python高维数据可视化（python数据可视化优秀案例）

一般Python都用什么可视化开发工具平台

1、Matplotlib Matplotlib是一个Python 2维绘图库，已经成为Python中公认的数据可视化工具，通过Matplotlib你可以很轻松地画一些或简单或复杂地图形，几行代码即可生成线图、直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等等。

2、IDLE - Python自带的IDE工具，适用于初学者，提供友好的功能，如语法着色、代码自动补全等。Thonny - 基于Python内置图形库tkinter开发的轻量级IDE，支持多平台，提供语法着色、代码自动补全、调试等功能。

3、首先，Matplotlib作为最常用的库，适合需要精细控制图表细节或者依赖庞大社区支持的场景，如研究环境中定制化的可视化需求。其次，Seaborn在Matplotlib基础上提供更直观的语法，尤其适合创建统计图形，并且与Pandas无缝集成。对于快速实现和非交互性需求，Seaborn是个不错的选择。

Python数据分析及可视化实例之CentOS7.2+Python3x+Flask部署标准化配置...

Easy_Install、Pip、Virtualenv及Virtualenvwrapper安装：依次安装并理解其作用。 创建、切换、管理环境：Virtualenvwrapper提供便利操作。 配置Nginx：下载、启动、配置和测试，查看默认配置和自定义设置。Gunicorn配置：推荐在virtualenv环境中安装，运行Web服务器简单快捷。

创建虚拟环境 项目上传到服务器指定目录下，然后创建python3的虚拟环境，激活并进去虚拟环境，在虚拟环境下可以看到命令前有虚拟环境的名称。

安装Python，点开python-msi然后直接Next到安装完毕。 注意，为了下一步在dos下使用python命令，这里要配置一下环境变量。

nginx配置 首先在nginx配置网站的时候要注意增加uwsgi的配置，如图：黄色区域中include不用管，重要的是下面的uwsgi_pass10.1：8112；这个地址是uwsgi服务的本地端口，你可以随意设置，但是要保证不能冲突。

【python】matplotlib数据可视化(7)——图中图

1、方法一：灵活调整figure与axes首先，我们从基础开始。创建一个figure对象，然后使用fig.add_axes方法添加小图。

2、Matplotlib数据可视化：图片展示与保存matplotlib的强大功能不仅限于绘图，它还具备本地图片展示和保存的能力，这些操作主要通过imshow（）函数和savefig（）函数来完成。图片展示在利用imshow（）展示图片前，需要先通过pillow库或matplotlib的image模块读取图片。

3、创建一个Figure对象后，你可以通过 plt.subplots（） 方法创建一个或多个Axes。在每个Axes中，你可以使用如 plt.plot（）、plt.scatter（）、plt.bar（） 等函数绘制曲线、散点图、柱状图等，从而实现数据的可视化。