python 数据可视化的一些小建议
本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。
准备工作
- 准备好你需要可视化的数据
- 安装好以下依赖库：
matplotlib、seaborn、pyecharts
pip install matplotlib
pip install seaborn
pip install pyecharts
- 必要情况准备好
jupyter环境
可视化方法的选择
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明确你的目标 首先要明确你想要从一张图中看出什么。就比如你想看各种数据的占比，我们就可以选择饼状图，又比如当你想要拟合一些数据时，你需要先用散点图或折线图，看出大概趋势再想用什么函数拟合。
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明确应用场景 应用场景一般情况下在我看来其实就三种，第一种是你自己看，第二种是你的论文，还有一种是前端中供客户使用。
第一种实质上就是你自己用，所以说你咋方便咋用 （感觉说了个寂寞），这个时候一般我都是用 jupyter，直接把图显示出来，不保存图片。因为反正保存了也得删，然后我就懒得删了，所以倒不如就光看就完了不保存。
第二种，因为论文需要使用文档写，所以说把可视化结果保存成图片会比较方便，所以一般建议直接保存图片。
第三种就是前端客户使用，前端通常是需要渲染 html 的，而且 html 相比图片而言要轻量很多，以及考虑到交互需求，所以一般会渲染成 html。
- 细节 以下这些因素都要根据应用场景考虑
- 颜色
平时就你自己看的话配色丑不丑就不用管了（除非你精神洁癖 23333）论文或是前端的话还是需要用心配色的，当然用
pyecharts的话还好，因为里面内置主题也很丰富，但是matplotlib和seaborn的话大家也知道，是老外开发的，通常审美都比较独特 23333，所以要是比较正式的场合我建议换个好看的配色（个人强烈安利 Set3，整个配色非常小清新）
在为论文作图时我们还需要注意，尽量使用白色作为背景颜色，因为一般论文背景颜色都是白的，忽然来个其他颜色。。。看起来就非常违和。
- 文字重叠问题
这个问题一般出现在
matplotlib和seaborn里比较多，一般我有两种解决方案，一种是万能的tight_layout()，另外一种如果说是 x 轴或 y 轴上的文字重叠的话可以考虑左倾斜或右倾斜一定度数 - 其他值得关注的细节
- 地图的边界问题，需要修改细节
- 确定是否需要特殊标记，例如：kmeans 算法聚类后是否需要标出质心、函数图等是否需要标注分界线以及函数图边是否需要标注文本
- 图片格式的三维图是否需要添加三视图给自己的论文锦上添花 总而言之，我觉得首先你自己的图首先你自己得先觉得赏心悦目，你都不这么觉得你想想别人怎么看，对吧～
