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包含：非常非常全的python数据可视化源码实例

共226个，绘制了大量常见使用图表，使用库

pyecharts/matplotlib/seaborn，绘制了

饼状图、词云图、地理坐标图、地图，3D地

图，全球地图、关系图、极坐标系、雷达图、

漏斗图、热力图、日历图、散点图、桑基图，

时间轴图、树图、水球图、旭日图、仪表盘图、折线图、

柱状图、箱线图、直方图、3D散点图、3D折线

图、3D柱状图、K线图合集等

源码数量：共226 格式：py 大小：26M

关于使用：代码都是调试过的，有问题请先baidu，

可解决99.9%的问题，类似“no module”问题不会解

决的话，请先拍教程学习！

01 3D饼图

02 3D散点

04 3D柱状

06 饼状图

08 全球地图

10 词云图

11 极坐标系

13 热力图

15 桑基图

17 旭日图

19 树图

21 水球图

23 漏斗图

25 仪表盘

27 折线图

29 柱状图

31 组合图

#1. 导入matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

data = pd.read_csv('./data/people.csv')

name = data.columns

values = data.values

plt.figure(figsize=(9, 7))

plt.scatter(values[:, 0], values[:, 1], marker='o')

plt.xlabel('年份')

plt.ylabel('年末人口（万）')

plt.title('2000-2019年年末人口散点图')

plt.savefig('./tmp/2000-2019年年末人口散点图.png')

plt.show()

#2. 导入seaborn as sns

sns.set_style('whitegrid')

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

count = hr['1'].value_counts()

index = count.index

sns.barplot(x=count, y=index)

plt.xticks(rotation=70)

plt.figure(figsize=(9, 7))

plt.scatter(values[:, 0], values[:, 2], marker='o')

plt.xlabel('部门')

plt.ylabel('总数')

plt.title('各部门人数对比')

plt.show()

#1. 导入matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

data = pd.read_csv('./data/people.csv')

name = data.columns

values = data.values

plt.figure(figsize=(9, 7))

plt.scatter(values[:, 0], values[:, 1], marker='o')

plt.xlabel('年份')

plt.ylabel('年末人口（万）')

plt.title('2000-2019年年末人口散点图')

plt.savefig('./tmp/2000-2019年年末人口散点图.png')

plt.show()