回想群主刚进希捷时，收到一封Advanced 6 sigma training的报名通知邮件，虽然更好的选择是从零学起，但选日不如撞日，于是很冲动地报名参加了，从此走上了数据分析的不归路！6 sigma黑带毕业后，老板把我当成部门吉祥物供着，一旦有数据分析的任务都要找我。在迎合老板的过程中，群主奇迹般地从一个小白蜕变为一个作图达人！从前车马慢，作图只会柱状图，后来CDF，等高线图，散点矩阵，矩形树图，气泡图等都尝试了一遍。直到有一天，历经繁华的群主不小心点开perceptual edge这个网站，作者把一些花哨唬人的作图方式都痛批了一遍，得出结论：这些3D炫彩的凹造型方式其实不如柱状图！看到这句话，群主的脑中响起了《道德经》的BGM：“大智若愚，大巧若拙。大音希声，大象无形。”整个世界都安静了，山高月小，水落石出。群主决定回归自然。不久遇到了matplotlib（python最著名的绘图库），发现这货竟然能徒手写代码画图，群主的断舍离情结得到了满足，于是连夜卸载了JMP, Tableau等肤浅的作图软件，踏上了一条少有人走的艰辛而美妙的岔路……
本周笔记中出现的数据文件可从百度网盘下载：
http://pan.baidu.com/s/1o82pZ2i
一、数据可视化原则
1. 什么是数据可视化
数据可视化就是将数据合理地映射成图形元素的过程。
2. 数据可视化的目的
人类是视觉动物，其视觉神经系统有强大的模式识别和分析能力，数据可视化是启动这套系统的途径。
3. 数据可视化的原则
明确可视化的具体目标
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可视化的类型
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探索型：做之前并不知道数据中有哪些规律。可视化是探索的工具。
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解释型：知道规律，目的是方便传递（以让其他人更容易理解数据中的规律）。要考虑受众。
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要传送什么样的信息
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哪些信息最重要
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使用什么数据
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考虑受众群体
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阅读者的角色和知识背景：例如高层领导者就可能更需要偏宏观的信息。
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需要何类信息？
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细节程度？
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选择合适的视觉编码方法（如下图形元素）
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位置
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长度
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尺寸
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角度
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颜色
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形状……
二、开始作图
基本概念
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figure：画布
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axes：坐标轴，或者理解成所画的图形
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一张画布（figure）可以有很多图（axes）
其他
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label：坐标轴的标注
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ticks：刻度
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legend：图例
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loc = 0：自动寻找最好的位置
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ncol = 3：分三列
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fontsize
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frameon = True ：边框
画布：
三、图的类型
基本图形类型
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线图line
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条形图bar （表现离散数据）
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饼图pie
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直方图 histogram（画连续数据）
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散点图 scatter （两个因素的相关性)
坐标轴属性：
注意区别：
fig, ax = plt.subplots() 画布里只有一个axes。 fig 后跟 ax
fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(16, 3)) 画布里有多个axes。 fig 后跟 axes
学完这些，相信大家和我一样脑海中滚动着《杀手leon》的著名台词：
Is life always this hard, or is it just when you are a kid?
Always like this.
配图：笑着活下去.jpg
似乎画图都已经这么难了，那后面的机器学习算法呢？不用担心，群主以24K纯种理科生的经验保证，matplotlib画图这节是最难的，因为死记硬背的细节太多了！只要跨过这个坎，前面一片坦途ヾ(o◕∀◕)ﾉ加油，还有一次matplotlib的学习笔记，下周不见不散！