使用python中最有用的50个数据可视化图形，并且用代码清晰的演示了使用matplotlib和seaborn库的过程并且展示了最终的结果。
文章地址：https://blog.csdn.net/qq_35318838/article/details/102590566

前文介绍了Python3抓取电影实体知识，Seaborn可视化展示电影信息，D3可视化布局，关系图谱基本构建。
本篇文章将实现点击节点显示其相关的属性及属性值，通常在知识图谱中称之为消息盒（InfoBox）展示。
希望该资源对你有所帮助，更推荐读者结合博客进行学习。
https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/87193405By:Eastmount

地理图：地理空间数据可视化geoplot是一个高级Python地理空间绘图库。
它是对cartopy和matplotlib的扩展，使制图变得容易：就像seaborn一样用于地理空间。
它具有以下功能：高级绘图API：geoplot是90％用例的制图绘图。
您在地理教科书中可能已经看到的所有标准载体地图都可以轻松访问。
本机投影支持：地理空间绘图的最基本特性是投影：如何以正确的方式将球体展开到平坦表面（地图）上？答案取决于您要描绘的内容。
geoplot提供了这些选项。
与matplotlib兼容性：尽管matplotlib不适合直接处理地理空间数据，但它是其他工具很好地结合的格式。
使用condainstallgeoplot-cconda-forge可以轻松进行condainstallgeoplot-cconda-forge。
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1.目录1.目录22.绘图函数Plottingfunctions42.1.可视化的统计关系Visualizingstatisticalrelationships42.1.1.用散点图联系变量Relatingvariableswithscatterplots42.1.2.强调线条图的连续性Emphasizingcontinuitywithlineplots102.1.3.显示与切面的多个关系Showingmultiplerelationshipswithfacets212.2.分类数据绘图Plottingwithcategoricaldata242.2.1.分类散点图Categoricalscatterplots262.2.2.分类观测值分布Distributionsofobservationswithincategories312.2.3.分类统计估计Statisticalestimationwithincategories372.2.4.对“wide-form”数据作图Plotting“wide-form”data412.2.5.显示与facet的多个关系Showingmultiplerelationshipswithfacets432.3.可视化数据集的分布Visualizingthedistributionofadataset442.3.1.绘制单变量分布Plottingunivariatedistributions452.3.2.绘制二元分布Plottingbivariatedistributions512.3.3.在数据集中可视化成对关系Visualizingpairwiserelationshipsinadataset552.4.可视化线性关系Visualizinglinearrelationships572.4.1.函数绘制线性模型Functionstodrawlinearregressionmodels582.4.2.拟合不同种类的模型Fittingdifferentkindsofmodels612.4.3.在其他变量上的情况Conditioningonothervariables682.4.4.控制图表的大小和形状Controllingthesizeandshapeoftheplot712.4.5.在其他上下文中绘制回归图Plottingaregressioninothercontexts733.多图网格Multi-plotgrids763.1.构建结构化的多图网格Buildingstructuredmulti-plotgrids763.2.有条件的小倍数Conditionalsmallmultiples773.3.使用定制函数Usingcustomfunctions863.4.绘制成对的数据关系Plottingpairwisedatarelationships904.绘图美学Plotaesthetics994.1.控制图表美学Controllingfigureaesthetics994.1.1.Seaborn图表风格Seabornfigurestyles1014.1.2.删除轴上的小凸起Removingaxesspines1044.1.3.临时设置图表样式Temporarilysettingfigurestyle1054.1.4.覆盖Seaborn样式的元素Overridingelementsoftheseabornstyles1064.1.5.缩放图表元素Scalingplotelements1084.2.选择调色板Choosingcolorpalettes1114.2.1.创建颜色调色板Buildingcolorpalettes1114.2.2.定性调色板Qualitativecolorpalettes1124.2.3.连续调色板Sequentialcolorpalettes1164.2.4.不同颜色的调色板Divergingcolorpalettes1224.2.5.设置默认调色板Settingthedefaultcolorpalette1245.教程中的数据集125

Kaggle房价料想代码score=12%importnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt

pythonseaborn的底子使用

seaborn可视化库

pysci：IPython，Numpy，Pandas，Matplotlib，Seaborn，Sklearn，Statsmodels

pandas-0.22.0-cp34-cp34m-win_amd64.whlseaborn-0.8.1-py2.py3-none-any.whl如果你安装需要这两个文件可以下载去用，我的安装上确实可以用了，运转得很好，希望能帮到你

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。