之前突然看到一個用Python實現數據可視化的技術，小編覺得解決了生活中的好多問題，大家一起來看看這個神器。1、主頁

首先，這個主頁的設計就是我非常喜歡的風格，簡單清晰，第一眼就讓人有特別清爽的感覺，不愧是專業的前端可視化工程師做出來的東西。

可以看到，網站共羅列了20種可視化圖形。這些已經基本涵蓋了我們日常的大部分需求了。

圖形上方是按照不同維度對可視化圖形進行篩選的項，有常用、形狀、圖類、功能幾個維度。

2. 可視化學習

首先，每種圖形都會按照一定的目錄順序進行介紹，目錄包括：.圖表簡介

.圖表屬性

.圖表詳解

.相似圖表

.設計案例

.使用場景

.制作教程

.專項工具

.學習資源

.參考文獻

.貢獻者

為了更好的給大家展示，我們選一個桑吉圖介紹一下。

圖表簡介

首先就是介紹桑基圖的基本介紹。

圖表屬性/圖表詳解

然后說明了圖表的所屬類別、功能和元素構成，像桑基圖就包含了流量、節點、邊三個基本元素。下圖中的小例子已經很清晰了。

相似圖表

按照不同維度分類相似圖形，比如漏斗圖從功能上和桑基圖是相似的，都有流量轉化的功能，而外型上則與平行坐標系更相似。

使用場景

也是從應用的角度出發推薦了一些別人使用的場景，當然重要的還是理解這個圖形邏輯，懂了可以舉一反三。

綜上所述：可以看出matplotlib 以及 pyecharts 這種Python的可視化包，使用了Tableau、PowerBI等等。

下面看看幾個應用實例：

柱形圖

柱形圖(也稱為：柱狀圖)，適用于二維數據集，但是有一個維度的數據需要具有比較意義。比如下面的數據：

對于這份數據，就比較適合用柱形圖進行可視化。

圖中所示的柱子高度，表示數據表中各省的 GDP 值。

通過柱形圖，非常明顯地反映了各省 GDP 數據的差異。

但是注意，柱形圖不適合大數據，在橫坐標上如果排滿了柱子，看著多眼暈呀。

折線圖

下面這份數據，是 1961 ~ 2017 年我國的 GDP 年度增長率。顯然，如果用條形圖、柱形圖來實現可視化，效果都不是太好，因為數據量有點大了。注：因為數據量比較多，所以顯示部分。

對這份數據實現可視化，比較好的選擇是繪制折線圖

從圖示結果中，可以看出 GDP 的發展變化趨勢。

折線圖最典型的應用應該算是在股票方面了，范圍大一點可以說是“金融數據分析”方面。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 图表美化_你的图表不美观怎么办，Python实现数据可视化帮你实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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