学习Python数据可视化，如何快速入门？_数据可视化学习教程-优快云博客

本教程介绍了使用Python的pandas库进行数据可视化的基础，包括直方图和散点图的创建，以及如何利用matplotlib进行图形表示。文章强调了数据可视化在理解和解释数据中的重要性，并提到了其他高级可视化库如Seaborn和Bokeh。此外，还提供了设置Python环境的建议，特别是对于数据科学家和科研人员。

前言

无论你是刚开始了解一个数据集还是准备发表你的发现，可视化都是一个必不可少的工具。Python流行的[数据分析库]，pandas，为用.plot()实现数据的可视化提供了几种不同的选择。即使你的[pandas]之旅刚刚开始，你也会很快创建出基本的图表，从而对你的数据产生有价值的洞察力。

在本教程中，你将学习。什么是不同类型的pandas图以及何时使用它们何用直方图来了解你的数据集的概况

动图封面

如何用[散点图]来发现关联性

如何分析不同的类别和它们的比例免费奖励：点击这里可以获得一份Conda小抄，其中有管理Python环境和软件包的方便使用的例子。

设置你的环境

你最好在Jupyter笔记本中跟随本教程的代码。这样，你就可以立即看到你的绘图，并能够对它们进行操作。你还需要一个工作的Python环境，包括pandas。如果你还没有，那么你有几个选择。**如果你有更宏伟的计划，那就下载Anaconda发行版。它很庞大（大约500MB），但你将配备大多数数据科学工作。**如果你喜欢简约的设置，那么请看在Windows上为机器学习设置Python中关于安装Miniconda的部分。如果你想坚持使用[pip]，那么就用pip install pandas matplotlib来安装本教程中讨论的库。你也可以用 pip install jupyterlab 来获取 Jupyter 笔记本。

如果你不想做任何设置，那就在Jupyter Notebook的在线试用中跟着做。

在过去的20 年中，随着社会产生数据的大量增加，对数据的理解、解释与决策的需求也随之增加。而固定不变是人类本身，所以我们的大脑必须学会理解这些日益增加的数据信息。所谓“[一图胜千言]”，对于数量、规模与复杂性不断增加的数据，优秀的数据可视化也变得愈加重要。近年来，Python编程语言受到越来越多[科研人员]的喜爱，在多个编程语言排行榜中持续夺冠。为了帮助广大科研人员更加系统地学习Python环境下的数据可视化方法，特举办“基于Python科研数据可视化实践技术”培训班，依托Python[开发工具]，旨在帮助学员掌握Python编程基础知识，以及Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Pyecharts、Plotly、Altair、NetworkX、Basemap、Geoplotlib等常用可视化库的基本绘图及高级绘图技巧等内容。

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