PyViz-homework

**PyViz-homework** 是一个以Python数据可视化为主题的作业项目，主要使用了 **Jupyter Notebook** 这个交互式编程环境。Jupyter Notebook 是一个广泛用于数据分析、教学和研究的强大工具，它允许用户结合代码、文本、数学公式以及可视化结果在一个单一的文档中。 在PyViz-homework中，你可能会遇到以下关键知识点： 1. **PyViz 库**: PyViz 是一系列用于创建交互式和美观数据可视化的Python库的集合，包括 **Bokeh**、**Plotly**、**GeoViews**、**HoloViews** 和 ** hvPlot** 等。这些库提供了丰富的图表类型和高度定制的选项，使你可以创建复杂的数据故事。 2. **Bokeh**: Bokeh 是一个用于生成高性能、交互式可视化Web应用的Python库。它可以生成适用于现代浏览器的图形，并且特别适合大型数据集的可视化。 3. **Plotly**: Plotly 可以生成动态、交互式的图表，支持多种图表类型，如散点图、折线图、条形图和热力图等。它也可以与Dash一起使用，创建完全可定制的Web应用。 4. **GeoViews**: 如果你的数据包含地理信息，GeoViews 提供了一个高级接口，可以轻松地将数据映射到地图上，支持Geopandas和其他地理数据结构。 5. **HoloViews**: HoloViews 是一个强大的工具，它允许以声明式方式构建复杂的可视化，使得数据探索变得简单。通过组合不同的数据视图，你可以创建丰富的交互式界面。 6. **hvPlot**: hvPlot 是 HoloViews 的一个接口，提供了更简洁的API，可以直接在Jupyter Notebook中使用，创建和组合可视化。 7. **Jupyter Notebook 使用技巧**: 你可能需要了解如何创建新的单元格，运行代码，嵌入图像，以及如何利用Markdown编写格式化的文本。此外，掌握如何导入和导出数据，以及使用魔法命令（如 `%matplotlib inline`）来显示图表也是必要的。 8. **数据预处理**: 在进行可视化之前，通常需要对数据进行清洗和预处理，例如处理缺失值、异常值，或者将数据转换为适合可视化的格式。 9. **数据可视化最佳实践**: 学习如何选择适当的图表类型，如何有效地利用颜色和标签，以及如何创建清晰的故事线来传达数据的洞察力，都是这个项目中重要的部分。 10. **交互式功能**: PyViz 库的一大优势在于它们支持交互式功能，如悬停工具提示、缩放、平移等，这可以帮助用户更深入地探索数据。 通过这个项目，你将有机会深入理解Python数据可视化的基本概念，掌握如何使用PyViz库来创建美观且有意义的图表，同时提升你在Jupyter Notebook中的技能。记住，有效的可视化是讲述数据故事的关键，而PyViz工具集就是实现这一目标的强大武器。