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什么是可视化图鉴?

相信你在学习Python数据可视化的路上一定遇到过下面的问题

当你尝试搜索「Python画xxxx图」会发现,怎么这个图matplotlib能做,pyecharts等很多工具也能做,该怎么选?

当你尝试复制别人的代码去执行,会发现不是报错就是和他的效果不一样?

当你好不容易解决报错,尝试修改部分组件时,试了很多代码都搞不定

这都是由于Python数据可视化工具太多了,比如matplotlibseabornpyecharts等,不同的工具使用逻辑不一致,并且同一个工具不同版本之间的绘图逻辑也有差异

为了解决这个问题,我尝试寻找一个办法让Python数据可视化变得更简单一点,因此可视化图鉴就诞生了。

很多人学数据可视化,上来就研究各种Python包的语法,而忽略了数据可视化的本质就是做出一张图来表达数据,所以首要任务就是将图做出来。

在可视化图鉴,我会将常见的图表帮你绘制出来,并告诉你我使用的所有环境以及数据,之后点击任何一张你想要制作的图,然后复制我的代码并执行,成功出现对应的图片后,进行修改就行

这里的每一幅图鉴都配有全部的代码、数据、依赖包版本,并且每一幅图都有详细的注释,以及文档告诉你我是通过怎样的方法制作出来,让你修改起来更加得心应手!

如何使用?

截止目前,matplotlib基础系列图鉴即文档已经基本制作完毕,但仍会陆续添加更多基于matplotlib的图鉴,下一步计划更新的工具为pyecharts。

所有的图鉴将会在公众号「可视化图鉴」以及GitHub同步更新,你可以从下方全部图鉴中,根据图片选择任何一张你想要的图片类型,并点击跳转到对应图片的制作文章中,通过查看数据、文档、源码来复现!

并且为了更好的使用matplotlib,我也对部分常用的组件写了易于理解的文档,建议在使用之前或者遇到相关问题时优先阅读下面的文章!

其他说明

如果想让图鉴更加好用,光依靠我一个人的力量是不够的,如果你在使用Python 进行数据可视化的时候,折腾很久做出来一份好看的图案,不妨整理成文档并投稿给我,我会在审核完后加入图鉴中。如果你有想法可以联系我。

matplotlib系列图鉴

组建设置文档

为了更好的使用matplotlib,我也对部分常用的组件写了易于理解的文档,建议在使用之前或者遇到相关问题时优先阅读下面的文章!

👉人人都能看懂的Matplotlib绘图原理讲解

👉从官方文档图学习各项组件设置

👉使用ax.spines调整边框线

👉使用plt.grid调整网格线

👉使用plt.text添加文字

👉最详细的matplotlib刻度调整

👉调整图例,这一篇就够了!

👉一个plt.title设置标题,我有十种玩法!

👉添加自定义元素

👉matplotlib使用中文字体

柱状图

基础 进阶 高级
👉基础柱状图1-3 👉进阶柱状图一张 👉高级柱状图一张
👉基础柱状图4-6 👉极坐标系柱状图
👉基础柱状图7-9
👉基础柱状图10-13
👉基础柱状图14-16

折线图

基础 进阶 高级
👉基础折线图1-3 👉进阶折线图7-9 待更新
👉基础折线图4-6 👉进阶折线图10-12

雷达图

基础 进阶 高级
👉基础雷达图1-3 👉进阶雷达图5 待更新
👉基础雷达图4

散点图

基础 进阶 高级
👉基础散点图1-3 👉进阶散点图7-8 待更新
👉基础散点图4-6 👉极坐标系散点图
👉基础散点图-gallery精选

饼图

基础 进阶 高级
👉基础饼图 👉进阶饼图两张 待更新
👉基础饼图

箱线图

基础 进阶 高级
👉基础箱线图1-3 👉进阶箱线图一张 待更新
👉基础箱线图4-6

漏斗图

基础 进阶 高级
👉基础漏斗图一张 待更新 待更新

密度图

基础 进阶 高级
👉基础密度图一张 待更新 待更新

Pyecharts图鉴

即将更新,敬请期待!

Seaborn图鉴

正在制作中,敬请期待!

Bookeh图鉴

正在制作中,敬请期待!

Plotly图鉴

正在制作中,敬请期待!

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公众号:可视化图鉴

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