看到师妹论文里辣眼睛的配图，我实在忍不住了···

你是不是也会遇到如下问题呢？

  • 对着数据发呆，无从下手，不知道如何去处理？

  • 辛苦做实验，空有一手数据不知如何展示；

  • 面对别人绚丽的可视化作品，自己的却平淡无奇；

  • 论文方法没新意，新方法又认为自己基础差，无法掌握；
    ······

如果有上述的问题，那么接下来小编介绍的优质资源将会帮助到你！！

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DataCharm ，一个连载超过220+原创推文的优质学习平台，是你从基础到提高再到大佬的科研绘图、商业绘图、机器学习、数据分析等技能学习指南，有免费资源和多个交流群助你快速成长，更有对应视频讲解内容进行定期更新，帮助你更好理解和运用。

DataCharm

定期更新数据可视化(学术、商业图表)、数据分析，机器学习、深度学习模型构建及应用。所用工具包括Python、R、D3、Processing、Excel、tableau、Power BI、RAWGraphs等。
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所谓一图胜千言，好的论文配图会给你Paper颜值直接提高一个档次。而面对不同商业场景，一幅优秀的可视化作品更能让你的成果精准展示，获得意想不到的效果。

DataCharm 提供的不仅有完整的科研学术图表、商业图表、新闻信息可视化绘制教程，更有最新的人工智能、数据分析思路、技巧分享。如下：

数据可视化

学术图表可视化

涉及多方面的学术图表绘制教程，更有Python和R语言、Excel等版本选择。部分介绍如下

  1. Python-matplotlib 堆积柱状图绘制
  2. Python-matplotlib 横向堆积柱状图绘制
  3. Python-matplotlib 箱线图绘制
  4. Python-matplotlib 学术散点图 EE 统计及绘制
  5. 因为配图，SCI多次返修！？因为你还没发现这个Python科学绘图宝藏工具包
  6. R-ggplot2 绘制带颜色条的相关性散点图
  7. 网友需求系列01-Python-matplotlib定制化刻度（主副）绘制

「下面为部分可视化作品集：」

学术图表可视化作品展示

商业图表可视化

商业图表不同于学术图表，其合理的颜色搭配可以是可视化更高的表现数据的价值，如下：

  1. Python-R-双Y轴可视化绘制
  2. R-ggplot2 基础图表绘制-散点图示例
  3. Python 空间绘图 - 房价气泡图绘制
  4. 经济学人风格图表的Python-Seaborn和R-ggplot2绘制
  5. Hans Rosling Charts Matplotlib 绘制
  6. Matplotlib 另类时间变化图制作
  7. Python-matplotlib 散点图配色设计

「下面为部分可视化作品集：」

商业图表可视化作品展示

空间插值计算及可视化系列

(该部分有Python和R两个版本的内容，这里只展示Python 版本的)

  1. Python-Basemap核密度空间插值可视化绘制
  2. Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制
  3. Python-pykrige包-克里金(Kriging)插值计算及可视化绘制
  4. Python - IDW插值计算及可视化绘制

「下面为部分可视化作品集：」

空间插值图表可视化作品展示

地图可视化

  1. 常见的地图绘制方法，这个包全包了~~
  2. 绘图技巧 | 三元相分级统计地图(Ternary Choropleth Map)可视化绘制
  3. 绘图技巧 | 双变量映射地图可视化绘制方法
  4. 地图可视化绘制 | R-cartography 艺术地图绘制
  5. Python-geopandas 中国地图绘制
  6. 绘图技巧 | “变形”地图可视化绘制方法

「下面为部分可视化作品集：」

地图可视化作品展示

可视化在线资源

不知图表含义、种类和绘制方法？也对精美的商业图表绘制一头雾水···等等多个在你系统学习可视化绘制所面临的问题，宁同学都为你分享好了优质的学习资源，让你进步不迷路。如下为部分资源：

  1. 可视化图表种类不清楚？这两个宝藏参考网址推荐给你~~

  2. 可视化图表不会做！？这6个免费在线可视化资源送给你
  3. 绘图技巧 | 科研图表可以在线绘制了！？这个宝藏网站值得你收藏
  4. 绘图技巧 | 超多种类在线可视化图表制作工具推荐

此外，宁同学定期还会分享优秀的商业可视化作品哦~~

数据处理小技巧系列

  1. 数据处理技巧 | glob - 被忽略的超强文件批量处理模块
  2. 数据处理技巧 | 带你了解Pandas.groupby() 常用数据处理方法

优质资源分享

优质学习资料

除此之外，还精心搜集了多达40+ 份数据科学(数据处理、数据分析、数据可视化)的Python、R学习相关资料，帮助你快速跳过小白阶段，进阶数据科学大牛。

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