【好课推荐】菊安酱和菜菜的Python可视化50图（基于Matplotlib与Seaborn）

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01 为什么要学这门课？

在当今信息时代的广泛应用和价值中，Python数据可视化扮演着重要角色。Python数据可视化能够提高沟通效果，将复杂的数据转化为易于理解和传达的图形，从而更好地与他人分享和传递信息。通过Python数据可视化，能够发现趋势和模式，帮助做出更准确的决策，并指导业务策略。还可以增强数据驱动决策能力，帮助识别问题、优化流程，并发现机会。能够探索数据背后的故事，引起观众共鸣，并激发对数据的兴趣和好奇心。拥有良好的Python数据可视化能力将增加竞争力，提升个人职业发展和就业机会，同时增强企业的竞争力和创新能力。

总而言之，学习Python数据可视化是获取、理解和传达信息的关键技能。无论从个人发展还是企业发展来看，掌握Python数据可视化都是一项非常有价值的技能。不仅能够帮助我们更好地解读和利用数据，还能够将复杂的概念和见解以直观的方式呈现，从而提升沟通和决策的效果。

02  如何学这门课？

为助你提升数据分析能力、数据可视化能力，课程将为提供逻辑性的数据探索、完整的代码解读、图形参数调试等内容，并要求具备Python基础和数据相关基本概念的了解。通过这门课程，提高自己的数据分析和表达能力，对职业发展和个人成长有帮助。

为了让大家更方便地学习，我们的课程以录播的方式进行，一共分为6章，82课时，两周内就能学完。

03  这门课谁适合学？

数据分析师和科学家：对于从数据中提取见解并有效传达结果的专业人士，数据可视化是一项重要的技能。这门课程可以帮助他们更好地理解和应用各种图形展示方法，提高数据分析和表达能力。

学生和研究人员：如果你正在进行学术研究或者其他类型的研究项目，数据可视化是一种有效的方式来展示和解释研究结果。这门课程可以帮助你学习如何通过图形展示来传达你的研究成果。

商务和市场营销专业人士：在商务和市场营销领域，数据可视化对于理解市场趋势、消费者行为和竞争情报非常重要。通过学习这门课程，你可以掌握各种图形展示方法，帮助你更好地分析和解读市场数据。

对数据可视化感兴趣的任何人：不论你是否有相关背景知识，只要你对数据可视化感兴趣，都可以参加这门课程。课程会按照渐进式的方式进行讲解，帮助你逐步掌握基础和高级的数据可视化技巧。

04 这门课学什么？

这是一门数据可视化的基础入门课。一共6个章节，82个课时，除了理论讲解外，还会有案例带你上手操作。

1. 第1章: 课程介绍 + 可视化模块安装
   
2.   课时1:课程介绍+ 可视化模块的安装
   
3.   课时2:数据集
   
4.   
   
5. 第2章: 关联（Correlation）
   
6.   课时3:关联图Ipy文件
   
7.   课时4:散点图(1)：绘制一个简单的散点图
   
8.   课时5:散点图(2)：绘制多种颜色和图例的散点图
   
9.   课时6:散点图(3)：找出数据，图例和颜色的列表
   
10.   课时7:散点图(4)：绘制复杂图像
    
11.   课时8:散点图(5)：解读图像：解读面积和人口的关系
    
12.   课时9:【选学】散点图 (6)：使用逻辑回归探索未知标签
    
13.   课时10:散点图(7)：解读图像：教育，贫困，面积和人口的关系
    
14.   课时11:气泡图(1)：点的尺寸所携带的信息
    
15.   课时12:气泡图(2)：参数s的陷阱
    
16.   课时13:气泡图(3)：图例为什么不能是一致大小？
    
17.   课时14:气泡图(4)：给气泡图加上文字
    
18.   课时15:气泡图(5)：在气泡图上绘制凸包
    
19.   课时16:带最佳拟合线的散点图(1)：认识绘制最佳拟合线散点图的函数
    
20.   课时17:带最佳拟合线的散点图(2)：绘制一图两线的图像
    
21.   课时18:带最佳拟合线的散点图(3)：一图多线，多图一线
    
22.   课时19:带最佳拟合线的散点图(4)：图像解读
    
23.   课时20:抖动的带状图与计数图
    
24.   课时21:边缘直方图(1)：对画布进行分割
    
25.   课时22:边缘直方图(2)：认识直方图，认识绘制直方图的函数
    
26.   课时23:边缘直方图(3)：认识数据 + 代码解读
    
27.   课时24:边缘直方图(4)：图像解读
    
28.   课时25:边缘箱线图
    
29.   课时26:相关性矩阵图 (1)：相关性矩阵图存在的必要性
    
30.   课时27:相关性矩阵图 (2)：计算相关性矩阵，绘制图像
    
31.   课时28:相关性矩阵图 (3)：图像解读
    
32.   课时29:成对分析图
    
33.   
    
34. 第3章:偏差（Deviation）
    
35.   课时30:偏差图IPY文件
    
36.   课时31:发散型条形图(1) 认识偏差图并绘制简单条形图
    
37.   课时32:发散型条形图(2) 对简单条形图进行变形
    
38.   课时33:发散型条形图(3) 认识数据集并绘制目标图形
    
39.   课时34:发散型条形图(4) 图形解读
    
40.   课时35:发散型文本图
    
41.   课时36:发散型包点图(1) 绘制简单包点图
    
42.   课时37:发散型包点图(2) 认识数据并绘制包点图
    
43.   课时38:发散型包点图(3) 弱化图形边框并解读源码
    
44.   课时39:棒棒糖图(1) 认识带标记的发散型棒棒糖图
    
45.   课时40:棒棒糖图(2) 绘制基础棒棒糖图并且强调某一款车型
    
46.   课时41:棒棒糖图(3) 添加补丁
    
47.   课时42:棒棒糖图(4) 添加注释
    
48.   课时43:面积图(1) 认识面积图并绘制简单面积图
    
49.   课时44:面积图(2) 认识数据集并绘制面积图
    
50.   课时45:面积图(3) 给面积图添加装饰
    
51.   课时46:面积图(4) 给面积图添加注释并解读源码
    
52.   
    
53. 第4章:排序（Ranking）
    
54.   课时47:排序图IPY文件
    
55.   课时48:有序条形图(1)：认识绘制条形图的函数
    
56.   课时49:有序条形图(2)：处理绘图所需的数据集
    
57.   课时50:有序条形图(3)：面向对象的可视化：plt.subplots
    
58.   课时51:有序条形图(4)：添加注解，装饰图像
    
59.   课时52:有序条形图(5)：绘制长方体 + 面向对象绘图的第一个问题
    
60.   课时53:有序条形图(6)：面向对象绘图的第二个问题 + 图像解读
    
61.   课时54:棒棒糖图 & 包点图
    
62.   课时55:坡度图(1)：认识在连点之间连线的函数
    
63.   课时56:坡度图(2)：认识数据 + 代码解读
    
64.   课时57:坡度图(3)：解读图像 - 1952~1957年之间的亚洲
    
65.   课时58:哑铃图(1)：认识数据，代码解读
    
66.   课时59:哑铃图(2)：代码解读 +图像解读
    
67.   
    
68. 第5章:分布（Distribution）
    
69.   课时60:分布图IPY课件
    
70.   课时61:连续变量直方图(1) 认识连续变量直方图
    
71.   课时62:连续变量直方图(2) 绘制连续变量直方图
    
72.   课时63:连续变量直方图(3) 源代码解读及图形解读
    
73.   课时64:分类变量直方图
    
74.   课时65:密度图(1) 认识密度图
    
75.   课时66:密度图(2) 绘制密度图并解读图形
    
76.   课时67:直方密度曲线图
    
77.   课时68:joyplot（1） joyplot名字的由来
    
78.   课时69:joyplot（2） 认识joyplot函数并绘制鸢尾花数据集的joyplot
    
79.   课时70:joyplot（3） 绘制目标图形并解读图形
    
80.   课时71:分布式包点图（1）导入数据并做简单数据处理
    
81.   课时72:分布式包点图（2）绘制目标图形
    
82.   课时73:分布式包点图（3）源码及图形解读
    
83.   
    
84. 第6章: 组成（Composition）
    
85.   课时74:week5 组成图.ipynb
    
86.   课时75:华夫饼图 (1)：认识绘制华夫饼图的库
    
87.   课时76:华夫饼图 (2)：参数bbox_to_anchor详解
    
88.   课时77:华夫饼图 (3)：认识数据，准备数据
    
89.   课时78:华夫饼图 (4)：绘制图像
    
90.   课时79:华夫饼图 (5)：解读图像，华夫饼图的适用范围
    
91.   课时80:饼图
    
92.   课时81:树形图
    
93.   课时82:条形图（柱状图）

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部分案例与实操代码截图：

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关键词：Matplotlib matplot python plot Born

CDA网校 发表于 2024-1-26 11:10
01 为什么要学这门课？在当今信息时代的广泛应用和价值中，Python数据可视化扮演着重要角色。Python数据可视 ...

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