大家好，我是Peter~ Matplotlib是一个非常经典的绘图库，甚至有人将numpy+pandas+matplotlib称之为数据分析三剑客，足以说明这个库的重要性。虽然Peter钟情于Plot

因为做到一个题是关于亚马逊的起火问题，需要使用经度维度和其他数据，于是需要针对纬度和经度做一个世界地图可视化，为大家提供一个思路吧 使用plotly的map模块https://plotly.com/p

对于可视化地图，Pyecharts是小F以前用的最多的。还有应该就是一些网站了，现成的工具，不需要敲代码。在5G手机可视化那一篇文章，也是用Pyecharts做的地图～而对于Matplotlib，目前

热力图通过颜色的深浅来表示数据的分布。 示例图中规定了颜色越浅则数值越大，那么我们可以一眼就分辨出数据的分布情况，非常方便。 以天和小时为分组依据分组，size()函数表示数据个数，即为订单量。结果如下： 由结果可以看出，索引中是我们给出的分组依据，分别是“支付时间的月份”和“…

Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。 热力图在实际中常用于展示一…

大家好，我是Peter~ 之前更新了很多关于Plotly绘图的文章。今天带来的文章是基于官网和实际案例来讲解如何绘制不同需求下的热力图。 Plotly中绘制热力图有3种方式：heatmap、imsho