数据可视化

工具选型

工具	定位	适用场景
Matplotlib	基础绑图库	快速探索、自定义图表
pyecharts	Python 封装 ECharts	交互式图表、报告生成
ECharts	前端图表库	Web 可视化看板
AntV G2/S2	前端分析图表	数据分析看板、透视表
Seaborn	统计可视化	探索性分析、分布图

Matplotlib 基础

import matplotlib.pyplot as plt

# 折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(months, revenue, marker="o", label="营收")
plt.plot(months, cost, marker="s", label="成本")
plt.title("月度营收与成本趋势")
plt.xlabel("月份")
plt.ylabel("金额（万元）")
plt.legend()
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.savefig("trend.png", dpi=150, bbox_inches="tight")

pyecharts（Python -> 交互式 HTML）

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(["北京", "上海", "广州", "深圳"])
    .add_yaxis("销售额", [320, 280, 210, 190])
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="城市销售额排名"),
        toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),  # 下载、缩放工具栏
    )
)
bar.render("sales.html")  # 输出 HTML 文件

ECharts（前端集成）

以下为前端参考代码

// 前端 Vue/React 中使用 ECharts
const chart = echarts.init(document.getElementById("chart"));
chart.setOption({
    xAxis: { type: "category", data: ["Q1", "Q2", "Q3", "Q4"] },
    yAxis: { type: "value" },
    series: [{ type: "bar", data: [120, 200, 150, 80] }]
});

图表类型选择

数据关系	推荐图表	示例
趋势变化	折线图	月度销售额走势
分类对比	柱状图	各城市业绩排名
占比构成	饼图	产品类别收入占比
分布情况	直方图/箱线图	用户年龄分布
相关关系	散点图	广告投入 vs 转化率
多维对比	雷达图	产品多维度评分

导出到 PPT

from pyecharts.charts import Bar
from pptx import Presentation
from pptx.util import Inches

# 生成图表图片
bar = Bar().add_xaxis(["A", "B"]).add_yaxis("销量", [100, 200])
bar.render("chart.html")

# 嵌入 PPT
prs = Presentation()
slide = prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[6])  # 空白布局
slide.shapes.add_picture("chart.png", Inches(1), Inches(1), Inches(8), Inches(5))
prs.save("report.pptx")

常见坑点

• 中文乱码：Matplotlib 需设置字体 plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
• 图表太多：看板不是图表堆砌，每张图要有明确的分析目的
• 颜色滥用：配色不超过 7 种，同类数据用同色系
• 3D 图表：除特殊需求外避免使用，信息传达效率低