問答專欄Q & A COLUMN
當然非常不錯，作為一門應用廣泛的編程語言，python第三方庫擴展豐富，針對數據可視化，提供了許多高效、簡便的包可以直接使用，下面我簡單介紹3個，分別是matplotlib、seaborn和pyecharts，感興趣的朋友可以嘗試一下：
這是python一個非常著名的可視化工具，相信許多做過可視化的朋友都對matplotlib非常熟悉，專業強大、功能齊全、擴展豐富，幾乎你能想到的各種圖表，matplotlib都可以輕松辦到，小到常見的柱狀圖、餅狀圖、折線圖，大到復雜的動圖、三維圖、自定義圖，matplotlib都有深入涉及，種類繁多，代碼齊全，如果你想做數據可視化，繪制專業的圖表以供顯示，可以使用一下matplotlib，效果非常不錯：
這也是一個非常不錯的python可視化包，基于matplotlib開發，對matplotlib的復雜參數和調用做了精簡封裝，因此使用起來更方便，也更容易入手，常見的散點圖、曲線圖、柱狀圖、餅狀圖、熱力圖、箱型圖、小提琴圖，這個庫都有深入涉及，demo豐富，代碼齊全，官方教程詳細，如果你想快速繪制專業強大的圖表，簡化復雜的參數配置，可以使用一下seaborn，代碼更少，也更容易學習：
使用過echarts的朋友應該對pyecharts非常熟悉了，python對echarts的一個簡單封裝和調用，借助于echarts強大的數據可視化功能，pyecharts也可以輕松繪制各種圖表，常見的柱狀圖、餅狀圖、散點圖、曲線圖，復雜的地圖、樹圖、k線圖、儀表盤、地理圖、三維圖，pyecharts都可以輕松辦到，專業強大、制圖漂亮、簡單易用，如果你想繪制簡潔大方的圖表，基于web頁面進行顯示，可以使用一下pyecharts，效果非常不錯：
目前就分享這3個不錯的python可視化庫吧，其實還有許多其他包也可以直接使用，像ggplot、bokeh等也都非常不錯，只要你有一定python基礎，熟悉一下相關代碼和示例，很快就能掌握的，網上也有相關教程和資料，介紹的非常詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。
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用python做可視化數據分析，對本人的專業水平要求極高，并且，還要掌握特定的知識與技能，普通人一時半會還學不會。
這種情況下，一款由原金山WPS研發團隊成員自主研發出來的辦公工具-云表企業應用平臺（以下簡稱云表），優勢就顯得格外耀眼。
業務人員，即使對IT技術一竅不通，也可以通過云表，7分鐘生成可視化大屏。
恒逸石化
也就是說，業務人員，0基礎，也可以直入敵營。
使用者，只要會使用excel，使用起云表平臺來，絕不會陌生。
你只要在和excel很像的界面，拖拉拽，輸入中文文本配置信息，即可搭建出個性化的智能商業BI可視化分析大屏。
事實上，它是國產無代碼開發平臺的領軍者。你說，像WMS，ERP，OA，MES，進銷存等企業級個性化的管理軟件，它能做得出來嗎？答案是必須的！
不僅能，而且開發出來的軟件，系統功能是可以隨時增刪查改的。各系統之間數據互通，主流信息無縫集成。
無需IT部門的參與，業務人員自己就能操刀上陣。不用寫一行代碼，也不用懂任何數據庫的IT知識。
比如權限控制，流程審批，工作流，多人協同，數據透視，數據分析，鬧鐘提醒，消息推送，報表模板自定義打印，小程序，H5，網站，微商城，外接數據源，一物一碼，掃碼出入庫，與用友、金蝶、釘釘、企業微信、SAP、地磅、電子秤、高拍儀，PDA等第三方軟硬件進行集成封裝，生成移動端app......
只要是你能想到的業務，都可以交給它。
目前，云表提供了一款永久免費使用版本，該版本在功能和用戶數上面皆不做限制，與收費版的區別，僅在于并發數不同。
像中冶，中鐵，南方物流，云南小松，汾西礦業，許繼電氣，恒逸石化，燕山大學等20萬＋企事業單位或機構，都在使用它。
高山流水，終須一別，免費的軟件獲取方式，在此奉上：
方法一：
1.頭條app搜索“云表平臺”。
2.進入官網之后，在右上角三條杠處，找到“登錄”。（或者進去后直接點擊“免費注冊”）
3.信息填報完畢，即可在“管理控制臺”免費獲取。
方法二：
點擊我的頭像，進入個人主頁后，在下方找到“免費下載”。
就引路到這，更多功能，需要你自己去探索，去專研，更多精彩，敬請關注！
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您好，很高興在這里交流。
利用Pyton做數據可視化，就是那么簡單，僅以可視化圖表庫Matplotlib做簡要介紹。
繪圖示例 — Matplotlib 3.0.3 文檔
https://www.osgeo.cn/matplotlib/gallery/index.html
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之前學過一段時間的Python，對Python的方向有一定的了解。
首先你要先做的是背景評估，是否適合學習并且做數據分析，因為不是所有人都適合轉行或學習數據分析，比如專業極度不相關，年齡較大或者城市基因不匹配的都不適合學，因為我們最終是以入職為目標的。
如果只是想做可視化那么power bi，tableau等效果更好 ，但是發展來說工具人是不具備核心競爭力的，很容易被取代；如果是做數據分析，可以很肯定的是，職業發展前景是非常OK的，現在就是數據+時代。
數據分析師要具備以下5種能力：他們分別是數據工具、業務理解、溝通表達、思維邏輯和報告撰寫。從初級數據分析師招聘要求的必須技能來看，主要包括理論知識和工具實踐兩部分內容。
理論部分統計學：
為什么將統計學放在第一位呢？因為統計學是數據分析的基石，而且統計分析可以解決日常大部分的分析需求。統計學這部分內容需要學習描述統計、假設檢驗、貝葉斯、概率、分布、抽樣、線性回歸、時間序列等內容。數據分析方法論：這里要學習一些數據分析常用到分析方法，如趨勢分析法、對比分析法、多維分解法、用戶細查、漏斗分析、留存分析、AB測試法、4P理論、PESTEL理論、SWOT分析、5W2H理論、邏輯樹理論、用戶使用行為理論、AARRR模型等。
然后是數理統計學，統計知識會要求我們以另一個角度看待數據。當你知道AB兩組的差異用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也會顯著提高。
最后可能還需要用到數據挖掘方面的知識，學習算法模型包括線性回歸、邏輯回歸、主成分分析、因子分析、聚類、關聯規則、決策樹、隨機森林、支持向量機、貝葉斯、神經網絡等。
工具部分
Excel數據分析：它是最基礎的數據分析工具，這個算是第一階段吧，每一位數據分析師都脫離不開Excel。它是日常工作中最常用的工具，如果不考慮性能和數據量，它可以應付絕大部分分析工作。雖然現在機器學習滿地走，Excel依舊是無可爭議的第一工具。Excel是一款必須熟練的工具。它是日常工作中最常用的工具，如果不考慮性能和數據量，它可以應付絕大部分分析工作。在學習的Excel的時候需要重點掌握：常用函數的使用、快捷鍵操作、基礎圖表制作、數據透視表、Vlookup等。另外Excel還可以導入一些模板來使用，典型的包括數據分析模塊、做假設檢驗經常用到；規劃求解，做線性規劃和決策等問題非常有效。
SQL數據庫語言：作為數據分析人員，我們首先要知道如何去獲取數據，其中最常見的就是從關系型數據庫中取數，因此你可以不會R，不會python，但是你不能不會SQL。DT時代，數據正在呈指數級增長。Excel對十萬條以內的數據處理起來沒有問題，但是往小處說，但凡產品有一點規模，數據都是百萬起。這時候就需要學習數據庫。SQL是數據分析的核心技能，SQL要重點學習Select，聚合函數、以及條件查詢（Where、Group by、Order by等）PPT：用來和業務部門交流需求，展示分析結果。Python：主要學習Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等內容。Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標準庫和第三方庫也都是用 C 寫的，在處理數據時候運行速度非常快。這里需要注意的是不同公司對工具的要求也不同，例如有些公司要求會使用R語言、SPSS等，具體學哪一個工具可以參照招聘要求，其中Excel、SQL和PPT是必備的基礎技能工具。
之后就是綜合數據可視化&商業智能：數據可視化能力已經越來越成為各崗位的基礎技能。領英的數據報告顯示，數據可視化技能在歷年年中國最熱門技能中排名第一。數據分析界有一句經典名言，字不如表，表不如圖。實際上除掉數據挖掘這類高級分析，不少數據分析就是監控數據和觀察數據。除此此外，數據分析的大多時候都是要兜售自己的觀點和結論的，而兜售的最好方式就是做出觀點清晰數據詳實的PPT和報表給老板看。
在我看來，python可視化數據分析前景是好的，利用python做出來的可視化圖表其效果與用那些專業的可視化工具（tableau、power bi）差不了多遠（前提是你要熟練）。但是就工作情景來說，在大公司，如果你是商業數據分析的職位的話，一般都是用那些專業的可視化軟件來做數據分析，像powebi這種軟件，他的功能也很強大，不輸于python，做出來的可視化圖表也很美觀，最重要的是工作效率要高。
最后，一定給自己做一個職業規劃，了解不同層級的數據分析師要掌握什么技能，想清楚自己未來的目標崗位，不斷的去學習和提升自己，再一步步朝著目標邁進。
另外自己之前收集了一套數據分析師的教程，需要的可以私信我。
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Python應該是做數據分析最好的語言，沒有之一。
因為Python擁有非常豐富的庫，想要練就python數據分析的技能，學習內容主要包括以下幾點：
在此主要講解數據分析的部分。
數據分析其實主要包括：數據的獲取與展示，數據整理，數據描述，數據可視化。
數據分析其實主要掌握pandas和numpy兩個庫即可
數據可視化主要掌握matplotlib，bokeh即可，還可以學習如何調用pyecharts等交互式圖表，數據可視化已綽綽有余。
最后推薦你一個數據分析的課程，答主最初也是數據分析小白，后來也是一步一步邊看別學邊敲代碼，成長起來的。可以推薦你語雀上干貨十足的數據分析課程。
如果喜歡此答案，請注意采納，你的點贊和收藏對我十分重要。
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1.首先python作為腳本語言易學和處理數據有天然優勢
2.其次python擁有眾多開源框架庫如：機器學習和大數據方面有利于利用這些工具幫助數據處理分析
3.Python是人工智能方面通用語言
對于人工智能的即時性很快速分析數據
由此可以得出python對可視化數據分析有優勢
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很高興能夠看到和回答這個問題,作為一個科技愛好者，我簡單地回答一下這個問題！
回頭仔細想想，掐指一算，從大學時代開始，對我來說，學習是一個被動的采用過程，學校計劃，熱門移動終端的開發，數據庫，Web培訓，PHP后端的培訓……是什么？我需要做些學習。
今天，我突然意識到，我不應該給自己一個明確的發展方向，畢竟，艱難的歲月里，有96歲的朋友參加了這項工作，他們不知道在某些領域看起來總是混混的。考慮到對數據的極大興趣以及在該領域中廣泛的知識提取和開發空間，結合以前接觸過的Python，開發了一個自學程序，并為記錄和共享知識的博客編寫了注釋。至于基本的Python語法，這些內容沒有添加到注釋中，我將在代碼示例中插入一些Python語法，因為它仍然是“腳本語言”，學習語法并不困難。
我將嘗試盡快到達我的工作地點，以計算出自己的緊急呼吁，首先從與Python程序一書中的示例相關的部分開始：從入門到實踐，以了解下一步將基于Use一書進行。用于數據分析的Python。”
Matplotlib是制圖工具之一。 我的目標是為Python構建Matlab GUI，當我初次接觸時，我覺得該產品與Matlab圖非常相似。 盡管直接生成的圖表并不算高，但是matplotlib確實是您需要牢記的基礎。
對python數據進行可視化分析的前景很好，使用python可以使可視化圖的效果不及使用專業的可視化工具（tableau，power bi）（前提是您要學習技能）相差無幾。但是對于工作場景，在大公司中，如果您是分析商業數據的雇員，那么通常使用特殊的可視化軟件工具來分析數據，例如powebi，其功能也非常強大，不會丟失python，制作可視化圖也非常美麗，最重要的是，高效地工作。可以看到python數據分析主要是為了在業務數據分析的工作場所中進行一些數據提取，并輔以可視化，通常不會使用太多數據。
這種機制背后的基本思想是，NET一切都好。 然而，與虛擬機、Python 虛擬機和 Java 或 NET 虛擬機不同，Python 虛擬機是一種更高級的虛擬機。 在這里，高級不是，在通常意義上，高級，并不意味著Python虛擬機的功能比Java或NET功能更強大，而是說Java或Java。NET 比 Python 虛擬機距離真實計算機。 或者你可以說Python虛擬機是一個更抽象的虛擬機級別。
從 Python C 收集的字節文件通常是 pyc 格式。 此外，Python 可以在交互式模式下工作，例如 UNIX/Linux、Mac 和 Windows，這些模式可以直接在 Python 模式下工作。 可以采用操作指令來確保交互。
以上便是我的一些見解和回答，可能不能如您所愿，但我真心希望能夠對您有所幫助！不清楚的地方您還可以關注我的頭條號“每日精彩科技”我將竭盡所知幫助您！
碼字不易，感覺寫的還行的話，還請點個贊哦！
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