有时候我们做数据可视化并不需要特别复杂的功能，仅仅是想把简单的数据用图形展示出来今天就给大家介绍一种非常适合新手的python可视化库pygalpygal比较小众，专注于SVG图，擅长交互，最主要的是它能用非常少的代码就可画出非常漂亮的图形pygal能绘制Line（折线图）、Bar（柱状图）、Histogram（直方图）、Pie（饼图）、Radar（雷达

1如何选择合适的可视化类型可视化是借助图形化的方法，清晰有效地将数据展示出来。当有可视化需求时，我们应该先了解需求是什么。例如需求是查看“近六个月的销量情况”，首先我们可以确定这里会涉及两个维度展示，一个维度是时间序列（在这里是“近六个月”），另一个维度是每个月的销量。展示两个维度的可视化方法很多，例如散点图、折线图、柱状图等，在这里很显然选择折线图

早期的数据小魔方用户大概都知道，我最初也是从学习Excel起步的，只是学习的深入了之后，才开开慢慢的迁移到R语言。我往R语言转型并不代表自己开始放弃Excel或者觉得Excel不适合做可视化，只是想体验一下Excel外围的可视化世界是什么样子的，毕竟在这个大行业内，还活跃着太多可视化领域的佼佼者，譬如PowerBI、Tableau等。

DataGear(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.datagear.tech%2F) 2.2.0 发布，带来诸多新增功能，具体更新内容如下：新增：内置图表新增水球图；新增：看板编辑页面新增搜索功能；新增：图表/看板展示页面新增数据透视

使用requests模块来请求网站数据1importrequests234执行API调用并存储响应5url'https://api.github.com/search/repositories?qlanguage:python&sortstars'6r

作者|AudhiAprilliant编译|VK来源|TowardsDatasScience!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/up864338080506c2ca3c28abec924e3d569d5.JPEG)概述对于这个项目，我们在2019年5月2829日通过爬虫来使用Twitte

在运行爬虫的过程中，考虑到将数据存储到数据库会更加方便查看和测试，所以使用了mongodb存储爬虫结果。在Ubuntu中，对MongoDB的操作都是在命令窗口中进行的，无法以图标的形式直接查看整个数据库的状态和其中的内容。在学习极客学院的爬虫教程中，老师在windows系统中使用了MongoVUE进行数据库的可视化，所以我决定也对自己的数据库进行可视化。

\TOC\一、概述1.1从数据处理到人工智能数据表示数据清洗数据统计数据可视化数据挖掘人工智能数据表示：采用合适方式用程序表达数据数据清理：数据归一化、数据转换、异常值处理数据统计：数据的概要理解，数量、分布、中位数等

\TOC\一、概述1.1从数据处理到人工智能数据表示数据清洗数据统计数据可视化数据挖掘人工智能数据表示：采用合适方式用程序表达数据数据清理：数据归一化、数据转换、异常值处理数据统计：数据的概要理解，数量、分布、中位数等

通过MES系统的应用，使车间的生产制造过程的实时数据可视化、实时生产排程、实时的生产制造过程跟踪。