前面我们学习了ggplot2中组合图形的绘制，在科研论文中，组合图形每张子图通常需要加上ABCD等标签，如下图所示。

今天的推文教程使用geopandas进行空间图表的绘制(geopandas空间绘图很方便，省去了很多的数据处理过程，而且也完美衔接matplotlib,学习python 空间绘图的小伙伴可以看下啊)，具体为空间气泡图的绘制，主要涉及的内容如下：...

今天的推文给大家介绍一个我发现的比较优秀的一个可视化R包-ggdist包，这是一个非常优秀和方便的用于绘制 分布(distributions)和不确定性(uncertainty) 的可视化绘图包，详细介绍大家可以去官网查阅：ggdist官网。本期推文...

地理空间数据无处不在：在这次新冠肺炎大流行中，我们见识到了各种地理空间数据可视化工具制作出的各种风格的地图。而对Python的使用者来说，有几个非常强大的库可以帮助我们进行地理空间数据可视化。...

第一次使用 Markdown Nice 进行公众号编写(其实刚开始运营公众号时也有使用过，奈于代码编辑就放弃，不过，现在“真香”了 )，希望熟悉后定制自己属于自己的主题。本期还是继续前面的Python-matplotlib 商业图表绘制系列的第...

在星球研究所最近的《10万座大坝的诞生！》一文中，作者们利用丰富的数据可视化手段对我国及世界大型水坝工程的发展分布情况进行了分析展示，而我尤其喜爱其中的一幅作品：...

前面的推文我们介绍了使用scikit-learn结合分类散点数据，构建机器学习分类模型并将模型结果可视化展示，具体链接如下：机器学习和可视化还能一起这样用？Python教你全搞定。今天这篇推文，我们就使用R语言的kknn包进行类别插...

上篇推文我们介绍了使用Python-pykrige包实现了克里金(Kriging)插值计算及对应的可视化结果绘制，详细内容点击下方链接：Python-pykrige包-克里金(Kriging)插值计算及可视化绘制，相信你也感受到了Python的简单方便性。本...

昨天朋友聚餐，做报表的张哥在饭桌上吐槽，说现在的报表工程师太难了，不仅要会敲代码，还要会做视觉设计。

信息爆炸时代，经过精心设计、形象生动的可视化图表往往要比一篇深度长文章更容易赢得眼球和青睐。