算法金 | 我最常用的两个数据可视化软件,强烈推荐

简介: **算法金**分享数据可视化利器——Tableau与Python的Matplotlib。Tableau,BI界的精英,提供直观拖放界面,快速生成美观图表;Matplotlib,Python绘图库鼻祖,支持复杂图形定制,广泛应用于科学可视化。文中通过趋势图、频数图、结构图、分布图、相关图等多种图表实例,展示了两者在洞察数据、揭示模式和关系方面的强大功能。无论新手还是老将,都能借助这些工具提升数据分析和展示的技艺。

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在我行走江湖的行囊中,有两件利器,tableau与matplotlib,它们足以让我应对各种数据可视化的较量。tableau,乃是BI领域的名门正派,其可视化之术,与PowerBI不相上下。matplotlib,则是Python江湖中的一位侠客,以编程之力,绘制图表,既精妙又实用。

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Tableau

Tableau,乃斯坦福大学之奇才所铸,一款软件中的绝世神兵。它助你以神速分析世间所有结构化数据,转瞬之间,便能绘制出美轮美奂的图表、坐标图、仪表盘与报告。

Tableau之界面,简易而不失精妙,一拖一放,便能随心所欲地定制视图、布局、形状、色彩,让你的数据以独特的视角展现于世。

1. 趋势图

趋势图,乃是洞察数据走势的利器。

折线图,如同江湖中的轻功,轻盈地勾勒出数据的连续变化;

柱形图,如同武林中的剑法,一剑一剑地刻画出事件的演变;

堆积图,如同内功的修炼,层层累积地展现出部分的比重及其变化之势。

2. 频数图

频数图,是武林中人比较武艺高低的法宝。

柱形图与条形图,如同比武场上的裁判,一柱一柱、一条一条地将各项目数值的高低清晰展现。

借助频数图,观者可迅速洞察各数值之强弱,一目了然

3. 结构图

结构图,乃是洞察数据内部结构的秘籍。

饼图、圆环图、树图、旭日图,这些图表如同内功心法,一层层地揭示出各部分在整体中的比重。

借助这些图,你便能如观内功脉络一般,清晰地看到数据的骨架和比例。

4. 分布图

分布图,乃是探查数据分布奥秘的法宝。

柱形图与条形图,如同武林高手的剑招,一柱一条地描绘出数据的分布;

散点图,如同满天星斗,点缀着数据的分布点;

地图,如同江湖地图,将数据的分布情况在大地之上一一标示出来。

5. 相关图

相关图,乃是洞察数据间关联的秘籍。

散点图,如同武林中人观察对手的招式,一点一滴地揭示出数据间的联系;

气泡图,如同江湖中的暗器,大小不一地展现出数据间关系的紧密程度。

借助这些图,你便能如武林高手般洞悉数据间的微妙关系。

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Matplotlib

Matplotlib,与tableau迥异,乃是Python武林中一位专精于绘图的高手。

它非同小可,乃是众多绘图库中最为强大、最为常用的存在。

诸如seaborn、cartoony等门派,皆以matplotlib为基石,依赖其深厚的内力。

Matplotlib,此乃2003年由John D. Hunter首次公诸于世的绘图秘籍。历经十数载的磨砺与完善,如今已成为Python科学可视化的不二法门。

它曾助力展示黑洞之神秘影像,亦曾阐释引力波之存在。

Matplotlib之图,由众多层次分明的元素构成,遵循构图之逻辑,层层叠加,终成眼前所见之实际图形,宛若江湖高手以掌法绘制的阵图。

Matplotlib,此乃绘图之利器,不仅可用于科学可视化,亦能绘制股市之K线图。使用Matplotlib绘制K线图,便捷之至,宛如江湖中人随手拈来的绝技。

对于量化监测而言,它便是那得心应手的神兵利器。

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