A. 數據可視化展示用pyhton如何實現
python數據可視化的工具不少，Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotly、Bokeh這幾個都可以用，具體看自己的展示需求來進行選擇。
1、Pyecharts
網路開源的可視化工具，支持30+種圖表，網上有詳細的中文文檔與demo，操作很簡單，遇到問題也很好找答案。
2、Matplotlib
Matplotlib應該是最廣泛使用的Python可視化工具，支持的圖形種類非常多，對於數據展示可以很自由地進行表達。
3、Plotly
Plotly也是一款非常強大的Python可視化庫，內置完整的交互能力及編輯工具，支持在線和離線模式，提供穩定的API以便與現有應用集成，很好用，但是想要好，要先學好。
4、Bokeh
Bokeh是一個專門針對Web瀏覽器的呈現功能的互動式可視化Python庫。它可以做出像D3.js簡潔漂亮的交互可視化效果，但是使用難度低於D3.js。
5、Seaborn
Seaborn是為了統計圖表設計的，它是一種基於matplotlib的圖形可視化庫，也就是在matplotlib的基礎上進行了更高級的API封裝。
B. python處理excel的優勢是什麼
在我們工作中往往需要處理大量的數據，因此Excel在我們工作中是一個必不可少的工具，不過，近期很多人開始用Python處理數據，那
么，大家為什麼開始用Python了呢？Python輔助處理excel的有什麼優點呢？
首先，我們先說說Excel 主要優點：
1)數據透視功能，一個數據透視表演變出10幾種報表，只需吹灰之力。易用性，一個新手，只要認真使用向導1-2小時就可以馬馬虎虎上路。
2)統計分析，其實包含在數據透視功能之中，但是非常獨特，常用的檢驗方式一鍵搞定。
3)圖表功能，這幾乎是Excel的獨門技能，其他程序只能望其項背而自殺。
4)高級篩選，這是Excel提供的高級查詢功能，而操作之簡單。
5)自動匯總功能，這個功能其他程序都有，但是Excel簡便靈活。
6)高級數學計算，卻只要一兩個函數輕松搞定。
其實，上面的內容有些廢話，但是為了文章的完整性還是寫上了，不過要想真正精通Excel，最高端就是用VBA語言自己寫宏，但是VBA
作為一種編程語言也是十分難學，如果不寫VBA就需要一個一個的把數據錄入，然後一行行公式計算，最後再繪制圖表。不僅如此，由於
Excel都是手動錄入，所以要反復檢查有沒有錯誤，往往會耗費不少的時間。因此，Python就派上了用場。
批量出圖
除了整理數據，Python的批量出圖功能也很強大。
用Excel出圖需要不停的用滑鼠操作，而且非常容易出錯。
而用Python，只需要幾行代碼輕松解決，特別是當工作重復度很高的時候，只要略微改動代碼即可，大大的節省了時間，提高了完成效率。
數據可視化
Python還可以自動生成數據可視圖。
利用Python強大的繪圖功能，數據導入-分析-出結果
繪圖這個過程可以一次性完成，數據結果非常清晰直觀。
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