书：
关键技术分享：
- Matplotlib基础设置：了解Matplotlib的基本配置，如设置图表大小、颜色、字体等。
- 散点图绘制：使用Matplotlib绘制散点图，展示两个变量之间的关系。
- 折线图绘制：绘制折线图，展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。
- 柱状图绘制：通过柱状图展示分类数据的对比情况。
- 饼图绘制：使用饼图展示数据的占比情况。
- 自定义图表样式：学习如何自定义图表的样式，包括颜色、线条样式、图例等。
- 多子图绘制：在一张画布上绘制多个子图，便于对比不同数据集。
- Pyecharts基础介绍：了解Pyecharts的安装和基本使用方法。
- Echarts图表类型介绍：了解Echarts支持的各种图表类型，如折线图、柱状图、散点图等。
- 链式调用绘制图表：学习Pyecharts的链式调用方式，简化图表绘制流程。
- 交互式图表制作：创建具有交互功能的图表，如缩放、拖动、数据筛选等。
- 地图可视化：使用Pyecharts绘制地图，展示地理空间数据。
- 动态数据更新：学习如何在Pyecharts中实现动态数据的更新和展示。
- 图表保存与分享：将绘制好的图表保存为图片或HTML文件，方便分享和展示。
- Matplotlib与Pandas结合：使用Pandas处理数据，结合Matplotlib进行可视化。
- Pyecharts与Jupyter Notebook结合：在Jupyter Notebook中使用Pyecharts，实现交互式数据分析和可视化。
- 数据清洗与预处理：在可视化之前，对数据进行必要的清洗和预处理，确保数据的准确性和可靠性。
- 数据可视化原则：学习数据可视化的基本原则，如简洁性、直观性、对比性等，以提高图表的可读性和有效性。
- 性能优化：针对大数据集或复杂图表，学习如何优化绘制性能，提高渲染速度。
- 实战案例分析：通过实际案例，展示如何使用Matplotlib和Pyecharts解决具体的数据可视化问题。