接出门打 BOSS 的打法撒。

工欲善其事必先利其器

咱们先看下如今使用的主流数据可视化的工具（类库）有什么。

Matplotlib

第一个固然是咱们在前面开篇中介绍过的 Matplotlib ， Python 数据分析经典三件套之一。

首先仍是几个官方网址罗列一下，防止有的同窗找不到：

GitHub：https://github.com/matplotlib/matplotlib

官网：https://www.matplotlib.org/

中文网：https://www.matplotlib.org.cn/

Matplotlib 的安装过程仍是十分简单的：

pip install matplotlib

等待进度条走完，咱们就算安装完成了。

在学习怎么使用 matplotlib 以前，咱们能够先看下 matplotlib 的一些示例：

错了错了，这么复杂的图我怎么可能画的出来。。。

下面这种才是咱们的目标：

pyecharts

在除了可使用 Matplotlib 做为数据可视化的工具之余，咱们还能够选择 pyecharts 做为数据可视化工具。

先作一个简单的简介，如下内容来自官方文档：

Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，获得了众多开发者的承认。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析赶上数据可视化时，pyecharts 诞生了。

相信不少同窗对 Echarts 并不陌生，在作页面图表的时候，能选择的第三方支持库并很少，而 Echarts 是其中作的至关不错的一个类库，毕竟背后是由百度开源的。

放几个官方的连接：

GitHub：https://github.com/pyecharts/pyecharts

官方文档：https://pyecharts.org/#/

接下来仍是看如何安装：

pip install pyecharts

和前面安装 Matplotlib 同样，静静的等待进度条走完就行。

这里有关版本有一点须要注意，不论是使用 Matplotlib 仍是使用 pyecharts ，都须要 Python 的版本是 3.x ，在官方文档中都已经注明 2.x 再也不进行维护。

至于小编为何要介绍 pyecharts 呢？给你们看几个官方的示例：

是否是感受单纯的从 UI 设计的角度上来说， pyecharts 要比 Matplotlib 要好看的多，感受 Matplotlib 像是上个世纪的产物。

在接下来的内容中，小编会先分享 Matplotlib 的使用，以后会专门写几篇介绍下 pyecharts 的使用。

数据可视化的基本流程

第一步：整理数据

数据仍是数据可视化的基础，在全部的事情开始以前，须要先明确须要把哪些数据图表化。

第二步：明确目的

在上一步中，咱们拿到了须要图表化的数据，接着就须要想清楚，咱们展现这些数据究竟是为了什么，是要表达一种趋势，仍是要展示对比等等。

第三步：选择图表形式

在明确了咱们的目的以后，就须要选择展示这些数据的形式了，咱们须要为这些数据选择合适的展示形式，这就须要分状况讨论了。

例如咱们想要展示一种趋势，那么折线图就要比柱状图更为合适，若是是须要展示对比，那么柱状图就要比折线图合适，还有是展示百分比，那么咱们选择饼状图就会更为合适。

本篇的内容就到这里了，下一篇，咱们接着介绍 Matplotlib 的使用姿式。

原文出处：https://www.cnblogs.com/babycomeon/p/12467064.html