對于 Python語言來說，比較傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)可視化模塊是Matplotlib，但它存在不夠美觀、靜態(tài)性、不易分享等缺點，限制了Python在數(shù)據(jù)可視化方面的發(fā)展。為了解決這個問題，新型的動態(tài)可視化開源模塊Plotly應(yīng)運而生。由于Plotly具有動態(tài)、美觀、易用、種類豐富等特性，所以一經(jīng)問世就受到開發(fā)人員的喜愛。
數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，NumPy、SciPy、StatsModels、Pandas等模塊的建立與發(fā)展奠定了Python在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中的重要地位。這些模塊簡單又好用，它們提供的解決方案能夠滿足絕大部分業(yè)務(wù)需求。在人工智能領(lǐng)域，Python也有非常棒的解決方案，如 Sklearn、TensorFlow、MXNet、Theano、PyTorch、Caffe等都是非常好的開源模塊。尤其在人工智能中最前沿的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，Python幾乎占據(jù)了霸主的地位。Python借助在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中開源模塊的優(yōu)勢，在量化投資領(lǐng)域逐漸占據(jù)了領(lǐng)頭羊的地位。國內(nèi)外主流量化投資網(wǎng)站大多支持Python語言，其在量化投資領(lǐng)域有一種逐漸淘汰其他語言，一統(tǒng)“江湖”之勢。
推薦參考《Python 數(shù)據(jù)分析基于Plotly 的動態(tài)可視化繪圖》PDF+代碼
《Python 數(shù)據(jù)分析基于Plotly 的動態(tài)可視化繪圖》PDF，552頁，帶書簽?zāi)夸洠淖挚梢詮?fù)制，配套源代碼。
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《Python 數(shù)據(jù)分析基于Plotly 的動態(tài)可視化繪圖》主要介紹Plotly在可視化各領(lǐng)域的應(yīng)用，包括基礎(chǔ)繪圖、數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)頁開發(fā)、程序GUI、機器學(xué)習(xí)和量化投資等，方便讀者對Plotly快速上手。Plotly有著自己強大又豐富的繪圖庫，支持各種類型的繪圖方案。Plotly是基于JavaScript的繪圖庫，所以其繪圖結(jié)果可以與Web應(yīng)用無縫集成。總之，Plotly在繪圖模塊上是Matplotlib強有力的競爭對手，Plotly繪圖的種類豐富、效果美觀、易于保存與分享，因而越來越受數(shù)據(jù)分析人士的喜愛。
poltly庫基本入門 常見的應(yīng)用場景學(xué)習(xí)
《Python數(shù)據(jù)可視化之matplotlib實踐》借助matplotlib講解開展Python數(shù)據(jù)可視化實踐所需要掌握的關(guān)鍵知識和技能，主要由matplotlib入門、精進、演練和拓展四部分組成，為方便對內(nèi)容進行有效實踐，相關(guān)章節(jié)都會配以大量典型的綜合案例。使用的代碼都是Python編程知識里的基礎(chǔ)內(nèi)容，有利于將時間和精力放在數(shù)據(jù)可視化的實踐本身上，適合對Python數(shù)據(jù)可視化有興趣的各行業(yè)和領(lǐng)域的有識之士。
《Python數(shù)據(jù)可視化之matplotlib實踐》PDF，248頁，帶書簽，文字可復(fù)制。
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相當(dāng)于告訴你，這些常規(guī)圖是用什么方法繪制的，這些函數(shù)的主要參數(shù)是什么。一句話總結(jié)：沒有什么優(yōu)點，也沒有什么缺點的Matplotlib入門。
作為入門參考，還是不錯的。分門別類的給出很多示例，方便速查，比起看官方英文文檔輕松很多。前后行文稍微有點重復(fù)，比如函數(shù)介紹和常見圖表。多看可以默認(rèn)劃線，而不是像當(dāng)當(dāng)那樣必須先選段落再劃線，而且可以跨多頁內(nèi)容劃線，導(dǎo)出摘錄筆記的內(nèi)容也是完整的。
