當然非常不錯，作為一門應(yīng)用廣泛的編程語言，python第三方庫擴展豐富，針對數(shù)據(jù)可視化，提供了許多高效、簡便的包可以直接使用，下面我簡單介紹3個，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一個非常著名的可視化工具，相信許多做過可視化的朋友都對matplotlib非常熟悉，專業(yè)強大、功能齊全、擴展豐富，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：

精簡封裝seaborn

這也是一個非常不錯的python可視化包，基于matplotlib開發(fā)，對matplotlib的復(fù)雜參數(shù)和調(diào)用做了精簡封裝，因此使用起來更方便，也更容易入手，常見的散點圖、曲線圖、柱狀圖、餅狀圖、熱力圖、箱型圖、小提琴圖，這個庫都有深入涉及，demo豐富，代碼齊全，官方教程詳細，如果你想快速繪制專業(yè)強大的圖表，簡化復(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)：

簡單易用pyecharts

使用過echarts的朋友應(yīng)該對pyecharts非常熟悉了，python對echarts的一個簡單封裝和調(diào)用，借助于echarts強大的數(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)強大、制圖漂亮、簡單易用，如果你想繪制簡潔大方的圖表，基于web頁面進行顯示，可以使用一下pyecharts，效果非常不錯：

目前就分享這3個不錯的python可視化庫吧，其實還有許多其他包也可以直接使用，像ggplot、bokeh等也都非常不錯，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，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內(nèi)容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。

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

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

這種情況下，一款由原金山WPS研發(fā)團隊成員自主研發(fā)出來的辦公工具-云表企業(yè)應(yīng)用平臺（以下簡稱云表），優(yōu)勢就顯得格外耀眼。

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。

使用者，只要會使用excel，使用起云表平臺來，絕不會陌生。

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

事實上，它是國產(chǎn)無代碼開發(fā)平臺的領(lǐng)軍者。你說，像WMS，ERP，OA，MES，進銷存等企業(yè)級個性化的管理軟件，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。

可以解決各種精細化的業(yè)務(wù)場景應(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等第三方軟硬件進行集成封裝，生成移動端app......

只要是你能想到的業(yè)務(wù)，都可以交給它。

可以免費使用

目前，云表提供了一款永久免費使用版本，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)單位或機構(gòu)，都在使用它。

高山流水，終須一別，免費的軟件獲取方式，在此奉上：

方法一：

1.頭條app搜索“云表平臺”。

2.進入官網(wǎng)之后，在右上角三條杠處，找到“登錄”。（或者進去后直接點擊“免費注冊”）

3.信息填報完畢，即可在“管理控制臺”免費獲取。

方法二：

點擊我的頭像，進入個人主頁后，在下方找到“免費下載”。

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，就是那么簡單，僅以可視化圖表庫Matplotlib做簡要介紹。

繪圖示例 — Matplotlib 3.0.3 文檔

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

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

首先你要先做的是背景評估，是否適合學(xué)習(xí)并且做數(shù)據(jù)分析，因為不是所有人都適合轉(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)，因為我們最終是以入職為目標的。

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爭力的，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、思維邏輯和報告撰寫。從初級數(shù)據(jù)分析師招聘要求的必須技能來看，主要包括理論知識和工具實踐兩部分內(nèi)容。

理論部分統(tǒng)計學(xué)：

為什么將統(tǒng)計學(xué)放在第一位呢？因為統(tǒng)計學(xué)是數(shù)據(jù)分析的基石，而且統(tǒng)計分析可以解決日常大部分的分析需求。統(tǒng)計學(xué)這部分內(nèi)容需要學(xué)習(xí)描述統(tǒng)計、假設(shè)檢驗、貝葉斯、概率、分布、抽樣、線性回歸、時間序列等內(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，如趨勢分析法、對比分析法、多維分解法、用戶細查、漏斗分析、留存分析、AB測試法、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)計學(xué)，統(tǒng)計知識會要求我們以另一個角度看待數(shù)據(jù)。當你知道AB兩組的差異用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也會顯著提高。

最后可能還需要用到數(shù)據(jù)挖掘方面的知識，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、隨機森林、支持向量機、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)在機器學(xué)習(xí)滿地走，Excel依舊是無可爭議的第一工具。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的時候需要重點掌握：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R，不會python，但是你不能不會SQL。DT時代，數(shù)據(jù)正在呈指數(shù)級增長。Excel對十萬條以內(nèi)的數(shù)據(jù)處理起來沒有問題，但是往小處說，但凡產(chǎn)品有一點規(guī)模，數(shù)據(jù)都是百萬起。這時候就需要學(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，很多標準庫和第三方庫也都是用 C 寫的，在處理數(shù)據(jù)時候運行速度非?？臁＿@里需要注意的是不同公司對工具的要求也不同，例如有些公司要求會使用R語言、SPSS等，具體學(xué)哪一個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)報告顯示，數(shù)據(jù)可視化技能在歷年年中國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。實際上除掉數(shù)據(jù)挖掘這類高級分析，不少數(shù)據(jù)分析就是監(jiān)控數(shù)據(jù)和觀察數(shù)據(jù)。除此此外，數(shù)據(jù)分析的大多時候都是要兜售自己的觀點和結(jié)論的，而兜售的最好方式就是做出觀點清晰數(shù)據(jù)詳實的PPT和報表給老板看。

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

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。

因為Python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：

• Python工作環(huán)境及基礎(chǔ)語法知識了解（包括正則表達式相關(guān)知識學(xué)習(xí)）
• 數(shù)據(jù)采集相關(guān)知識（python爬蟲相關(guān)知識）
• 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)分析其實主要掌握pandas和numpy兩個庫即可

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，成長起來的?？梢酝扑]你語雀上干貨十足的數(shù)據(jù)分析課程。

如果喜歡此答案，請注意采納，你的點贊和收藏對我十分重要。

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

2.其次python擁有眾多開源框架庫如：機器學(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

對于人工智能的即時性很快速分析數(shù)據(jù)

由此可以得出python對可視化數(shù)據(jù)分析有優(yōu)勢

很高興能夠看到和回答這個問題,作為一個科技愛好者，我簡單地回答一下這個問題！

回頭仔細想想，掐指一算，從大學(xué)時代開始，對我來說，學(xué)習(xí)是一個被動的采用過程，學(xué)校計劃，熱門移動終端的開發(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，我突然意識到，我不應(yīng)該給自己一個明確的發(fā)展方向，畢竟，艱難的歲月里，有96歲的朋友參加了這項工作，他們不知道在某些領(lǐng)域看起來總是混混的?？紤]到對數(shù)據(jù)的極大興趣以及在該領(lǐng)域中廣泛的知識提取和開發(fā)空間，結(jié)合以前接觸過的Python，開發(fā)了一個自學(xué)程序，并為記錄和共享知識的博客編寫了注釋。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，因為它仍然是“腳本語言”，學(xué)習(xí)語法并不困難。

我將嘗試盡快到達我的工作地點，以計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：從入門到實踐，以了解下一步將基于Use一書進行。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。 我的目標是為Python構(gòu)建Matlab GUI，當我初次接觸時，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確實是您需要牢記的基礎(chǔ)。

對python數(shù)據(jù)進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。但是對于工作場景，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，其功能也非常強大，不會丟失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)分析的工作場所中進行一些數(shù)據(jù)提取，并輔以可視化，通常不會使用太多數(shù)據(jù)。

當 Python 運行時，py 文件中的源代碼將在 Python 字節(jié)代碼中收集，然后在 Python 虛擬機中收集。

這種機制背后的基本思想是，NET一切都好。 然而，與虛擬機、Python 虛擬機和 Java 或 NET 虛擬機不同，Python 虛擬機是一種更高級的虛擬機。 在這里，高級不是，在通常意義上，高級，并不意味著Python虛擬機的功能比Java或NET功能更強大，而是說Java或Java。NET 比 Python 虛擬機距離真實計算機。 或者你可以說Python虛擬機是一個更抽象的虛擬機級別。

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“每日精彩科技”我將竭盡所知幫助您！

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