即使是使用matplotlib多年的人，也无法完全掌握这些操作。最后，用matplotlib制作交互式图表是相当困难的。牛郎星是蔬菜的包装。VegaLite是一个高级可视化JavaScript库。它最重要的特点是它的API是基于图形语法的。
4、 python 可视化利器:pyecharts前面我们提到过，ggplot在R和Python中都是数据 可视化的利器，在机器学习和数据 分析领域得到了广泛的应用。Pyecharts结合了Python和百度开源的echarts工具，其交互性和便捷性得到了众多开发者的认可。它有以下特点:一、绘制第一张图:数据 分析。常见的微博转发图也是由关系图转化而来:其他图文示例可在官方文件中找到。
5、如何用 python进行 数据 分析1、Python数据 分析过程和学习路径数据分析过程主要是:读写、处理和计算、-2。不同的步骤将使用不同的Python工具。每一步的主题也包含很多内容。根据EXCEL部分需要的工具，Python数据分析的学习路径如下:相关推荐:Python 2入门。使用Python读写数据Python读写数据，主要包括以下内容:我们以Python为例。
其中NumPy主要用于矢量化科学计算，pandas主要用于表格数据处理。4.用Python 分析建模在分析和建模方面，主要包括两个库:Statsmdels和Scikitlearn。Statsmodels允许用户浏览数据、估计统计模型和执行统计测试。它可以为不同类型的数据和每个估计量提供广泛的描述性统计、统计检验、绘图函数和统计结果列表。
/Image-7/Python数据可视化:box plot 1。箱线图的概念箱线图也称为盒图、箱图或盒图，是用来显示一组数据分散信息的统计图。计算过程:(1)计算上四分位数(Q3)、中位数和下四分位数(Q1)；(2)计算上四分位数和下四分位数的差，即四分位数差(IQR)Q3 Q1；(3)画出箱线图的上下区间，以上四分位数为上限，下四分位数为下限。
(4)大于上四分位数四分位数差1.5倍或小于下四分位数四分位数差1.5倍的值被归类为异常值。(5)除异常值外，在最靠近上边缘和下边缘的两个值处画横线作为盒图的触角。(6)极端异常值，即超过四分位数差3倍的异常值，用实点表示；中度异常值，即四分位数差的1.5倍到3倍之间的异常值，用空点表示。
6、 python怎样 数据 可视化3dPreparation基本上，我们仍然需要创建一个图表，并向其中添加所需的轴。但不同的是，我们为图表指定了3D视图，添加的轴是Axes3D。现在，我们可以用几乎相同的函数来绘图。当然，函数的参数不同，所以需要为三个轴提供数据。例如，我们需要为函数mpl _ toolkits . mplot 3d . axes 3d . plot指定xs、ys、zs和zdir参数。
我们来解释一下这些具体的参数。1.xs和ys: x轴和y轴坐标，2.zs:这是Z轴的坐标值，可以是所有点对应的值，也可以是每个点对应的值。3.ZDIR:确定哪个坐标轴是Z轴的尺寸(通常是zs，但也可以是xs或ys)，提示:模块mpl_toolkits.mplot3d.art3d包含3dartist代码和将2d artist转换为3D版本的函数。
