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python可视化函数库的简单介绍( 六 )

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注：pyecharts v0.3.2以后，pyecharts 将不再自带地图 js 文件 。如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包 。
地图文件被分成了三个 Python 包，分别为：
全球国家地图:
echarts-countries-pypkg
中国省级地图:
echarts-china-provinces-pypkg
中国市级地图:
echarts-china-cities-pypkg
直接使用python的pip安装
但是这里大家一定要注意，安装完地图包以后一定要重启jupyter notebook ， 不然是无法显示地图的 。
显示如下：
总得来说 ， 这是一个非常强大的可视化库，既可以集成在flask、Django开发中，也可以在做数据分析的时候单独使用，实在是居家旅行的必备神器啊
怎样用python进行数据可视化用python进行数据可视化的方法：可以利用可视化的专属库matplotlib和seaborn来实现 。基于python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持 。
我们只需借助可视化的两个专属库（libraries），俗称matplotlib和seaborn即可 。
（推荐教程：Python入门教程）
下面我们来详细介绍下：
Matplotlib：基于Python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持 。这对在跨平台互动环境中发布高质量图片很有用 。它也可用于动画 。
Seaborn：Seaborn是一个Python中用于创建信息丰富和有吸引力的统计图形库 。这个库是基于matplotlib的 。Seaborn提供多种功能，如内置主题、调色板、函数和工具，来实现单因素、双因素、线性回归、数据矩阵、统计时间序列等的可视化，以让我们来进一步构建复杂的可视化 。
Python中数据可视化经典库有哪些？Python有很多经典的数据可视化库python可视化函数库，比较经典的数据可视化库有下面几个 。
matplotlib
是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面 。它利用通用的图形用户界面工具包python可视化函数库，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+，向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口 。
pyplot 是 matplotlib 的一个模块 ， 它提供了一个类似 MATLAB 的接口 。matplotlib 被设计得用起来像 MATLAB，具有使用 Python 的能力 。
优点：绘图质量高 ， 可绘制出版物质量级别的图形 。代码够简单 ， 易于理解和扩展 ， 使绘图变得轻松，通过Matplotlib可以很轻松地画一些或简单或复杂的图形，几行代码即可生成直方图、条形图、散点图、密度图等等，最重要的是免费和开源 。
pandas
Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具 。Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域 。需要说明的是它不是“熊猫”，名字衍生自术语 "panel data"（面板数据）和 "Python data analysis"（Python 数据分析） 。
优点：是Python的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观的处理关系型、标记型数据 。对于数据分析专业人士 ， 它是数据分析及可视化的利器 。
seaborn
Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包 。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表 。
它是基于matplotlib更高级的API封装 ， 从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物，它能高度兼容numpy与pandas数据结构以及scipy与statsmodels等统计模式 。
优点：matplotlib高度封装，代码量少，图表漂亮 。比起matplotlib具有更美观、更现代的调色板设计等优点 。scikit-plot

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