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喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况：做图表时，用哪种好看又实用的可视化工具包呢？之前文章里出现过漂亮的图表时，也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面，作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包，其中有些包还能用在其
数据科学是当今IT行业很稳定的研究和实践领域之一，近十年来一直备受关注。事实证明，它对多个行业都大有益处。这项技术在优秀产品线方法和市场分析中都有体现，主要是从数据中获得有价值的信息。接着就要对对获得的数据进行处理，数据分析员进一步分析信息以找到一个模式，
不少人每天醒来打开手机的第一件事，便是查看家乡的疫情图。你所看到的可能是这样的：。疫情图的核心在于疫情数据整理以及疫情数据可视化。本文疫情数据是由网易新闻的公开数据整理而成，仅用于demo 展示。pyecharts 是在 Python 的基础上对 Echa
箱线图通过数据的四分位数来展示数据的分布情况。把数据从小到大进行排列并等分成四份，第一分位数，第二分位数和第三分位数分别为数据的第25%，50%和75%的数字。箱线图分为两部分，分别是箱和须。使用pandas里的dataframe数据结构存放待显示的数据。
随着互联网的快速发展，数据维度越来越广，呈现形式也越发丰富，具有多维度数据特点的相关业务实践都能通过可视化图表来展示，比如个推的下发图，从时间和区域两个维度，可以即时、直观地展现个推数据下发的过程。本文案例中用了 d3.js 中的 geoMercator
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