‘壹’ 如何评价利用python制作数据采集，计算，可视化界面
如何评价利用python制作数据采集，计算，可视化界面
1、为什么用Python做数据分析
首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。并且Python与Ruby都有大量的Web框架，因此用于网站的建设，另一方面个人觉得因为Python作为解释性语言相对编译型语言更为简单，可以通过简单的脚本处理大量的数据。而组织内部统一使用的语言将大大提高工作效率。
2、为什么用R做数据分析
R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少。另外R语言具有强大的可视化功能，一个散点图箱线图可以用一条程序搞定，相比Excel更加简单。
在使用环境方面，SAS在企业、政府及军事机构使用较多，因其权威认证；SPSS、R大多用于科研机构，企业级应用方面已有大量的商业化R软件，同时可结合（具体怎么结合，尚未搞明白）Hadoop进行数据挖掘。
‘贰’ 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。
‘叁’ Python中数据可视化的两个库！
1、Matplotlib
Matplotlib是最全面的Python数据可视化库。
有人认为Matplotlib的界面很难看，但笔者认为，作为最基础的Python数据可视化库，Matplotlib能为使用者的可视化目标提供最大的可能性。
使用JavaScript的开发者们也有各自偏好的可视化库，但当所处理的任务中涉及大量不被高级库所支持的定制功能时，开发者们就必须用到D3.js。Matplotlib也是如此。
2、Plotly
虽然坚信要进行数据可视化，就必须得掌握Matplotlib，但大多数情况下读者更愿意使用Plotly，因为使用Plotly只需要写最少的代码就能得出最多彩缤纷的图像。
无论是想构造一张3D表面图，或是一张基于地图的散点图，又或是一张交互性动画图，Plotly都能在最短的时间内满足要求。
Plotly还提供一个表格工作室，使用者可以将自己的可视化上传到一个在线存储库中以便未来进行编辑。
更多Python知识，请关注Python视频教程！
‘肆’ python做web开发有哪些好处和不足
python适合Web开发吗?
当然!python涉及的面十分广泛，不过使用python进行开发，你需要先掌握python的基础知识，然后学习python Web框架，比如Django、flask等。总而言之，python这门优美的语言是非常适合Web开发的。
python做Web开发有优势吗?
第一、易于使用和阅读
有几个因素可以简化python在Web开发中的使用：
低入门门槛：python与我们日常生活中使用的英语相似，语法的简单性使您可以处理复杂的系统，并确保所有元素之间都具有明确的关系;因此，更多的新手程序员可以学习该语言并更快地加入编程社区。
良好的可视化：效果通过使用不同的图和图表，可以以易于理解的格式表示数据。它们是可视化呈现和理解数据的有效方法，Web开发公司利用python库来可视化数据并创建清晰且易于理解的报告。
易于阅读：python非常易于阅读，因此开发人员通常在理解由其他程序员编写的代码时不会遇到任何问题，这可以促使从事同一项目的开发人员之间的通信效率更高。
第二、异步编码
由于没有死锁或研究争执或任何其他令人困惑的问题，因此使用python编写和维护异步代码无需花费太多精力。此类代码的每个单元分别运行，从而使您能够更快地处理各种情况和问题。
第三、较少限制的编程方法
与其他编程语言对比，python具有较少限制的编程方法。它具有多种范例，可以支持多种编程风格，包含过程性、面向对象和功能性。这使python成为初创公司的绝佳语言，因为项目可能需要随时更改方法。
第四、企业应用集成
python是企业软件应用程序的流行选择，这在很大程度上要归功于python与传统上用于企业开发的其他语言的流畅集成。
python直接与Java、C++或C代码进行调用，从而可以对大多数常用协议和数据格式进行大量的过程控制和实现。除此之外，它还可以用于组装基础结构的新旧片段，这是复杂移动应用程序中的典型情况。
第五、可以使用python框架快速进行Web开发
python的另一个优点是它具有许多简化开发过程的框架，根据您的工作，可能需要不同的框架。
第六、科学计算库方便
有各种各样的软件包和库可用于开发科学和数字应用程序，以及工具包，单独的成像库以及许多其他工具。
‘伍’ python数据可视化的效果如何在web页面中展示
importmatplotlib.pyplotasplt
#绘制折线图
squares=[1,4,9,16,25]
#plt.plot(squares,linewidth=5)#指定折线粗细，
##plt.show();
#
##修改标签文字和线条粗细
#plt.title("squrenumber",fontsize=24)
#plt.xlabel("Value",fontsize=14)
#plt.ylabel("squareofvalue",fontsize=14)
#plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
#plt.show()
#校正图形
input_values=[1,2,3,4,5]
plt.plot(input_values,squares,linewidth=5)
plt.show()
‘陆’ Python中除了matplotlib外还有哪些数据可视化的库
数据可视化是展示数据、理解数据的有效手段，常用的Python数据可视化库如下：
1.Matplotlib：第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。
2.Seaborn：利用Matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表，与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
3.ggplot：基于R的一个作图库的ggplot2，同时利用了源于《图像语法》中的概念，允许叠加不同的图层来完成一幅图，并不适用于制作非常个性化的图像，为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。
4.Bokeh：与ggplot很相似，但与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。
5.Plotly：可以通过Python notebook使用，与bokeh一样致力于交互图表的制作，但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型，如等值线图、树形图和三维图表。
6.pygal：与Bokeh和Plotly一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式，所有的图表都被封装成方法，且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。
7.geoplotlib：用于制作地图和地理相关数据的工具箱。可用来制作多种地图，比如等值区域图、热度图、点密度图等，必须安装Pyglet方可使用。
8.missingno：用图像的方式快速评估数据缺失的情况，可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图对数据进行修正。
‘柒’ python"高维数据"可视化用什么库
常见的Python可视化库有哪些？
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。
Seaborn
Seaborn是基于Mtplotlib产生的一个模块，专攻于统计可视化，可以和pandas进行无缝链接，使初学者更容易上手。相对于Matplotlib，Seaborn语法更简洁，两者关系类似于NumPy、和Pandas之间的关系。
HoloViews
HoloViews是一个开源的Python库，可以用非常少的代码行中完成数据分析和可视化，除了默认的Matplotlib后端外，还添加了一个Bokeh后端。Bokeh提供了一个强大的平台，通过结合Bokeh提供的交互式小部件，可以使用HTML5 canvas和WebGL快速生成交互性和高维可视化，非常适合于数据的交互式探索。
Altair
Altair是Python的一个公认的统计可视化库，它的API简单、友好、一致，并建立在强大的vega-lite（交互式图形语法）之上。Altair API不包含实际的可视化呈现代码，而是按照vega-lite规范发出JSON数据结构。由此产生的数据可以在用户界面中呈现，这种优雅的简单性产生了漂亮且有效的可视化效果，且只需很少的代码。
ggplot
ggplot是基于R的ggplot2和图形语法的Python的绘图系统，实现了更少的代码绘制更专业的图形。
它使用一个高级且富有表现力的API来实现线，点等元素的添加，颜色的更改等不同类型的可视化组件的组合或添加，而不需要重复使用相同的代码，然而这对那些试图进行高度定制的的来说，ggplot并不是最好的选择，尽管它也可以制作一些非常复杂、好看的图形。
Bokeh
Bokeh是一个Python交互式可视化库，支持现代化Web浏览器展示。它提供风格优雅、简洁的D3.js的图形化样式，并将此功能扩展到高性能交互的数据集，数据流上。使用Bokeh可以快速便捷地创建交互式绘图、仪表板和数据应用程序等。
Bokeh能与NumPy、Pandas，Blaze等大部分数组或表格式的数据结构完美结合。
‘捌’ 如何python数据可视化代码
matplotlib的图像都位于Figure对象中，你可以用plt.figure创建一个新的Figure，不能通过空Figure绘图，必须用add_subplot创建一个或多个sub_plot才行
>>>
import
matplotlib.pyplot
as
plt
>>>
fig=plt.figure()
>>>
ax1=fig.add_subplot(2,2,1)
>>>
ax2=fig.add_subplot(2,2,2)
你可以在matplotlib的文档中找到各种图表类型，由于根据特定布局创建Figure和subplot是一件常见的任务，于是便出现一个更为方便的方法：plt.subplots,它可以创建一个新的Figure，且返回一个含有已创建的subplot对象的numpy数组。
‘玖’ Python Django框架，如何通过某一工具获取数据库数据，然后绘图，将可视化成果展现在搭建好的WEB页面上
怎么获取数据库数据属于Django ORM部分的基础知识，请看Django官网教程，如果看不懂英文可以看自强学堂的Model部分教程，虽然远不如官网详尽，至少能让你知道ORM是什么、怎么用。
怎么将数据可视化到页面上属于前端知识，和你的数据类型、数据量、展现形式、期望效果、选用的前端框架以及UI框架都有关系，问题太宽泛不好回答。