本篇内容介绍了“python数据可视化怎么实现”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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做为⼀名数据分析师，掌握可视化技能是必不可少的。大部分情况下，上级更关心呈现的结果。当可视化的结果呈现在你眼前时，你才能直观地体会到“数据之美”。图片在内容表达上，要远胜于文字，它不仅能体现数据真实性，还能给人很大的想象空间。
我们经常听到的Tableau 和 PowerBI 是商业可视化工具，在可视化灵活分析上功能强⼤，主要目标用户是较专业的数据分析师。同时在工作场景中使用率高，因此掌握对于晋升和求职都很有帮助，之后DataScience也会推出相关培训。
Python是数据分析的首选语言，如果我们的学习目标是数据挖掘工程师，或者算法工程师，那么最重要的就是要了解，并且熟练掌握Python的数据可视化，在校学生以及科研人员也可使用Python进行可视化。此外当我们在使用Python与数据库交互时，获取数据后直接在Python进行分析和观察会更为方便。
Python里包括了众多可视化库，比如：Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Plotly、Pyecharts、Mapbox和Geoplotlib。其中使用频率，最需要掌握的就是Matplotlib和Seaborn。Matplotlib是Python的可视化基础库，作图风格和MATLAB类似，所以称为Matplotlib。⼀般学习Python数据可视化，都会从 Matplotlib⼊⼿，然后再学习其他的Python可视化库。
Seaborn是⼀个基于Matplotlib的⾼级可视化效果库，针对Matplotlib做了更⾼级的封装，让作图变得更加容易
本次课程的内容包含有Python安装，语言基础，绘图基础，和使用Matplotlib和Seaborn库绘制十个常用的可视化试图，如：折线图，直方图，箱线图等，并掌握试图在不同的情况下的适用场景。
Python主要有两个版本：2.7.x和 3.X。有部分旧的项目使用的包是基于2.7版本的，如果是这样只能使用2.7，目前我们只需要使用新的3.X版本。对于基础的同学，推荐使用Anaconda方式安装Python环境。
打开下载好的安装包，点击"Next" 下一页 ："I Agree"---
下一页：Install For: Just Me 如果只有一个用户 All User 如果电脑有多个用户选择All User，我这里选择All User，继续点击"Next"
下一页：选择目标文件夹：如果C盘空间充裕，可选择默认地址；点击“Next”
下一页：高级选项：第一个是加入环境变量，第二个是默认使用Python2.7 ；两个都勾选，点击"Next"
等待安装完成后，点击”FInish“完成安装
Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含代码、方程式、可视化和文本的文档。使用Jupyter Notebook可以让我们在网页中编辑，运行和调试代码，使用起来非常方便。
Aanconda安装好后，找到菜单目录，找到Anaconda Navigtor图标，双击打开，出现以下界面：
选择Jupyter Notebook，点击“Launch”。启动Jupyter Notebook，此时网页浏览器会打开File，文件界面。
我们可以在桌面建立一个文件，命名为“数据可视化”，来保存代码文件。
在Jupyter Notebook中，选择路径：Desktop/数据可视化/，在右上角处点击New，新建一个Python3文件：
文件建好后，我们在文本框中编辑代码，点击按钮“运行”可以进行调试并出结果。
“python数据可视化怎么实现”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
