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优秀的python可视化案例

简单聊聊

前面我们掌握了N种常见的可视化图表，这些图表在日常的数据分析中非常有用。但是这些图表往往只是实用却并不美观，很难达到快速抓住人眼球的效果。

因此接下来将会分享一些优秀的可视化案例，以此提高个人的审美与代码水平。如果将这些优秀的可视化案例移植进自己的项目或分析报告中，那未尝不是一件好事呢。

这个系列也是在Best Python Chart Examples的基础上进行二次创作的，以搬运为主。并对少部分错误进行了修改，也优化或重构了一些冗余复杂的代码。同时我也会持续地挖掘和分享更多优秀的可视化案例，因此该系列或许会一直处于更新中。

可视化字体

在本系列开始前，我先给大家分享下如何实现自定义字体。这是因为该系列用到了大量的自定义字体。

1. 下载.ttf文件

   现在很多网站都有免费的字体下载，只需要在搜索引擎上搜索相关的字体，下载到本地后解压即可，需要注意的是，一般解压包中包含多个字体，只需选择一款合适的并重新命名即可。

   

   

2. 获取matplotlib的文件路径：

   import matplotlib
   print(matplotlib.matplotlib_fname())
   

   

3. 根据路径找到fonts/ttf文件夹，将字体复制进去

   Mac可通过快捷键shift+command+G快速调用文件路径

   

4. 修改matplotlibrc文件

   • 找到font.family行，取消注释（即删除前面的#）。修改结果如下：

     font.family:  sans-serif
     

   • 找到font.sans-serif行，取消注释（即删除前面的#），并手动添加文件名称（Lobster Two）。修改结果如下：

     Lobster Two, DejaVu Sans, Bitstream Vera Sans, Computer Modern Sans Serif, Lucida Grande, Verdana, Geneva, Lucid, Arial, Helvetica, Avant Garde, sans-serif
     

   • 找到axes.unicode_minus行，取消注释（即删除前面的#），并把True改为False。修改结果如下：

     axes.unicode_minus: False  # use Unicode for the minus symbol rather than hyphen.  See# https://en.wikipedia.org/wiki/Plus_and_minus_signs#Character_codes
     

5. 清除matplotlib缓冲目录

   • 获取缓存路径

     import matplotlib
     print(matplotlib.get_cachedir())
     

     

   • rm -rf 路径

     

6. 重启Jupyter即可

这里再解释下为什么有的同学在绘图时无法使用中文，出现常见的报错信息findfont: Font family ['SimHei'] not found. Falling back to DejaVu Sans.，其实就是没有正确配置好自定义字体，只需要按照上述方法下载SimHei字体并依次添加到fonts/ttf文件夹、matplotlibrc文件中即可。

总结

接下来会逐一分享优秀的python可视化案例，在此之前先分享了如何自定义字体。

共勉～