前言
今天是我的可视化课程上线的第230天，目前学员416人，每篇原创公众号都会记录这个人数，用来督促和激励我的原创内容。目前课程的主要方向是 科研、统计、地理相关的学术性图形绘制方法，后续也会增加商务插图、机器学等、数据分析等方面的课程。
今天是我的可视化学习社群上线的第10天，目前学员115人，可视化学习社区以我的书籍《科研论文配图绘制指南-基于Python》为基础进行拓展，提供课堂式教学视频，还有更多拓展内容，可视化技巧远超书籍本身，书籍修正和新增都会分享到圈子里面~~
参与课程或者圈子的你将获取到：学员答疑、可视化资源分享、可视化技巧补充、可视化业务代做(学员和甲方对接)、副业交流、提升认知等等。
散点密度图快速绘制
很多学员给我反映在涉及非常多(万级别) 的相关性散点图绘制时，有没有一个好的方法进行快速绘制？
今天就给大家推荐一个好用的散点密度图绘制工具-「mpl-scatter-density」
mpl-scatter-density 包提供的功能可让您轻松制作自己的散点密度图，既可用于交互式使用，也可用于非交互式使用。
- 安装方法
pip install mpl-scatter-density- 可视化案例
import numpy as np
import mpl_scatter_density
import matplotlib.pyplot as plt
# Generate fake data
N = 10000000
x = np.random.normal(4, 2, N)
y = np.random.normal(3, 1, N)
# Make the plot - note that for the projection option to work, the
# mpl_scatter_density module has to be imported above.
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='scatter_density')
ax.scatter_density(x, y)
ax.set_xlim(-5, 10)
ax.set_ylim(-5, 10)
gaussian.png
代码语言：javascript复制import numpy as np
import mpl_scatter_density
import matplotlib.pyplot as plt
N = 10000000
x = np.random.normal(4, 2, N)
y = np.random.normal(3, 1, N)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='scatter_density')
density = ax.scatter_density(x, y)
ax.set_xlim(-5, 10)
ax.set_ylim(-5, 10)
fig.colorbar(density, label='Number of points per pixel')
gaussian_colorbar
更多该工具包的用法和样例，可参考：mpl-scatter-density官网[1]
可视化学习圈子是干什么的？
科研论文配图书籍学习圈子主要通过以下几个方面，给大家带来比纸质书籍更丰富的学习内容：
- 直播教学，和读者零距离互动交流
- 及时修正勘误和定期新增绘制知识点
- 拓展衍生，绘图知识点远超书籍本身
- 直播视频 拓展资料 答疑，学习更高效
「PS」：我们直播教学内容为课堂式教学，原作者带着大家对书籍一章、一节、一页的进行教学。而且直播的视频都会通过剪辑后整理成课程，圈子中的同学可以免费、反复观看。当然，新增内容和定期答疑，直播也是如此。
- 为何会有这个书籍学习社群？除了上面介绍到的原因之外，无门槛的微信群难免会鱼龙混杂，问题和质量都无法得到保证，而且一些关键问题经常被淹没，且没有沉淀价值。
- 随着添加我微信的人日益增多，向我提问的人也越来越多，随便回答一下就太不负责任了；不回答也不是很好；如果都仔细回答，我也有自己的工作并且确实很忙，真的有点心有余而力不足！所以我才会建立这么一个渠道来沉淀我的可视化技巧和分享经验，以及给大家提供一个坚持学习的平台。
参考资料
[1]
mpl-scatter-density官网: https://github.com/astrofrog/mpl-scatter-density。
