Python数据可视化之美：专业图表绘制指南（全彩）

把这本书的代码基本都跑了一遍，作者基本都是用plotnine绘的图，也难怪作者以前就是搞R语言的。这次也算是体会到了python很麻烦的地方：各个包之间的版本经常对应不上，导致花了大量时间解决这种毫无技术性的报错。以第十章的geoplot举例，安装成功这个包还需要手动安装别的依赖包，搞了半天装成功了，代码又由于geoplot、geopandas、pandas的版本不兼容运行不了……

以前我想都不敢想去学习这本书，因为我不懂代码，而现在我借用Claude 3.5 sonnet，边看书边跟着实操，我想这就是技术的力量

不推荐入门看，没怎么接触过可视化直接懵逼，上来就是三种画图库，代码还老长，一次一个库，一步步深入不好么

非常喜欢这本书，理论和实践相结合。对可视化的基础知识和各种应用场景进行了非常全面和清晰的介绍，而且对代码示例更新及时，90%以上的代码不需修改直接可用，对初学者帮助极大。

图表绘制工具书，是案牍写作者，尤其是“表哥、表姐”们的福音。 从内容和结构看，约七成的内容介绍了各类常用图表的定义、适用范围、场景、优缺点，两成内容直接给出了python代码，方便直接借鉴，还有一成是编程基础知识。 从作用看，一是依感谢作者的准确介绍，可以更加准确的使用各类图表，精准、高效的输出内容和观点，提升报告可读性；二是程序化输出，可以随意调整基础数据，不必再费劲一遍遍的刷表刷数据，大大提高工作效率。

这本书，怎么说呢，太不讲究了。首先，讲的内容太少了，而且大部分内容都是简单地讲了一下，没有重点。最主要的是本书校验不给力，我目前看到seaborn章节，就已经发现了很多错误，不知道书里面的插图是从哪来的，怎么没运行一遍再附上来。

Seaborn和plotnine包的由来。它们建立在matplotlib包的基础上，而且启发于R语言的ggplot2包-Hadley Wickham基于《图形语法》开发的数据可视化包。

主要介绍如何使用Python中的matplotlib、Seaborn、plotnine、Basemap等包绘制专业图表。

作者还有一本R语言版本的，内容排版比这个要好不少。这本python的更像是套壳的产品，内容有大量雷同。而且关于plot nine部分不如直接看r的ggplot2讲解更清楚

这本书比较适合已经有绘图基础的人，用来找美化图表的灵感。入门看很难看懂。