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Python如何帮助我们实现数据可视化？

Python是一个功能强大且广泛使用的工具，提供了一系列优秀的库和框架，可以帮助我们将数据转化为可视化图表、图形和动态可视化效果。

1.图表和图形绘制：

Python中的Matplotlib和Seaborn库可以用来创建各种类型的静态图表，包括折线图、柱状图、散点图、饼图等。这些库提供了灵活的选项，使得我们能够自定义图表的样式、标签和注释，以及添加标题和图例。

2.交互式可视化：

使用Python的Plotly库，或者开源的Pyecharts可以创建交互式可视化效果，这意味着我们可以与图表进行互动，对数据进行缩放、悬停、过滤和排序。从而我们能获得更多的探索和分析数据的可能性，充分根据自己的需求和兴趣来更好地探索数据。

3.地理空间可视化：

对于地理数据的可视化，Python的Basemap和Geopandas库提供了强大的工具。从而允许我们在地图上绘制点、线和多边形，显示地理统计数据、热力图和等高线图等。这对于研究地理分布、人口密度、气候变化等方面非常有用。

4.大数据可视化：

当处理大量数据时，Python的Pandas和Dask库可以帮助我们对数据进行快速处理和操作。这些库还提供了简单易用的方法来绘制数据的汇总统计图表、箱线图和直方图，以便更好地理解数据的分布和特征。

总而言之，Python在数据可视化方面提供了广泛的选择和灵活性，使我们能够以清晰、有吸引力的方式呈现数据。无论是用于探索性数据分析、数据报告、决策支持还是用于学术研究和商业应用，Python都是一个强大的工具。

主办机构：

JSTUDIO RESEARCH LAB

北京《风景园林》杂志社有限公司

数据可视化在设计中能做什么？

1.地形分析和地貌设计：

数据可视化可以帮助设计师分析和理解地形数据，如高程模型、坡度等。通过将地形数据可视化为等高线图、3D模型或地形图，设计师可以更好地了解地形特征，并在设计中考虑地貌元素的安排和配置。

2.植被分析和生态系统设计：

3.空间规划和布局设计：

数据可视化可以帮助设计师分析和规划空间布局、功能分区和路径系统。通过将使用数据、人流数据或空间利用率数据可视化为热力图、流线图或空间分布图，设计师可以理解人员流动、使用模式和空间需求，从而优化空间规划和布局设计。

4.用户参与和共享决策：

数据可视化可以用于用户参与和共享决策过程。通过将设计方案、概念图或3D模型可视化呈现给利益相关者和社区成员，设计师可以帮助他们更好地理解和参与设计过程，促进共识和沟通。

5.可持续性评估和效果监测：

数据可视化可以用于评估景观设计的可持续性和效果。通过将环境数据、能源数据或水资源数据可视化为图表、图形或仪表盘，设计师可以监测和评估设计方案的环境影响和效能，并进行后续的调整和改进。

通过数据可视化，设计师可以更好地理解和利用各种数据，以支持决策、提升设计质量和与利益相关者进行有效的沟通。

课程提纲

课程整体分为4个部分： 基础篇、Pyecharts篇、Basemap篇、Seaborn篇。4个部分在各有主题的基础上难度与操作复杂程度逐步推进，能够帮助学员由浅入深地学习、了解不同的包以及相关数据可视化的实现。

1

基础篇主要讲解Python的安装使用、Python语言基础语法、包的安装与引入等内容，为后续操作打下基础。

2

Pyecharts篇主要讲解，Pyecharts的介绍，基本使用，基本图表的实现，其他数据可视化表达形式比如3D柱状图，径向图等的实现，Pyecharts与GIS结合绘制地图，散点分布图，热力图等。

3

Basemap篇主要讲解，Basemap和Matplotlib的介绍，基本使用，基本图表的实现，Basemap与GIS结合绘制地图散点和连续分布图，绘制航线，海拔图，人口密度图等。

4

Seaborn篇主要讲解，Seaborn的介绍，基本使用，基本图表的实现，其他数据可视化表达形式比如热力图，小提琴图，立方螺旋图等的实现。

课程安排

2023年7月1日（周六）~7月30日（周日）每周六、日晚20:00-21:00，线上教学，微信群交流答疑，共 10次课。

立即报名

课程内容

基 础 篇

（共2课时）

Lecture 1（23/07/01）

Python安装以及环境搭建

Lecture 2（23/07/02）

基本操作以及数据导入和处理

Pyecharts篇

（共3课时）

Lecture 3（23/07/08）

Pyecharts介绍以及基础的图表

Pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具，内置30多种常见图表，基于原生百度地图，拥有400+地图文件，可以为地理数据可视化提供强有力支持。

Lecture 4（23/07/09）

Pyecharts与多种数据可视化

使用Pyecharts，除了可以绘制常见的基础图表以外，也可以轻松实现多种其他数据可视化表达形式，比如散点图、3D图、多种树状图、桑基图等。

Lecture 5（23/07/15）

Pyecharts与GIS

Pyecharts基于原生百度地图和地理信息文件，可以为地理数据可视化表现提供多样的表达形式，并且提供给我们丰富的互动形式。

BaseMap篇

（共3课时）

Lecture 6（23/07/16）

Matplotlib介绍和基础图表

Matplotlib是一个比较重要的Python绘图库，它基于NumPy的数组运算功能，绘图功能非常强大，已经成为Python中公认的数据可视化工具，通过Matplotlib可以很轻松地画一些简单或复杂的图形，仅用几行代码即可生成线图、直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等。

Lecture 7（23/07/22）

Basemap介绍和基础图表

Basemap是Python的一个强大的负责实现地理信息可视化的库，作为Matplotlib的附加工具包，通过结合Matplotlib，可以绘制出很多漂亮的地图，从而帮助人们更好地展示和理解空间相关的信息，比如城市人口分布、飞机航线、矿藏分布等等。

Lecture 8（23/07/23）

BaseMap与GIS

Seaborn篇

（共2课时）

Lecture 9（23/07/29）

Seaborn介绍以及基础的图表

Seaborn是在Matplotlib基础上进行了高级API封装，图表装饰更加容易，可以用更少的代码做出更美观的图。同时，Seaborn高度兼容了numy、pandas、scipy等库，使得数据可视化更加方便快捷。

Lecture 10（23/07/30）

1.Seaborn与多种数据可视化

使用Seaborn，除了可以绘制常见的基础图表以外，它也为我们提供了多种炫酷的其他数据可视化的表达方式。

课程导师

Wen

J’STUDIO 方案导师

U Penn MLA I 硕士 Candidate

授课方式及费用

授课方式：

线上直播授课，含录屏与微信群答疑辅导

课程费用：

2023年6月10日前报名

2023年6月30日前报名

参加过JSTUDIO与《风景园林》

往期活动的老学员

可长期享受特惠价899元/人

注：以上优惠不同享，活动解释权归主办方所有

报名&咨询

【课程咨询】

J’Studio后台酱

风景园林小编

工作时间：周一至周五

09:00-11:30 / 13:00-17:30

微信编辑 李梓瑜

内容提供 JSTUDIO

审核 曹娟

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