小白學 Python 數據分析（15）：數據可視化概述

人生苦短，我用 Python

前文傳送門：

小白學 Python 數據分析（1）：數據分析基礎

小白學 Python 數據分析（2）：Pandas （一）概述

小白學 Python 數據分析（3）：Pandas （二）數據結構 Series

小白學 Python 數據分析（4）：Pandas （三）數據結構 DataFrame

小白學 Python 數據分析（5）：Pandas （四）基礎操做（1）查看數據

小白學 Python 數據分析（6）：Pandas （五）基礎操做（2）數據選擇

小白學 Python 數據分析（7）：Pandas （六）數據導入

小白學 Python 數據分析（8）：Pandas （七）數據預處理

小白學 Python 數據分析（9）：Pandas （八）數據預處理（2）

小白學 Python 數據分析（10）：Pandas （九）數據運算

小白學 Python 數據分析（11）：Pandas （十）數據分組

小白學 Python 數據分析（12）：Pandas （十一）數據透視表（pivot_table）

小白學 Python 數據分析（13）：Pandas （十二）數據表拼接

小白學 Python 數據分析（14）：Pandas （十三）數據導出

引言

從本篇開始，整個系列進入到第二部分，數據可視化。

那麼，什麼是數據可視化？

能夠看下下面這個動圖，動圖來源阿里雲官網（ https://data.aliyun.com/visual/datav ）。

能夠看到，這個動圖很是的炫，那咱們是否是學了數據可視化之後就能作出來這種效果。

emmmmmmmmmmmm。。。。。。。。

這個難度有點高，打怪升級也沒有直接出門打 BOSS 的打法撒。

工欲善其事必先利其器

咱們先看下如今使用的主流數據可視化的工具（類庫）有什麼。

Matplotlib

第一個固然是咱們在前面開篇中介紹過的 Matplotlib ， Python 數據分析經典三件套之一。

首先仍是幾個官方網址羅列一下，防止有的同窗找不到：

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

官網：https://www.matplotlib.org/

中文網：https://www.matplotlib.org.cn/

Matplotlib 的安裝過程仍是十分簡單的：

pip install matplotlib

等待進度條走完，咱們就算安裝完成了。

在學習怎麼使用 matplotlib 以前，咱們能夠先看下 matplotlib 的一些示例：

錯了錯了，這麼複雜的圖我怎麼可能畫的出來。。。

下面這種纔是咱們的目標：

pyecharts

在除了可使用 Matplotlib 做爲數據可視化的工具之餘，咱們還能夠選擇 pyecharts 做爲數據可視化工具。

先作一個簡單的簡介，如下內容來自官方文檔：

Echarts 是一個由百度開源的數據可視化，憑藉着良好的交互性，精巧的圖表設計，獲得了衆多開發者的承認。而 Python 是一門富有表達力的語言，很適合用於數據處理。當數據分析趕上數據可視化時，pyecharts 誕生了。

相信不少同窗對 Echarts 並不陌生，在作頁面圖表的時候，能選擇的第三方支持庫並很少，而 Echarts 是其中作的至關不錯的一個類庫，畢竟背後是由百度開源的。

放幾個官方的連接：

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

官方文檔：https://pyecharts.org/#/

接下來仍是看如何安裝：

pip install pyecharts

和前面安裝 Matplotlib 同樣，靜靜的等待進度條走完就行。

這裏有關版本有一點須要注意，不論是使用 Matplotlib 仍是使用 pyecharts ，都須要 Python 的版本是 3.x ，在官方文檔中都已經註明 2.x 再也不進行維護。

至於小編爲何要介紹 pyecharts 呢？給你們看幾個官方的示例：

是否是感受單純的從 UI 設計的角度上來說， pyecharts 要比 Matplotlib 要好看的多，感受 Matplotlib 像是上個世紀的產物。

在接下來的內容中，小編會先分享 Matplotlib 的使用，以後會專門寫幾篇介紹下 pyecharts 的使用。

數據可視化的基本流程

第一步：整理數據

數據仍是數據可視化的基礎，在全部的事情開始以前，須要先明確須要把哪些數據圖表化。

第二步：明確目的

在上一步中，咱們拿到了須要圖表化的數據，接着就須要想清楚，咱們展現這些數據究竟是爲了什麼，是要表達一種趨勢，仍是要展示對比等等。

第三步：選擇圖表形式

在明確了咱們的目的以後，就須要選擇展示這些數據的形式了，咱們須要爲這些數據選擇合適的展示形式，這就須要分狀況討論了。

例如咱們想要展示一種趨勢，那麼折線圖就要比柱狀圖更爲合適，若是是須要展示對比，那麼柱狀圖就要比折線圖合適，還有是展示百分比，那麼咱們選擇餅狀圖就會更爲合適。

本篇的內容就到這裏了，下一篇，咱們接着介紹 Matplotlib 的使用姿式。

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