『壹』 5個常用的大數據可視化分析工具
1、FineReport
FineReport是一款純java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。
2、Echarts
前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。
大家都知道去年春節以及近期央視大規劃報道的網路大數據產品，如網路遷徙、網路司南、網路大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。
3、FineBI
FineBI是新一代自助大數據分析的商業智能產品，提供了從數據准備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化於一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平台。
4、pyecharts
Echarts(下面會提到)是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。當python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發者維護的Echarts Python介面，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。
5、Bokeh
Bokeh是一款基於Python的互動式數據可視化工具，它提供了優雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能的可視化大型數據集以及流數據，幫助我們製作互動式圖表、可視化儀錶板等。
『貳』 如何用python繪制簡單條形圖
如何用python繪制簡單條形圖呢？這里離不開matplotlib的使用。
條形圖是數據可視化圖形中很基礎也很常用的一種圖，簡單解釋下：條形圖也叫長條圖（英語：bar chart），亦稱條圖（英語：bar graph）、條狀圖、棒形圖、柱狀圖、條形圖表，是一種以長方形的長度為變數的統計圖表。長條圖用來比較兩個或以上的價值（不同時間或者不同條件），只有一個變數，通常利用於較小的數據集分析。長條圖亦可橫向排列，或用多維方式表達。
那麼一個普通的條形圖是長什麼樣子的呢？
當！當！當！就是下圖的這個樣子：
圖先亮出來啦，接下來研究這個圖是怎麼畫的吧，先看一下原數據長什麼樣子：
實際畫圖的流程和畫折線圖很相近，只是用到的畫圖函數不一樣，繪制條形圖的函數plt.bar（）：
由於這只是最簡單的一個條形圖，實際上條形圖的函數plt.bar（）還有不少可以探索的參數設置，和對折線圖函數plt.plot()的探索差不多，有興趣的孩子可以自己去進行探索哦。
按照條形長短進行排序展示的條形圖
當然也可以有其他的設置，比如說上圖中的線條高低參差不齊，這是因為x軸的數據是按照學校名稱進行排序的，那麼可不可以按照分數的高低進行排序呢？也就是讓所有的長方形按照從高到矮或者從矮到高的順序進行排列？
當然可以啦！這里需要強調的是，條的高低排列等信息都是來源於原數據的，要想讓條形的順序發生改變，需要對畫圖的來源數據進行更改呢！
把原數據逆序排序後截取前十名數據賦值給data_yuwen，作為新的數據源傳入畫圖函數plt.bar()，畫出來的圖自然就不一樣了。
先看一眼數據長什麼樣子：
根據這個數據源繪制出的圖形如下，由於用來畫圖的數據進行了降序排序操作，所以生成條形圖的條也會進行降序排序展示：
很多時候，我們常見的條形圖還有另一種展現形式，那就是橫向的條形圖，比較火的那種動態條形圖絕大多數也都是橫向的條形圖，那麼橫向的條形圖如何繪制呢？
理解plt.bar()主要參數
其實也不難，只要清楚plt.bar()函數中主要參數的作用就可以了！條形圖函數中有五個主要參數，分別是x，height，width，bottom，orientation。其中x控制的是每個條在x軸上位置，height控制的是每個條的長度，width控制的是每個條的寬度，bottom控制的是每個條在y軸方向的起始位置，orientation控制的是條形的方向，是縱向還是橫向，默認是縱向的。
通過一個小例子理解下這幾個參數的作用：
上邊的幾行代碼輸出的圖形如下：
對比著代碼和實際輸出的條形圖，各個主要參數的作用是不是一目瞭然啦？
橫向條形圖
理解了這幾個參數作用後，縱向的條形圖轉換成橫向的條形圖就沒什麼難度了！
需要設置所有條形在x軸的位置都為0，也就全部從最左側開始畫條形;由於是橫向條形圖，所以實際上條的寬度顯示的是數據大小，將width參數設置成原數據中的語文成績；bottom控制每個條在y軸方向的起始位置，設置bottom=range（10）設置每個條形在y軸的起始位置各不相同避免有條形重疊；height控制的是每個條在y軸方向上的長度，條形圖橫向設置後，在y軸上的長度失去了衡量數據的意義，所以直接設置一個常數即可；最後設置條形的方向為橫向，即orientation=「horizontal」。
溫馨提示：數據和標簽一定要匹配，即plt.bar()重點的數據要和plt.yticks()中提取出來的標簽一一對應，一旦不匹配，整個圖展現的結果就是一個錯誤的結果！
上述代碼生成的條形圖如下：
感覺上邊這種生成橫向條形圖的方式有點點繞，和人們的習慣認知有點不大一樣，難道畫一個橫向條形圖就非得轉變自己的習慣認知這么反人類嗎？
當然不是的，實際上有更簡單的方法繪制一個橫向條形圖，之所以沒有一開始就直接用這種簡單的方法，也是為了讓大家體會下條形圖參數的靈活設置而已，而且如果比較繞的方法都能理解了，簡單的方法理解和運用起來就更沒有難度了啊！
不賣關子了，我們來認識下和plt.bar()函數類似的plt.barh()函數。
plt.barh()函數是專門繪制水平條形圖的函數，主要的參數有：
y 控制y軸顯示的標簽來源width 控制橫向條形的長度，即用來進行對比的數據源height 條形的寬度需要設置的參數主要就是這三個，比用plt.bar()函數繪制水平條形圖簡單了很多，具體代碼如下：
效果圖：
和用plt.bar()函數繪制的橫向條形圖一毛一樣對不對？以後有需求繪制橫向條形圖，盡量用plt.barh()函數吧，畢竟它是專門繪制這種類型圖的，簡單好用。
然而實際工作中對於條形圖的需求不只是這些，比如例子中只是對各個學校語文成績的展示，有時候需要各個學科的成績同時展現在一幅條形圖中，有時候也需要繪制堆積條形圖對各學科的成績以及總成績進行展示，這些圖又該如何繪制呢？其實只要理解了各個參數的含義，繪制這些圖也不在話下，至於具體怎麼畫，且看下回分解啊！
『叄』 python 的dash和pycharts哪個好
我理解你是想問Plotly的dash和pychart的對比吧。
Plotly』s 『Dash』 functionality allows you to use Python to build rich analytic web apps to work with your platform。Plotly is great for Data Analysts and Data Scientists. But will also be suitable for users of mixed abilities.
如果你需要使用SQL來讀取數據的話，用dash比較好。
Pychart 也是一個輕量級的python圖形庫，支持線狀圖、柱狀圖、餅狀圖、范圍圖，以及Encapsulated Postscript, PDF, PNG, SVG 等多種格式。圖表外觀樸素不花哨，已經夠用了。
我覺得如果是專業應用的話，考慮用dash比較好一些，pychart的話可以平常簡單應用的場景使用。
『肆』 「Python」使用Pyecharts生成疫情分布地圖
最近受江蘇疫情影響，好多小夥伴都居家辦公咯！為了密切關注疫情動態，最近寫了爬取疫情分布的腳本，參考上篇鏈接。
既然我們已經獲得了相應的江蘇各個地級市的疫情數據，那麼我們如何來使用Python實現將數據可視化在地圖上呢？
Apache Echarts 是一個由網路開源的數據可視化，憑借著良好的交互性，精巧的圖表設計，得到了眾多開發者的認可。而 Python 是一門富有表達力的語言，很適合用於數據處理。當數據分析遇上數據可視化時，pyecharts 誕生了。
簡單來說，pyecharts具有以下特性：
3. Pyecharts 安裝
使用pip進行安裝如下：
因為我們需要使用pycharts繪制地圖，此時我們還需要安裝相應的地圖文件包：
其中：
echarts-countries-pypkg 包為全球國家地圖
echarts-china-provinces-pypkg包為中國省級地圖
echarts-china-cities-pypkg 包為中國市級地圖
安裝完上述繪制地圖相關的python包後，我們接下來開始畫疫情分布地圖。
首先，我們先來查看一段Pyecharts相關實現：
上述代碼解釋如下：
運行後會在當前目錄生成 map_jiangsu_0803.html,用瀏覽器打開後結果如下：
當滑鼠移動到對應區域後，會顯示出對應地級市今日新增人數。
上述腳本雖然可以實現我們的功能，但是顏色灰灰的，太過於單調，接下來我們來想辦法進行美化,實現代碼如下：
代碼解釋如下：
運行後會在當前目錄生成 map_jiangsu_0803_new.html,用瀏覽器打開後結果如下：
同理我們可以得到現有確診人數分布如下：
進而我們可以得到累計確診人數分布如下：
『伍』 Python主要內容學的是什麼
這是Python全棧開發+人工智慧課程大綱：
階段一：Python開發基礎
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
階段三：前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。
階段四：WEB框架開發
Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發
Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。
階段六：全棧項目實戰
Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。
階段八：人工智慧
Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、數據分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。
階段九：自動化運維&開發
Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。
階段十：高並發語言GO開發
Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。
『陸』 python怎麼用echarts
echarts如何使用,和後端語言沒什麼關系。
就是把echarts的JS包導入項目，在JS中直接使用就可以了。
echarts是依賴於jquery的
『柒』 python pyecharts怎麼顯示
echarts是什麼？下面是來自官方的介紹：
ECharts，縮寫來自Enterprise Charts，商業級數據圖表，一個純Javascript的圖表庫，可以流暢的運行在PC和移動設備上，兼容當前絕大部分瀏覽器（IE6/7/8/9/10/11，chrome，firefox，Safari等），底層依賴輕量級的Canvas類庫ZRender，提供直觀，生動，可交互，可高度個性化定製的數據可視化圖表。創新的拖拽重計算、數據視圖、值域漫遊等特性大大增強了用戶體驗，賦予了用戶對數據進行挖掘、整合的能力。
支持折線圖（區域圖）、柱狀圖（條狀圖）、散點圖（氣泡圖）、K線圖、餅圖（環形圖）、雷達圖（填充雷達圖）、和弦圖、力導向布局圖、地圖、儀表盤、漏斗圖、事件河流圖等12類圖表，同時提供標題，詳情氣泡、圖例、值域、數據區域、時間軸、工具箱等7個可交互組件，支持多圖表、組件的聯動和混搭展現。
作為網路開源的工具，個人覺得這個是難得的良心之作，哈哈哈。
用法
使用echarts還是需要一定的前端知識，這里介紹一個python包–pyecharts，利用幾行代碼輕松生成echarts風格的圖表。
安裝
pip install pyecharts12
實例
from pyecharts import Bar
attr = ["{}month".format(i) for i in range(1, 13)]
attr = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
v1 = [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3]
v2 = [2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3]
bar = Bar("Bar chart", "precipitation and evaporation one year")
bar.add("precipitation", attr, v1, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
bar.add("evaporation", attr, v2, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
bar.render()
『捌』 Python pyecharts 是怎麼自定義提示框內容
class pyecharts.options.TooltipOpts
# 標簽內容格式器，支持字元串模板和回調函數兩種形式，字元串模板與回調函數返回的字元串均支持用 \n 換行。
# 字元串模板 模板變數有：
# {a}：系列名。
# {b}：數據名。
# {c}：數據值。
# {@xxx}：數據中名為 'xxx' 的維度的值，如 {@proct} 表示名為 'proct'` 的維度的值。
# {@[n]}：數據中維度 n 的值，如{@[3]}` 表示維度 3 的值，從 0 開始計數。
# 示例：formatter: '{b}: {@score}'
#
# 回調函數，回調函數格式：
# (params: Object|Array) => string
# 參數 params 是 formatter 需要的單個數據集。格式如下：
# {
# componentType: 'series',
# // 系列類型
# seriesType: string,
# // 系列在傳入的 option.series 中的 index
# seriesIndex: number,
# // 系列名稱
# seriesName: string,
# // 數據名，類目名
# name: string,
# // 數據在傳入的 data 數組中的 index
# dataIndex: number,
# // 傳入的原始數據項
# data: Object,
# // 傳入的數據值
# value: number|Array,
# // 數據圖形的顏色
# color: string,
# }
formatter: Optional[str] = None,
『玖』 Python培訓需要學習哪些內容
Python培訓課程大同小異，整理如下：
Python語言基礎：主要學習Python基礎知識，如Python3、數據類型、字元串、函數、類、文件操作等。
Python語言高級：主要學習Python庫、正則表達式、進程線程、爬蟲、遍歷以及MySQL資料庫。
Pythonweb開發：主要學習HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知識，掌握python三大後端框架(Django、 Flask以及Tornado)。
Linux基礎：主要學習Linux相關的各種命令，如文件處理命令、壓縮解壓命令、許可權管理以及Linux Shell開發等。
Linux運維自動化開發：主要學習Python開發Linux運維、Linux運維報警工具開發、Linux運維報警安全審計開發、Linux業務質量報表工具開發、Kali安全檢測工具檢測以及Kali 密碼破解實戰。
Python爬蟲：主要學習python爬蟲技術，掌握多線程爬蟲技術，分布式爬蟲技術。
Python數據分析和大數據：主要學習numpy數據處理、pandas數據分析、matplotlib數據可視化、scipy數據統計分析以及python 金融數據分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapRece、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。
Python機器學習：主要學習KNN演算法、線性回歸、邏輯斯蒂回歸演算法、決策樹演算法、樸素貝葉斯演算法、支持向量機以及聚類k-means演算法。
『拾』 python怎麼用echarts
1.引入 ECharts 2.繪制一個簡單的圖表 在繪圖前我們需要為 ECharts 准備一個具備高寬的 DOM 容器。