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Python绘制地理图表之可视化神器pyecharts（一）
Python绘制地理图表之可视化神器pyecharts（二）
Python绘制地理图表之可视化神器pyecharts（三）
可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。
数据可视化是当下火热的大数据应用技术，很多新锐地大数据分析工具都注重开发数据可视化的功能模块。数据可视化及其技术研究和应用开发，已经从根本上改变了我们对数据和数据分析工具的理解，数据可视化对大数据发展的影响广泛而深入。
数据可视化在近几年十分火热，但它到底是什么意思很多人却并不很清楚。从广义上来说，可视化无处不在, 打开浏览器, 网站就是个数据可视化, 背后是数据库密密麻麻的数据表, 到了你的浏览器就是浅显易懂的页面。
帮助人更好的分析数据是数据可视化存在的意义，它对数据中所包含的意义进行分析，使分析结果可视化。视觉对话是数据可视化的本质，它将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。一方面，数据赋予可视化以价值;另一方面，可视化增加数据的灵性，两者相辅相成，帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。
其实可视化和数据分析有着密切的联系，同时可视化在日常的办公里面，显得比较的重要，如果说数据是我们作为决策的建议，那么可视化就是帮助我们决策建议更好的载体，特别是在文职部门或者一些简单办公的职业，这方面的需要和需求是比较的大，之前我们认识一个朋友，他在深圳的一家公司就职，他对于数据分析和数据可视化是比较的敏感的，经常去做一些可视化，而且比较的喜欢做这方面的一些探索，我非常的佩服这样的人：如果不满于现状，那么就努力的扩大自己的吸引力和影响力，祝愿他以后可以找到自己更好更心仪的职业工作！
对于可视化工具，我个人觉得现状市场上有太多的可视化工具了，就从最简单的来说：Excel就是一个最常用的可视化工具了，不管是专业人士还是非专业人士，他们都可以操作的如火纯情，但是！！Excel终究是有局限性的，对于展示的美感度和智能化我都觉得不够专业，当然如果你只是需要通过可视化做一些判断，这个可能也能够满足，但是如果你要展，那么就不能了，这里纯属个人意见，那些Excel大佬，我觉得肯定会做出更好看的展示！
其次就是我今天要介绍的Python了，作为Python的可视化，我觉得最好的原因有下面几个：
1.简单便捷：数据分析之后可以直接可视化，我们利用pandas进行数据预处理，然后进行数据分析，最后可以将数据导入到我们的内存之中，不需要我们手动导入。
2.美感十足：可以通过这些代码参数，进行调试，之前我们是站在巨人的肩膀上沿用他们的成果，现在我们可以站在他们的肩膀上，创造自己的灵感和不一样的东西。
3.炫酷十足：Python里面的pyecharts库，可以绘制生成网页版的可视化图形，不管是在PC端还是移动端我们都可以查看，它具有非常高的渲染度和饱和感，最适合最为商业展示和日常可视化。
4.专业感：Python里面的matplotlib库，可以绘制科研方面的图形，它的图形虽然没有pyecharts炫酷，但是它的严谨度和专业度可以放在论文里面，而且它具有比较丰富的图形。
本次我要分享的就是关于Python之pyecharts可视化案例炫酷大全
网址：https://echarts.apache.org/examples/zh/
这个是一个网站，可以通过数据填充可以绘制比较好的图形，但是我觉得必须要有一定的前端知识，不然你也只能使用他给的那些案例，虽然案例是比较的丰富，但是有时候我们还是要自己确定，总而言之，这个工具还是不错的，大家如果对Python掌握的不是很熟练，也可以试试这个，工具没有好坏，我觉得适合自己的才是最好的！
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其实还有很多，比如服务器端的达芬奇（中文版）：可以通过MySQL的语法查询，直接生成图形可视化，是非常的方便的，但是在自己的电脑上配置，可以相对比较麻烦，其次还有很多的的工具，我在这里就不做具体的描述了！
Python里面的pyecharts一直是我觉得最适合做可视化，炫酷可视化的案例的第三方库，大家可以看看下面两个视频，是结合爬虫案例与pyecharts数据可视化的视频演示：
微博炫酷可视化音乐组合版来了！
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国家社科基金项目数据库挖掘与分析
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我们可以有感觉，用Python进行可视化还是比较的好，最重要的是：好看！！这就已经满足了可视化的最基本的条件之一了
前期我已经更新好了关于Python之pyecharts可视化的案例合集，受到广大的IT学习宝宝的青睐，很荣幸，后期将继续更新其他的可视化案例......
现在我把这些文章链接，放在这一篇文章里面，作为pyecharts的合集！！希望可以帮助到大家~~~
温馨提示：点击下面的标题就可以跳转到该文章里面哟！
柱形图，又称长条图、柱状统计图（德文: S?ulendiagramm、英文：bar chart、西班牙文: diagrama de barras）亦称条图（德文: Stabdiagramm、英文：bar graph、西班牙文: diagrama de columnas）、条状图、棒形图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列，或用多维方式表达。
柱状图使我们的直角坐标系里面最常见的，我们在日常的生活中也经常遇到和用到，还是可以的！
折线图是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。
在折线图中，类别数据沿水平轴均匀分布，所有值数据沿垂直轴均匀分布。
“词云”拼音是cí yún，由美国西北大学新闻学副教授、新媒体专业主任里奇·戈登（Rich Gordon）于2006年最先使用。戈登做过编辑、记者，曾担任迈阿密先驱报（Miami Herald）新媒体版的主任。他一直很关注网络内容发布的最新形式——即那些只有互联网可以采用而报纸、广播、电视等其它媒体都望尘莫及的传播方式。通常，这些最新的、最适合网络的传播方式，也是最好的传播方式。 因此，“词云”就是通过形成“关键词云层”或“关键词渲染”，对网络文本中出现频率较高的“关键词”的视觉上的突出。
词云图过滤掉大量的文本信息，使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。
什么是地理图表？地理图表有什么作用？地理图表主要应用在那些领域？
其实这些问题看看下面的实例图形就已不攻自破了，地理图表一看首先就是地图，然后在地理图表里面展示数据，比如说热力图，趋势流动图，人口密集分布图，反正地理坐标相关的就可以运用在这个里面，其次图形支持全球地图，全球国家，中国，中国的所有的省份的地图，反正应有尽有，包含300多个方法的地理图例，如果要做科研想要研究这方面的课题，那么pyecharts现在就是首选了，matplotlib就应该退下，都说“选择大于努力”，在某些时候其实说的非常正确！
饼图（pie chart）是用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形，它主要用于表示一个样本（或总体）中各组成部分的数据占全部数据的比例。仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到饼图中。饼图显示一个数据系列 （数据系列：在图表中绘制的相关数据点，这些数据源自数据表的行或列。图表中的每个数据系列具有唯一的颜色或图案并且在图表的图例中表示。可以在图表中绘制一个或多个数据系列。饼图只有一个数据系列。）中各项的大小与各项总和的比例。
散点图是指在数理统计回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，由此趋势可以选择合适的函数进行经验分布的拟合，进而找到变量之间的函数关系。
桑基图（Sankey diagram），即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名，此后便以其名字命名为“桑基图”。
雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。轴的相对位置和角度通常是无信息的。 雷达图也称为网络图，蜘蛛图，星图，蜘蛛网图，不规则多边形，极坐标图或Kiviat图。它相当于平行坐标图，轴径向排列。
雷达图主要应用于企业经营状况——收益性、生产性、流动性、安全性和成长性的评价。上述指标的分布组合在一起非常象雷达的形状，因此而得名。
水球图首先是动态的效果，像水流一样波动，所以看起来比较的舒服，一般用于业务里面的完成率，其实和之前的仪表盘有点类似，但是我个人绝对水球图更加的好，因为看起来比较的炫酷。
仪表盘的效果我只能说炫酷而已，如果想要运用在实际的场景中，我其实也不清楚那个场景比较适合，但是pyecharts毕竟是炫酷可视化的利器，炫酷自然也就有它了。
漏斗图是由Light等在1984年提出，一般以单个研究的效应量为横坐标，样本含量为纵坐标做的散点图。效应量可以为RR、OR和死亡比或者其对数值等。理论上讲，被纳入Meta分析的各独立研究效应的点估计，在平面坐标系中的集合应为一个倒置的漏斗形，因此称为漏斗图。
箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理。它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比 较。箱线图的绘制方法是：先找出一组数据的上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数；然后， 连接两个四分位数画出箱体；再将上边缘和下边缘与箱体相连接，中位数在箱体中间。
股市及期货市bai场中的K线图的du画法包含四个zhi数据，即开盘dao价、最高价、最低价zhuan、收盘价，所有的shuk线都是围绕这四个数据展开，反映大势的状况和价格信息。如果把每日的K线图放在一张纸上，就能得到日K线图，同样也可画出周K线图、月K线图。研究金融的小伙伴肯定比较熟悉这个，那么我们看起来比较复杂的K线图，又是这样画出来的，本文我们将一起探索K线图的魅力与神奇之处吧！
上面就是关于Python——pyecharts可视化的案例集合大全，学完之后记得收藏哟！以备不时之需！
如果你也喜欢本文，或者作者：王小王-123！欢迎评论区留言，一定回复！哈哈哈哈，记得一键三连哟！
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