1. 根据网站资源引用说明：pyecharts 使用的所有静态资源文件存放于 pyecharts-assets 项目中，默认挂载在 https://assets.pyecharts.org/assets/ 2. 因为默认优先从远程引用资源，这就导致有的时候无法加载js文件，图表显示不出来 解决办法：下载所需js文件到本地，修改资源引用地址。 看网站的介绍，pyecharts 提供了更改全局 HOST 的快捷方式 from pyecharts.globals import CurrentConfig # 换成你你放pyecharts-assets-master/assets/的路径 CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/' 之后打开pyecharts图表，再也不用担心html文件用浏览器打开空白啦！

本视频内容包括使用Matplotlib绘制图表、MySQL数据库、Python访问数据库和Lambda表达式。目录：23.1 使用Matplotlib绘制图表23.1.1 安装Matplotlib23.1.2 图表基本构成要素23.1.3 绘制折线图23.1.4 绘制柱状图23.1.5 绘制饼状图23.1.6 绘制散点图23.1.7 绘制子图表项目实战：纳斯达克股票数据分析

Matplotlib是一个强大的绘图工具，能满足几乎所有的2D和一些3D绘图的需求。 matplotlib是python科学计算中最基础、最重要的绘图库，一般使用matpltlib完全可以满足绘图需求 seaborn是构建在matplotlib之上的绘图库，能够一定程度上简化绘图过程。 seaborn基础还是matplotlib，所有利用python进行数据分析可视化，学习matplotlib是基础。

课程分享——Python数据可视化分析库-Matplotlib，附课件、代码。 Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。通过本门课程的学习，可以应付后续机器学习课程中的绝大多数应用，建议掌握本部分的内容

在数据科学中，有多种工具可以进行可视化。下面这篇文章主要给大家介绍了关于利用Python代码实现数据可视化的5种方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起看看吧。

Python数据可视化之美 专业图表绘制指南

     本课程是pyecharts的入门课程。主要介绍了pyecharts函数库的基本使用方法。主要内容包括pyecharts简介，用pyecharts绘制离散点、折线、柱状图、柱状图和折线图组合、饼图、地理图等，而且这些图表是可交互的。

资源为《【matplotlib】浅谈python图形可视化练习经验分享》的示例图代码，实际相关绘制思路已在文中体现文章链接：https://blog.csdn.net/weixin_46159679/article/details/120916533

一个服从泊松分布的随机变量X，表示在具有比率参数（rate parameter）λ的一段固定时间间隔内，事件发生的次数。参数λ告诉你该事件发生的比率。随机变量X的平均值和方差都是λ。 代码实现： # Poisson分布 x = np.random.poisson(lam=5, size=10000) # lam为λ size为k pillar = 15 a = plt.hist(x, bins=pillar, normed=True, range=[0, pillar], color='g', alpha=0.5) plt.plot(a[1][0:pillar], a[0],

最新Pyhton电影数据分析、python电影数据可视化。项目内容所涉及组件Pandas、matplotlib、numpy等。采用python3.7及以上开发环境。