簡介

視覺化（Visualization）是利用計算機圖形學和影象處理技術，將資料轉換成圖形或影象在螢幕上顯示出來，並進行互動處理的理論、方法和技術。它涉及到計算機圖形學、影象處理、計算機視覺、計算機輔助設計等多個領域，成為研究資料表示、資料處理、決策分析等一系列問題的綜合技術。

優勢

資料視覺化是當下火熱的大資料應用技術，很多新銳的大資料分析工具都注重開發資料視覺化的功能模組。資料視覺化及其技術研究和應用開發，已經從根本上改變了我們對資料和資料分析工具的理解，資料視覺化對大資料發展的影響廣泛而深入。

資料視覺化在近幾年十分火熱，但它到底是什麼意思很多人卻並

不很清楚

。從廣義上來說，視覺化無處不在， 開啟瀏覽器， 網站就是個資料視覺化， 背後是資料庫密密麻麻的資料表， 到了你的瀏覽器就是淺顯易懂的頁面。

需要原始碼私信我傳送：視覺化，即可領取

幫助人更好

的

分析資料是資料視覺化存在的意義，它對資料中所包含的意義進行分析，使分析結果視覺化。視覺對話是資料視覺化的本質，它將技術與藝術完美結合，藉助圖形化的手段，清晰有效地傳達與溝通訊息。一方面，資料賦予

視覺化以價值

；另一方面，視覺化增加資料的靈性，兩者相輔相成，幫助企業從資訊中提取知識、從知識中收穫價值。

個人建議

其實視覺化和資料分析有著密切的聯絡，同時視覺化在日常的辦公里面，顯得比較的重要，如果說資料是我們作為決策的建議，那麼視覺化就是幫助我們決策建議更好的載體，特別是在文職部門或者一些簡單辦公的職業，這方面的需要和需求是比較的大，之前我們認識一個朋友，他在深圳的一家公司就職，他對於資料分析和資料視覺化是比較的敏感的，經常去做一些視覺化，而且比較的喜歡做這方面的一些探索，我非常的佩服這樣的人：如果不滿於現狀，那麼就努力地擴大自己的吸引力和影響力，祝願他以後可以找到自己更好更心儀的職業工作！

視覺化工具

對於視覺化工具，我個人覺得現狀市場上有太多的視覺化工具了，就從最簡單地來說：Excel就是一個最常用的視覺化工具了，不管是專業人士還是非專業人士，他們都可以操作的如火純情，但是！！Excel終究是有侷限性的，對於展示的美感度和智慧化我都覺得不夠專業，當然如果你只是需要透過視覺化做一些判斷，這個可能也能夠滿足，但是如果你要展，那麼就不能了，這裡純屬個人意見，那些Excel大佬，我覺得肯定會做出更好看的展示！

Python

其次就是我今天要介紹的Python了，作為Python的視覺化，我覺得最好的原因有下面幾個：

1.簡單便捷：

資料分析之後可以直接視覺化，我們利用pandas進行資料預處理，然後進行資料分析，最後可以將資料匯入到我們的記憶體之中，不需要我們手動匯入。

2.美感十足：

可以透過這些程式碼引數，進行除錯，之前我們是站在巨人的肩膀上沿用他們的成果，現在我們可以站在他們的肩膀上，創造自己的靈感和不一樣的東西。

3.炫酷十足：

Python裡面的pyecharts庫，可以繪製生成網頁版的視覺化圖形，不管是在PC端還是移動端我們都可以檢視，它具有非常高的渲染度和飽和感，最適合最為商業展示和日常視覺化。

4.專業感：

Python裡面的matplotlib庫，可以繪製科研方面的圖形，它的圖形雖然沒有pyecharts炫酷，但是它的嚴謹度和專業度可以放在論文裡面，而且它具有比較豐富的圖形。

本次我要分享的就是關於Python之pyecharts視覺化案例炫酷大全

Echarts

這個是一個網站，可以透過資料填充可以繪製比較好的圖形，但是我覺得必須要有一定的前端知識，不然你也只能使用他給的那些案例，雖然案例是比較的豐富，但是有時候我們還是要自己確定，總而言之，這個工具還是不錯的，大家如果對Python掌握的不是很熟練，也可以試試這個，工具沒有好壞，我覺得適合自己的才是最好的！

柱狀圖是我們的直角座標系裡面最常見的，我們在日常的生活中也經常遇到和用到，還是可以的！

Python繪製折線圖之視覺化神器pyecharts

折線圖是排列在工作表的列或行中的資料可以繪製到折線圖中。折線圖可以顯示隨時間（根據常用比例設定）而變化的連續資料，因此非常適用於顯示在相等時間間隔下資料的趨勢。

在折線圖中，類別資料沿水平軸均勻分佈，所有值資料沿垂直軸均勻分佈。

Python繪製折線圖之視覺化神器pyecharts

“詞雲”拼音是cí yún，由美國西北大學新聞學副教授、新媒體專業主任裡奇·戈登（Rich Gordon）於2006年最先使用。戈登做過編輯、記者，曾擔任邁阿密先驅報（Miami Herald）新媒體版的主任。他一直很關注網路內容釋出的最新形式——即那些只有網際網路可以採用而報紙、廣播、電視等其它媒體都望塵莫及的傳播方式。

詞雲圖過濾掉大量的文字資訊，使瀏覽網頁者只要一眼掃過文字就可以領略文字的主旨。

什麼是地理圖表？地理圖表有什麼作用？地理圖表主要應用在那些領域？

其實這些問題看看下面的例項圖形就已不攻自破了，地理圖表一看首先就是地圖，然後在地理圖表裡面展示資料，比如說熱力圖，趨勢流動圖，人口密集分佈圖，反正地理座標相關的就可以運用在這個裡面，其次圖形支援全球地圖，全球國家，中國，中國的所有的省份的地圖，反正應有盡有，包含300多個方法的地理圖例，如果要做科研想要研究這方面的課題，那麼pyecharts現在就是首選了，matplotlib就應該退下，都說“選擇大於努力”，在某些時候其實說的非常正確！

Python繪製餅狀圖之視覺化神器pyecharts

餅圖（pie chart）是用圓形及圓內扇形的角度來表示數值大小的圖形，它主要用於表示一個樣本（或總體）中各組成部分的資料佔全部資料的比例。僅排列在工作表的一列或一行中的資料可以繪製到餅圖中。餅圖顯示一個數據系列 （資料系列：在圖表中繪製的相關資料點，這些資料來源自資料表的行或列。圖表中的每個資料系列具有唯一的顏色或圖案並且在圖表的圖例中表示。可以在圖表中繪製一個或多個數據系列。餅圖只有一個數據系列。）中各項的大小與各項總和的比例。

Python繪製散點圖之視覺化神器pyecharts

散點圖是指在數理統計迴歸分析中，資料點在直角座標系平面上的分佈圖，散點圖表示因變數隨自變數而變化的大致趨勢，由此趨勢可以選擇合適的函式進行經驗分佈的擬合，進而找到變數之間的函式關係。

Python繪製桑基圖之視覺化神器pyecharts

桑基圖（Sankey diagram），即桑基能量分流圖，也叫桑基能量平衡圖。它是一種特定型別的流程圖，圖中延伸的分支的寬度對應資料流量的大小，通常應用於能源、材料成分、金融等資料的視覺化分析。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey繪製的“蒸汽機的能源效率圖”而聞名，此後便以其名字命名為“桑基圖”。

Python繪製雷達圖之視覺化神器pyecharts

雷達圖是以從同一點開始的軸上表示的三個或更多個定量變數的二維圖表的形式顯示多變數資料的圖形方法。軸的相對位置和角度通常是無資訊的。 雷達圖也稱為網路圖，蜘蛛圖，星圖，蜘蛛網圖，不規則多邊形，極座標圖或Kiviat圖。它相當於平行座標圖，軸徑向排列。

雷達圖主要應用於企業經營狀況——收益性、生產性、流動性、安全性和成長性的評價。上述指標的分佈組合在一起非常像雷達的形狀，因此而得名。

Python繪製水球圖之視覺化神器pyecharts

水球圖首先是動態的效果，像水流一樣波動，所以看起來比較的舒服，一般用於業務裡面的完成率，其實和之前的儀表盤有點類似，但是我個人絕對水球圖更加的好，因為看起來比較的炫酷。

Python繪製儀表盤之視覺化神器pyecharts

儀表盤的效果我只能說炫酷而已，如果想要運用在實際的場景中，我其實也不清楚那個場景比較適合，但是pyecharts畢竟是炫酷視覺化的利器，炫酷自然也就有它了。

Python繪製漏斗圖之視覺化神器pyecharts

漏斗圖是由Light等在1984年提出，一般以單個研究的效應量為橫座標，樣本含量為縱座標做的散點圖。效應量可以為RR、OR和死亡比或者其對數值等。理論上講，被納入Meta分析的各獨立研究效應的點估計，在平面座標系中的集合應為一個倒置的漏斗形，因此稱為漏斗圖。

Python繪製箱形圖之視覺化神器pyecharts

箱形圖（Box-plot）又稱為盒須圖、盒式圖或箱線圖，是一種用作顯示一組資料分散情況資料的統計圖。因形狀如箱子而得名。在各種領域也經常被使用，常見於品質管理。它主要用於反映原始資料分佈的特徵，還可以進行多組資料分佈特徵的比 較。箱線圖的繪製方法是：先找出一組資料的上邊緣、下邊緣、中位數和兩個四分位數；然後， 連線兩個四分位數畫出箱體；再將上邊緣和下邊緣與箱體相連線，中位數在箱體中間。

Python繪製K線圖之視覺化神器pyecharts

股市及期貨市bai場中的K線圖的du畫法包含四個zhi資料，即開盤dao價、最高價、最低價zhuan、收盤價，所有的shuk線都是圍繞這四個資料展開，反映大勢的狀況和價格資訊。如果把每日的K線圖放在一張紙上，就能得到日K線圖，同樣也可畫出周K線圖、月K線圖。研究金融的小夥伴肯定比較熟悉這個，那麼我們看起來比較複雜的K線圖，又是這樣畫出來的，本文我們將一起探索K線圖的魅力與神奇之處吧！

上面就是關於Python——pyecharts視覺化的案例集合大全，學完之後記得收藏喲！以備不時之需！

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