python實時數據可視化
⑴ python可視化利器：pyecharts
前面我們提及 ggplot 在 R 和 Python 中都是數據可視化的利器，在機器學習和數據分析領域得到了廣泛的應用。 pyecharts 結合了 Python 和網路開源的 Echarts 工具，基於其交互性皮源褲和便利性得到了眾多開發者的認可。擁有如下的特點燃簡：
首先繪制第一個圖表：
數據分析中常見的微博轉發圖也是通過關系圖轉化來的：
其他的圖形示例可以在官方文檔中查詢： http://gallery.pyecharts.org/ 。
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[1] http://pyecharts.org/#/zh-cn/intro
[2] http://pyecharts.herokuapp.com/bar
[3] http://gallery.pyecharts.org/
⑵ python可視化數據分析常用圖大集合（收藏）
python數據分析常用圖大集合：包含折線圖、直方圖、垂直條形圖、水平條形圖、餅圖、箱線圖、熱力圖、散點圖、蜘蛛圖、二元變數分布、面積圖、六邊形圖等12種常用可視化數據分析圖，後期還會不斷的咐喊收集整理，請關注更新！
以下默認所有的操作都先導入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn
一、折線圖
折線圖可以用來表示數據隨著時間變化的趨勢
Matplotlib
plt.plot(x, y)
plt.show()
Seaborn
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
sns.lineplot(x="x", y="y", data=df)
plt.show()
二、直方圖
直方圖是比較常見的視圖，它是把橫坐標等分成了一定數量的小區間，然後在每個小區間內用矩形條（bars）展示該區間的數值
Matplotlib
Seaborn
三、垂直條形圖
條形圖可以幫我們查看類別的特徵。在條形圖中，長條形的長度表示類別的頻數，寬度表示類別。
Matplotlib
Seaborn
1plt.show()
四、水平條形圖
五、餅圖
六、箱線圖
箱線圖由五個數值點組成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位數 (median) 和上下四分位數 (Q3, Q1)。
可以幫我們分析出數據的差異性、離散程度和異常值等。
Matplotlib
Seaborn
七、熱力圖
力圖，英文叫 heat map，是一種矩陣表示方法，其中矩陣中的元顫簡銷素值用顏色來代表，不同的顏色代表不同大小的值。通過顏色就能直觀地知道某個位置上數值的大小。
通過 seaborn 的 heatmap 函數，我們可以觀察到不同年份，不同月份的乘客數量變化情況，其中顏色越淺的代表乘客數量越多
八、散點圖
散點圖的英文茄游叫做 scatter plot，它將兩個變數的值顯示在二維坐標中，非常適合展示兩個變數之間的關系。
Matplotlib
Seaborn
九、蜘蛛圖
蜘蛛圖是一種顯示一對多關系的方法，使一個變數相對於另一個變數的顯著性是清晰可見
十、二元變數分布
二元變數分布可以看兩個變數之間的關系
十一、面積圖
面積圖又稱區域圖，強調數量隨時間而變化的程度，也可用於引起人們對總值趨勢的注意。
堆積面積圖還可以顯示部分與整體的關系。折線圖和面積圖都可以用來幫助我們對趨勢進行分析，當數據集有合計關系或者你想要展示局部與整體關系的時候，使用面積圖為更好的選擇。
十二、六邊形圖
六邊形圖將空間中的點聚合成六邊形，然後根據六邊形內部的值為這些六邊形上色。
原文至：https://www.py.cn/toutiao/16894.html
⑶ Python數據分析：可視化
本文是《數據蛙三個月強化課》的第二篇總結教程，如果想要了解 數據蛙社群 ，可以閱讀 給DataFrog社群同學的學習建議 。溫馨提示：如果您已經熟悉python可視化內容,大可不必再看這篇文章，或是之挑選部分文章
對於我們數據裂搭羨分析師來說，不僅要自己明白數據背後的含義，而且還要給老闆更直觀的展示數據的意義。所以，對於這項不可缺少的技能，讓我們來一起學習下吧。
畫圖之前，我們先導入包和生成數據集
我們先看下所用的數據集
折線圖是我們觀察枝歷趨勢常用的圖形，可以看出數據隨著某個變數的變化趨勢，默認情況下參數 kind="line" 表示圖的類型為折線圖。
對於分類數據這種離散數據，需要查看數據是如何在各個類別之間分布的，這時候就可以使用柱狀圖。我們為每個類別畫出一個柱子。此時，可以將參數 kind 設置為 bar 。
條形圖就是將豎直的柱狀圖翻轉90度得到的圖形。與柱狀圖一樣，條形圖也可以有一組或多種多組數據。
水平條形圖在類別名稱很長的時候非常方便，因為文字是從左到右書寫的，與大多數用戶的閱讀順序一致，這使得我們的圖形容易閱讀。而柱狀圖在類別名稱很長的時候是沒有辦法很好的展示的。
直方圖是柱形圖的特殊形式，當我們想要看數據集的分布情況時，選擇直方圖。直方圖的變數劃分至不同的范圍，然後在不同的范圍中統計計數。在直方圖中，柱子之間的連續的，連續的柱子暗示數值上的連續。
箱線圖用來展示數據集的描述統計信息，也就是[四分位數]，線的上下兩端表示某組數據的最大值和最小值。箱子的上下兩端表示這組數據中排在前25%位置和75%位置的數值。箱中間的橫線表示中位數。此時可以將參數 kind 設置為 box。
如果想要畫出散點圖，可以將參數 kind 設置為 scatter，同時需要指定 x 和 y。通過散點圖可以探索變數之間的關系。
餅圖是用面積表示一組數據的佔比，此時可以將參數 kind 設置為 pie。
我們剛開始學習的同學，肆拍最基本應該明白什麼數據應該用什麼圖形來展示，同學們來一起總結吧。