當(dāng)然非常不錯(cuò)，作為一門應(yīng)用廣泛的編程語言，python第三方庫擴(kuò)展豐富，針對(duì)數(shù)據(jù)可視化，提供了許多高效、簡(jiǎn)便的包可以直接使用，下面我簡(jiǎn)單介紹3個(gè)，分別是matplotlib、seaborn和pyecharts，感興趣的朋友可以嘗試一下：

老牌工具matplotlib

這是python一個(gè)非常著名的可視化工具，相信許多做過可視化的朋友都對(duì)matplotlib非常熟悉，專業(yè)強(qiáng)大、功能齊全、擴(kuò)展豐富，幾乎你能想到的各種圖表，matplotlib都可以輕松辦到，小到常見的柱狀圖、餅狀圖、折線圖，大到復(fù)雜的動(dòng)圖、三維圖、自定義圖，matplotlib都有深入涉及，種類繁多，代碼齊全，如果你想做數(shù)據(jù)可視化，繪制專業(yè)的圖表以供顯示，可以使用一下matplotlib，效果非常不錯(cuò)：

精簡(jiǎn)封裝seaborn

這也是一個(gè)非常不錯(cuò)的python可視化包，基于matplotlib開發(fā)，對(duì)matplotlib的復(fù)雜參數(shù)和調(diào)用做了精簡(jiǎn)封裝，因此使用起來更方便，也更容易入手，常見的散點(diǎn)圖、曲線圖、柱狀圖、餅狀圖、熱力圖、箱型圖、小提琴圖，這個(gè)庫都有深入涉及，demo豐富，代碼齊全，官方教程詳細(xì)，如果你想快速繪制專業(yè)強(qiáng)大的圖表，簡(jiǎn)化復(fù)雜的參數(shù)配置，可以使用一下seaborn，代碼更少，也更容易學(xué)習(xí)：

簡(jiǎn)單易用pyecharts

使用過echarts的朋友應(yīng)該對(duì)pyecharts非常熟悉了，python對(duì)echarts的一個(gè)簡(jiǎn)單封裝和調(diào)用，借助于echarts強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化功能，pyecharts也可以輕松繪制各種圖表，常見的柱狀圖、餅狀圖、散點(diǎn)圖、曲線圖，復(fù)雜的地圖、樹圖、k線圖、儀表盤、地理圖、三維圖，pyecharts都可以輕松辦到，專業(yè)強(qiáng)大、制圖漂亮、簡(jiǎn)單易用，如果你想繪制簡(jiǎn)潔大方的圖表，基于web頁面進(jìn)行顯示，可以使用一下pyecharts，效果非常不錯(cuò)：

目前就分享這3個(gè)不錯(cuò)的python可視化庫吧，其實(shí)還有許多其他包也可以直接使用，像ggplot、bokeh等也都非常不錯(cuò)，只要你有一定python基礎(chǔ)，熟悉一下相關(guān)代碼和示例，很快就能掌握的，網(wǎng)上也有相關(guān)教程和資料，介紹的非常詳細(xì)，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內(nèi)容能對(duì)你有所幫助吧，也歡迎大家評(píng)論、留言進(jìn)行補(bǔ)充。

沒有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，只是前人寫的庫比較全。學(xué)習(xí)PYTHON就是對(duì)庫的學(xué)習(xí)。

用python做可視化數(shù)據(jù)分析，對(duì)本人的專業(yè)水平要求極高，并且，還要掌握特定的知識(shí)與技能，普通人一時(shí)半會(huì)還學(xué)不會(huì)。

這種情況下，一款由原金山WPS研發(fā)團(tuán)隊(duì)成員自主研發(fā)出來的辦公工具-云表企業(yè)應(yīng)用平臺(tái)（以下簡(jiǎn)稱云表），優(yōu)勢(shì)就顯得格外耀眼。

業(yè)務(wù)人員，0基礎(chǔ)，7分鐘生成可視化（BI）分析大屏

業(yè)務(wù)人員，即使對(duì)IT技術(shù)一竅不通，也可以通過云表，7分鐘生成可視化大屏。

恒逸石化

也就是說，業(yè)務(wù)人員，0基礎(chǔ)，也可以直入敵營(yíng)。

使用者，只要會(huì)使用excel，使用起云表平臺(tái)來，絕不會(huì)陌生。

你只要在和excel很像的界面，拖拉拽，輸入中文文本配置信息，即可搭建出個(gè)性化的智能商業(yè)BI可視化分析大屏。

事實(shí)上，它是國(guó)產(chǎn)無代碼開發(fā)平臺(tái)的領(lǐng)軍者。你說，像WMS，ERP，OA，MES，進(jìn)銷存等企業(yè)級(jí)個(gè)性化的管理軟件，它能做得出來嗎？答案是必須的！

不僅能，而且開發(fā)出來的軟件，系統(tǒng)功能是可以隨時(shí)增刪查改的。各系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)互通，主流信息無縫集成。

無需IT部門的參與

無需IT部門的參與，業(yè)務(wù)人員自己就能操刀上陣。不用寫一行代碼，也不用懂任何數(shù)據(jù)庫的IT知識(shí)。

可以解決各種精細(xì)化的業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用問題

比如權(quán)限控制，流程審批，工作流，多人協(xié)同，數(shù)據(jù)透視，數(shù)據(jù)分析，鬧鐘提醒，消息推送，報(bào)表模板自定義打印，小程序，H5，網(wǎng)站，微商城，外接數(shù)據(jù)源，一物一碼，掃碼出入庫，與用友、金蝶、釘釘、企業(yè)微信、SAP、地磅、電子秤、高拍儀，PDA等第三方軟硬件進(jìn)行集成封裝，生成移動(dòng)端app......

只要是你能想到的業(yè)務(wù)，都可以交給它。

可以免費(fèi)使用

目前，云表提供了一款永久免費(fèi)使用版本，該版本在功能和用戶數(shù)上面皆不做限制，與收費(fèi)版的區(qū)別，僅在于并發(fā)數(shù)不同。

像中冶，中鐵，南方物流，云南小松，汾西礦業(yè)，許繼電氣，恒逸石化，燕山大學(xué)等20萬＋企事業(yè)單位或機(jī)構(gòu)，都在使用它。

高山流水，終須一別，免費(fèi)的軟件獲取方式，在此奉上：

方法一：

1.頭條app搜索“云表平臺(tái)”。

2.進(jìn)入官網(wǎng)之后，在右上角三條杠處，找到“登錄”。（或者進(jìn)去后直接點(diǎn)擊“免費(fèi)注冊(cè)”）

3.信息填報(bào)完畢，即可在“管理控制臺(tái)”免費(fèi)獲取。

方法二：

點(diǎn)擊我的頭像，進(jìn)入個(gè)人主頁后，在下方找到“免費(fèi)下載”。

就引路到這，更多功能，需要你自己去探索，去專研，更多精彩，敬請(qǐng)關(guān)注！

您好，很高興在這里交流。

利用Pyton做數(shù)據(jù)可視化，就是那么簡(jiǎn)單，僅以可視化圖表庫Matplotlib做簡(jiǎn)要介紹。

繪圖示例 — Matplotlib 3.0.3 文檔

https://www.osgeo.cn/matplotlib/gallery/index.html

之前學(xué)過一段時(shí)間的Python，對(duì)Python的方向有一定的了解。

首先你要先做的是背景評(píng)估，是否適合學(xué)習(xí)并且做數(shù)據(jù)分析，因?yàn)椴皇撬腥硕歼m合轉(zhuǎn)行或?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)分析，比如專業(yè)極度不相關(guān)，年齡較大或者城市基因不匹配的都不適合學(xué)，因?yàn)槲覀冏罱K是以入職為目標(biāo)的。

如果只是想做可視化那么power bi，tableau等效果更好 ，但是發(fā)展來說工具人是不具備核心競(jìng)爭(zhēng)力的，很容易被取代；如果是做數(shù)據(jù)分析，可以很肯定的是，職業(yè)發(fā)展前景是非常OK的，現(xiàn)在就是數(shù)據(jù)+時(shí)代。

數(shù)據(jù)分析師要具備以下5種能力：他們分別是數(shù)據(jù)工具、業(yè)務(wù)理解、溝通表達(dá)、思維邏輯和報(bào)告撰寫。從初級(jí)數(shù)據(jù)分析師招聘要求的必須技能來看，主要包括理論知識(shí)和工具實(shí)踐兩部分內(nèi)容。

理論部分統(tǒng)計(jì)學(xué)：

為什么將統(tǒng)計(jì)學(xué)放在第一位呢？因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)學(xué)是數(shù)據(jù)分析的基石，而且統(tǒng)計(jì)分析可以解決日常大部分的分析需求。統(tǒng)計(jì)學(xué)這部分內(nèi)容需要學(xué)習(xí)描述統(tǒng)計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、貝葉斯、概率、分布、抽樣、線性回歸、時(shí)間序列等內(nèi)容。數(shù)據(jù)分析方法論：這里要學(xué)習(xí)一些數(shù)據(jù)分析常用到分析方法，如趨勢(shì)分析法、對(duì)比分析法、多維分解法、用戶細(xì)查、漏斗分析、留存分析、AB測(cè)試法、4P理論、PESTEL理論、SWOT分析、5W2H理論、邏輯樹理論、用戶使用行為理論、AARRR模型等。

然后是數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)，統(tǒng)計(jì)知識(shí)會(huì)要求我們以另一個(gè)角度看待數(shù)據(jù)。當(dāng)你知道AB兩組的差異用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也會(huì)顯著提高。

最后可能還需要用到數(shù)據(jù)挖掘方面的知識(shí)，學(xué)習(xí)算法模型包括線性回歸、邏輯回歸、主成分分析、因子分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

工具部分

Excel數(shù)據(jù)分析：它是最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析工具，這個(gè)算是第一階段吧，每一位數(shù)據(jù)分析師都脫離不開Excel。它是日常工作中最常用的工具，如果不考慮性能和數(shù)據(jù)量，它可以應(yīng)付絕大部分分析工作。雖然現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)滿地走，Excel依舊是無可爭(zhēng)議的第一工具。Excel是一款必須熟練的工具。它是日常工作中最常用的工具，如果不考慮性能和數(shù)據(jù)量，它可以應(yīng)付絕大部分分析工作。在學(xué)習(xí)的Excel的時(shí)候需要重點(diǎn)掌握：常用函數(shù)的使用、快捷鍵操作、基礎(chǔ)圖表制作、數(shù)據(jù)透視表、Vlookup等。另外Excel還可以導(dǎo)入一些模板來使用，典型的包括數(shù)據(jù)分析模塊、做假設(shè)檢驗(yàn)經(jīng)常用到；規(guī)劃求解，做線性規(guī)劃和決策等問題非常有效。

SQL數(shù)據(jù)庫語言：作為數(shù)據(jù)分析人員，我們首先要知道如何去獲取數(shù)據(jù)，其中最常見的就是從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中取數(shù)，因此你可以不會(huì)R，不會(huì)python，但是你不能不會(huì)SQL。DT時(shí)代，數(shù)據(jù)正在呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。Excel對(duì)十萬條以內(nèi)的數(shù)據(jù)處理起來沒有問題，但是往小處說，但凡產(chǎn)品有一點(diǎn)規(guī)模，數(shù)據(jù)都是百萬起。這時(shí)候就需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫。SQL是數(shù)據(jù)分析的核心技能，SQL要重點(diǎn)學(xué)習(xí)Select，聚合函數(shù)、以及條件查詢（Where、Group by、Order by等）PPT：用來和業(yè)務(wù)部門交流需求，展示分析結(jié)果。Python：主要學(xué)習(xí)Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等內(nèi)容。Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標(biāo)準(zhǔn)庫和第三方庫也都是用 C 寫的，在處理數(shù)據(jù)時(shí)候運(yùn)行速度非?？?。這里需要注意的是不同公司對(duì)工具的要求也不同，例如有些公司要求會(huì)使用R語言、SPSS等，具體學(xué)哪一個(gè)工具可以參照招聘要求，其中Excel、SQL和PPT是必備的基礎(chǔ)技能工具。

之后就是綜合數(shù)據(jù)可視化&商業(yè)智能：數(shù)據(jù)可視化能力已經(jīng)越來越成為各崗位的基礎(chǔ)技能。領(lǐng)英的數(shù)據(jù)報(bào)告顯示，數(shù)據(jù)可視化技能在歷年年中國(guó)最熱門技能中排名第一。數(shù)據(jù)分析界有一句經(jīng)典名言，字不如表，表不如圖。實(shí)際上除掉數(shù)據(jù)挖掘這類高級(jí)分析，不少數(shù)據(jù)分析就是監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)和觀察數(shù)據(jù)。除此此外，數(shù)據(jù)分析的大多時(shí)候都是要兜售自己的觀點(diǎn)和結(jié)論的，而兜售的最好方式就是做出觀點(diǎn)清晰數(shù)據(jù)詳實(shí)的PPT和報(bào)表給老板看。

在我看來，python可視化數(shù)據(jù)分析前景是好的，利用python做出來的可視化圖表其效果與用那些專業(yè)的可視化工具（tableau、power bi）差不了多遠(yuǎn)（前提是你要熟練）。但是就工作情景來說，在大公司，如果你是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的職位的話，一般都是用那些專業(yè)的可視化軟件來做數(shù)據(jù)分析，像powebi這種軟件，他的功能也很強(qiáng)大，不輸于python，做出來的可視化圖表也很美觀，最重要的是工作效率要高。

最后，一定給自己做一個(gè)職業(yè)規(guī)劃，了解不同層級(jí)的數(shù)據(jù)分析師要掌握什么技能，想清楚自己未來的目標(biāo)崗位，不斷的去學(xué)習(xí)和提升自己，再一步步朝著目標(biāo)邁進(jìn)。

另外自己之前收集了一套數(shù)據(jù)分析師的教程，需要的可以私信我。

Python應(yīng)該是做數(shù)據(jù)分析最好的語言，沒有之一。

因?yàn)镻ython擁有非常豐富的庫，想要練就python數(shù)據(jù)分析的技能，學(xué)習(xí)內(nèi)容主要包括以下幾點(diǎn)：

• Python工作環(huán)境及基礎(chǔ)語法知識(shí)了解（包括正則表達(dá)式相關(guān)知識(shí)學(xué)習(xí)）
• 數(shù)據(jù)采集相關(guān)知識(shí)（python爬蟲相關(guān)知識(shí)）
• 數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)
• 數(shù)據(jù)可視化學(xué)習(xí)

在此主要講解數(shù)據(jù)分析的部分。

數(shù)據(jù)分析其實(shí)主要包括：數(shù)據(jù)的獲取與展示，數(shù)據(jù)整理，數(shù)據(jù)描述，數(shù)據(jù)可視化。

數(shù)據(jù)分析其實(shí)主要掌握pandas和numpy兩個(gè)庫即可

數(shù)據(jù)可視化主要掌握matplotlib，bokeh即可，還可以學(xué)習(xí)如何調(diào)用pyecharts等交互式圖表，數(shù)據(jù)可視化已綽綽有余。

最后推薦你一個(gè)數(shù)據(jù)分析的課程，答主最初也是數(shù)據(jù)分析小白，后來也是一步一步邊看別學(xué)邊敲代碼，成長(zhǎng)起來的?？梢酝扑]你語雀上干貨十足的數(shù)據(jù)分析課程。

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1.首先python作為腳本語言易學(xué)和處理數(shù)據(jù)有天然優(yōu)勢(shì)

2.其次python擁有眾多開源框架庫如：機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)方面有利于利用這些工具幫助數(shù)據(jù)處理分析

3.Python是人工智能方面通用語言

對(duì)于人工智能的即時(shí)性很快速分析數(shù)據(jù)

由此可以得出python對(duì)可視化數(shù)據(jù)分析有優(yōu)勢(shì)

很高興能夠看到和回答這個(gè)問題,作為一個(gè)科技愛好者，我簡(jiǎn)單地回答一下這個(gè)問題！

回頭仔細(xì)想想，掐指一算，從大學(xué)時(shí)代開始，對(duì)我來說，學(xué)習(xí)是一個(gè)被動(dòng)的采用過程，學(xué)校計(jì)劃，熱門移動(dòng)終端的開發(fā)，數(shù)據(jù)庫，Web培訓(xùn)，PHP后端的培訓(xùn)……是什么？我需要做些學(xué)習(xí)。

今天，我突然意識(shí)到，我不應(yīng)該給自己一個(gè)明確的發(fā)展方向，畢竟，艱難的歲月里，有96歲的朋友參加了這項(xiàng)工作，他們不知道在某些領(lǐng)域看起來總是混混的。考慮到對(duì)數(shù)據(jù)的極大興趣以及在該領(lǐng)域中廣泛的知識(shí)提取和開發(fā)空間，結(jié)合以前接觸過的Python，開發(fā)了一個(gè)自學(xué)程序，并為記錄和共享知識(shí)的博客編寫了注釋。至于基本的Python語法，這些內(nèi)容沒有添加到注釋中，我將在代碼示例中插入一些Python語法，因?yàn)樗匀皇恰澳_本語言”，學(xué)習(xí)語法并不困難。

我將嘗試盡快到達(dá)我的工作地點(diǎn)，以計(jì)算出自己的緊急呼吁，首先從與Python程序一書中的示例相關(guān)的部分開始：從入門到實(shí)踐，以了解下一步將基于Use一書進(jìn)行。用于數(shù)據(jù)分析的Python。”

數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析的重要組成部分，它可以幫助我們更直觀，更有效地訪問復(fù)雜數(shù)據(jù)中的信息。

Matplotlib是制圖工具之一。 我的目標(biāo)是為Python構(gòu)建Matlab GUI，當(dāng)我初次接觸時(shí)，我覺得該產(chǎn)品與Matlab圖非常相似。 盡管直接生成的圖表并不算高，但是matplotlib確實(shí)是您需要牢記的基礎(chǔ)。

對(duì)python數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析的前景很好，使用python可以使可視化圖的效果不及使用專業(yè)的可視化工具（tableau，power bi）（前提是您要學(xué)習(xí)技能）相差無幾。但是對(duì)于工作場(chǎng)景，在大公司中，如果您是分析商業(yè)數(shù)據(jù)的雇員，那么通常使用特殊的可視化軟件工具來分析數(shù)據(jù)，例如powebi，其功能也非常強(qiáng)大，不會(huì)丟失python，制作可視化圖也非常美麗，最重要的是，高效地工作。可以看到python數(shù)據(jù)分析主要是為了在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析的工作場(chǎng)所中進(jìn)行一些數(shù)據(jù)提取，并輔以可視化，通常不會(huì)使用太多數(shù)據(jù)。

當(dāng) Python 運(yùn)行時(shí)，py 文件中的源代碼將在 Python 字節(jié)代碼中收集，然后在 Python 虛擬機(jī)中收集。

這種機(jī)制背后的基本思想是，NET一切都好。 然而，與虛擬機(jī)、Python 虛擬機(jī)和 Java 或 NET 虛擬機(jī)不同，Python 虛擬機(jī)是一種更高級(jí)的虛擬機(jī)。 在這里，高級(jí)不是，在通常意義上，高級(jí)，并不意味著Python虛擬機(jī)的功能比Java或NET功能更強(qiáng)大，而是說Java或Java。NET 比 Python 虛擬機(jī)距離真實(shí)計(jì)算機(jī)。 或者你可以說Python虛擬機(jī)是一個(gè)更抽象的虛擬機(jī)級(jí)別。

從 Python C 收集的字節(jié)文件通常是 pyc 格式。 此外，Python 可以在交互式模式下工作，例如 UNIX/Linux、Mac 和 Windows，這些模式可以直接在 Python 模式下工作。 可以采用操作指令來確保交互。

以上便是我的一些見解和回答，可能不能如您所愿，但我真心希望能夠?qū)δ兴鶐椭?！不清楚的地方您還可以關(guān)注我的頭條號(hào)“每日精彩科技”我將竭盡所知幫助您！

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