不会做图表？十个Python数据可视化库来帮你！
1、matplotlib两个直方图matplotlib是Python可视化程序库的泰斗。经过十几年它任然是Python使用者最常用的画图库。它的设计和在1980年代被设计的商业化程序语言MATLAB非常接近。由于matplotlib是第一个Python可视化程序库，有许多别的程序库都是建立在它的基础上或者直接调用它。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它们让你能用更少的代码去调用matplotlib的方法。虽然用matplotlib可以很方便的得到数据的大致信息
1、matplotlib
两个直方图
matplotlib 是Python可视化程序库的泰斗。经过十几年它任然是Python使用者最常用的画图库。它的设计和在1980年代被设计的商业化程序语言MATLAB非常接近。
由于 matplotlib 是第一个 Python 可视化程序库，有许多别的程序库都是建立在它的基础上或者直接调用它。
比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它们让你能用更少的代码去调用 matplotlib的方法。
虽然用 matplotlib 可以很方便的得到数据的大致信息，但是如果要更快捷简单地制作可供发表的图表就不那么容易了。
就像Chris Moffitt 在“Python可视化工具简介”中提到的一样：“功能非常强大，也非常复杂。”
matplotlib 那有着强烈九十年代气息的默认作图风格也是被吐槽多年。即将发行的matplotlib 2.0 号称会包含许多更时尚的风格。
开发者：John D. Hunter
更多资料：http://matplotlib.org/
2、Seaborn
Violinplot (Michael Waskom)
Seaborn利用了matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表。
Seaborn跟matplotlib最大的区别就是它的默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
由于Seaborn是构建在matplotlib的基础上的，你需要了解matplotlib从而来调整Seaborn的默认参数。
开发者: Michael Waskom
更多资料：http://seaborn.pydata.org/index.html
3、ggplot
Small multiples (ŷhat)
ggplot 基于R的一个作图包 ggplot2, 同时利用了源于 《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念。
ggplot 跟 matplotlib 的不同之处是它允许你叠加不同的图层来完成一幅图。比如你可以从轴开始，然后加上点，加上线，趋势线等等。
虽然《图像语法》得到了“接近思维过程”的作图方法的好评，但是习惯了matplotlib的用户可能需要一些时间来适应这个新思维方式。
ggplot的作者提到 ggplot 并不适用于制作非常个性化的图像。它为了操作的简洁而牺牲了图像复杂度。
ggplot is tightly integrated with pandas, so it’s best to store your data in a DataFrame when using ggplot.
ggplot跟pandas的整合度非常高，所以当你使用它的时候，最好将你的数据读成 DataFrame。
开发者: ŷhat
更多资料：http://ggplot.yhathq.com/
4、Bokeh
Interactive weather statistics for three cities (Continuum Analytics)
跟ggplot一样， Bokeh 也是基于《图形语法》的概念。
但是跟ggplot不一样的是，它完全基于Python而不是从R引用过来的。
它的长处在于它能用于制作可交互，可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象，HTML文档或者可交互的网络应用。
Boken也支持数据流和实时数据。Bokeh为不同的用户提供了三种控制水平。
最高的控制水平用于快速制图，主要用于制作常用图像， 例如柱状图，盒状图，直方图。
中等控制水平跟matplotlib一样允许你控制图像的基本元素（例如分布图中的点）。
最低的控制水平主要面向开发人员和软件工程师。
它没有默认值，你得定义图表的每一个元素。
开发者: Continuum Analytics
更多资料：https://docs.bokeh.org/en/latest/
5、pygal
Box plot (Florian Mounier)
pygal 跟 Bokeh 和 Plotly 一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。
跟其他两者的主要区别在于它可以将图表输出为SVG格式。
如果你的数据量相对小，SVG就够用了。但是如果你有成百上千的数据点，SVG的渲染过程会变得很慢。
由于所有的图表都被封装成了方法，而且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。
开发者: Florian Mounier
更多资料：http://www.pygal.org/en/latest/index.html
6、Plotly
Line plot (Plotly)
你也许听说过在线制图工具Plotly，但是你知道你可以通过Python使用它么？
Plotly 跟 Bokeh 一样致力于交互图表的制作，但是它提供在别的库中很难找到的几种图表类型，比如等值线图，树形图和三维图表。
开发者: Plotly
更多资料：https://plotly.com/python/
7、geoplotlib
Choropleth (Andrea Cuttone)
geoplotlib 是一个用于制作地图和地理相关数据的工具箱。
你可以用它来制作多种地图，比如等值区域图， 热度图，点密度图。
你必须安装 Pyglet （一个面向对象编程接口）来使用geoplotlib。不过因为大部分Python的可视化工具不提供地图，有一个专职画地图的工具也是挺方便的。
开发者: Andrea Cuttone
更多资料：https://github.com/andrea-cuttone/geoplotlib
8、Gleam
Scatter plot with trend line (David Robinson)
Gleam 借用了R中 Shiny 的灵感。它允许你只利用 Python 程序将你的分析变成可交互的网络应用，你不需要会用HTML CSS 或者 JaveScript。
Gleam 可以使用任何一种 Python 的可视化库。
当你创建一个图表的时候，你可以在上面加上一个域，这样用户可以用它来对数据排序和过滤了。
开发者: David Robinson
更多资料：https://github.com/dgrtwo/gleam
9、missingno
Nullity matrix (Aleksey Bilogur)
缺失数据是永远的痛。
missingno 用图像的方式让你能够快速评估数据缺失的情况，而不是在数据表里面步履维艰。
你可以根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图来考虑对数据进行修正。
开发者: Aleksey Bilogur
更多资料：https://github.com/ResidentMario/missingno
10、Leather
Chart grid with consistent scales (Christopher Groskopf)
Leather的最佳定义来自它的作者 Christopher Groskopf。
“Leather 适用于现在就需要一个图表并且对图表是不是完美并不在乎的人。”
它可以用于所以的数据类型然后生成SVG图像，这样在你调整图像大小的时候就不会损失图像质量。
刚在Windows安装好Python却不知道如何启动？本文详细演示如何通过开始菜单找到并打开IDLE集成开发环境，以及如何在PowerShell或命令提示符中使用python和py命令启动交互式解释器、运行.py脚本文件。包含退出解释器的方法及常见启动问题排查，帮助初学者快速验证安装成功并开始编写代码。
针对Windows初学者的Python安装实战指南。详细讲解如何从Python官网下载匹配架构的安装包，重点演示安装首屏勾选“Add python.exe to PATH”的关键操作，并提供使用python --version和py命令验证环境变量的具体步骤，帮助新手快速搭建开发环境并排查路径问题。
要想确认麒麟OS中Python程序的运行状态以及资源占用情况，我们可以这样做：用ps -ef | grep python来筛选进程；通过top命令，按P键排序查看实时负载；使用pgrep -f "script.py"精准获取PID；借助lsof -p PID验证文件打开状态。另外，还可以结合syst
在Debian系统上配置SSL证书通常涉及以下几个步骤：安装Web服务器：首先，你需要一个Web服务器，比如Apache或Nginx。这里以Apache为例。sudo apt updatesudo apt install apache2获取SSL证书：你可以从Let’s Encrypt免费获取SSL
要想让Python项目在统信UOS上正常运行，得先安装python3、python3-pip、python3-venv、python3-dev以及build-essential等组件。具体操作就是执行sudo apt install命令来一步到位完成安装，同时别忘了配置清华镜像源来给pip加速哦。在
在互联网上的各类网站中，无论大小，基本上都会有一个搜索框，用来给用户对内容进行搜索，小到站点搜索，大到搜索引擎搜索。从简单的来说，搜索功能确实很简单，一个简单的select语句就可以实现数据的搜索。而从复杂的来看，无论是搜索的精度还是搜索的效率，都是有很深的研究范围的。对于简单的搜索功能来说，一个s
立即在终端输入sudo shutdown -c取消倒计时关机，成功后显示“Shutdown cancelled”；若存在pmset重复任务，需再执行sudo pmset repeat cancel清除。Mac因Python脚本执行了os.system("sudo shutdown -h +10")或
之前写过一篇同步场景下用 Python 管理多个固定出口 IP 的实践（ExitPool + requests/httpx），覆盖了健康检查、故障转移和连接池复用。但在实际业务中，越来越多的场景用 asyncio 做高并发采集或批量接口调用——异步事件循环下多出口的管理方式和同步场景完全不同：单线程
写在前面：为什么静态出口 IP 不是"买了就行"不少团队在引入静态出口 IP 产品时，第一反应往往是：“地址配上去，这事就算完了。”可真到了真实业务里，静态出口 IP 真正能体现价值的地方，往往不在分配这一步，而在分配之后怎么管：地址有没有漂移，质量是否达标，某一条线路突然不可用时怎么切换，连接层又
命名空间的基本概念与常见引入问题在C++等编程语言中，命名空间（namespace）是一种将代码标识符（如变量、函数、类名）封装在特定名称下的机制，其主要目的是避免命名冲突，尤其是在大型项目或使用多个第三方库时。使用“using namespace”指令可以将指定命名空间中的所有名称引入当前作用域，
Windows 10 是一款微软推出的经典操作系统，拥有硬件兼容性与多任务处理能力。它更偏向把系统状态查看和常用调节动作放在一起，适合需要持续观察和微调设备状态的场景。
极度公式是一款跨平台专业LaTeX公式识别编辑软件，支持OCR公式识别和多平台编辑。和使用说明，避免使用，享受完整功能与稳定支持。做扫描整理、文字提取和表格转换时，它能把识别后的处理步骤接得更顺，资料录入这类场景会省下不少时间。
