轻松搞定Python数据可视化，没有想象中的那么难啊！

自从疫情全球爆发以来，每日疫情数据成为大家重点关注的事情，中国的 丁香医生、支付宝、腾讯 等平台纷纷推出疫情地图，极大地方便了人们查询数据。

而在众多的疫情地图中， 约翰·霍普金斯大学（JHU） 的疫情地图是当之无愧的“网红地图”。

作为疫情地图中的“ 流量担当 ”，它的日均访问量达高 10亿次 ，总访问量超过150亿次，成为各国新冠肺炎数据权威来源。 纽约时报、CNN、BBC、新华社、法新社 等全球各大媒体纷纷引用它的数据。

美国副总统使用约翰·霍普金斯大学开发的疫情地图

这么多疫情地图为什么只有它成了“网红”？这是因为 约翰·霍普金斯大学（JHU） 的数据不但实现了 实时更新 ，而且更加准确。并且和官方公布 的冷冰冰的数字不同，这份地图是“活”的，哪里是疫情重灾区、哪里正在恢复生产，所有数据一目了然。

为了实现这种数据的可视化， 约翰·霍普金斯大学（JHU） 的数据团队付出了极大的努力，并得到了 亚马逊、Esri 等公司技术支持，动用了 数学建模、ArcGIS （一种交互式仪表盘）等众多方式来实现这个庞大的地图。

正是这份地图的出炉，让全世界人们更直观的看到了这场疫情可怕的蔓延速度。也让很多人第一次看到了数据可视化在指导人们作出决策的重大作用， 原来数据真的会说话。

这份疫情地图也让其他行业的人得到了启示。

在过去，数据是静态的，而在软硬件都无比发达的今天，人们可以使用电脑和移动设备，通过交互式的数据可视化深入了解每一个数据的具体含义。

例如：

电商行业、 消费品行业数字滚动大屏；

旅游公司的人群行动轨迹预测图表；

媒体运营人员用户画像、阅读习惯分析；

……

这些都是数据的作用， 而数据可视化正是将数据简化、从中提取规律的利器。

想要将冷冰冰的数据变成会说话的图表，需要借助很多专业的工具。大部分第一时间想到的可能是Excel，但Excel在处理 超量数据 的时候存在较大的缺陷，而 ArcGIS、 Echarts 这样的专业工具操作复杂，门槛很高，一般人根本学不会。

那么有没有一种工具，可以让绝大多数人都变成数据可视化的高手呢？

有，那就是Python。

很多人一看到编程都不自觉的打了退堂鼓，其实Python并不难，尤其是在数据处理上Python有着得天独厚的优势。只需要用好几个Python中的工具，例如： Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Plotiy， 你也能做出炫酷的动态可视化图表。

不需要你有额外的JS前端技术 ，你也能 学会选择、制作 分类散点图、分类分布图、分类统计估计图、分类子图等 各种可视化操作方案。

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现如今无论那个行业、那个岗位都需要和数据打交道。 而数据想要让人一目了然的了解到它背后的含义，必须通过 数据可视化 来完成。

掌握了数据可视化，就掌握了让数据说话的能力，就掌握了用数据预测、作出正确决策的能力。

所谓“一图顶千言”， 数据可视化能力绝对是职场中最重要的核心竞争力之一。

试想一下，当你给老板做汇报时，你还在用密密麻麻、没完没了的报表逐条阐述每个数字的含义，聪明的人早就通过数据可视化工具得到结论并作出决策了。

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