0 引言
如何把重要的科学数据清晰、直观地展示在用户面前是大数据时代的一个重要技术问题。数据分析可视化可以增强数据的呈现效果，以最快的速度，更加直观的方式，更多维度的观察数据，进而发现数据中隐藏的规律和信息。
1 数据分析的可视化
1.1 数据分析可视化原理
数据分析可视化，是将大量相互关联数据以图形、图像的形式表示。基本思想是将数据集中每一个数据项作为单个图元元素来表示，大量的数据集进而构成数据图像，同时还可以将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，这样就可以从不同的维度来观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。
1.2 数据分析可视化的一般流程
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在数据分析中，所有能借助于图形的方式表现事物原理、规律、逻辑的方法都可以进行数据分析可视化。在数据分析可视化方面，有着完整的流程：
数据读取：对可视化对象的数学描述，包括数据的来源与用途，数据的基本属性、概念模型等；
数据处理：对输入的数据进行各种算法加工，包括数据清洗、筛选、降维、聚类等操作，并将数据与视觉编码进行映射；
数据可视化：基于任务特性与视觉原理，选择合理的生
成工具和方法，生成可视化作品。
2 基于python 的数据分析可视化
Python 是一种解释型编程语言，主要用于Web 开发、科学计算和统计、人工智能和网络爬虫等领域。其不仅具有强大的编程能力，还具有非常强大的数据分析能力，能够大大的提高数据分析的效率。
Python 有大量的可视化工具库，例如：numpy、matplotlib、Seaborn、pandas、scikit-learn 等工具库。
NumPy ：用于简化数组和矩阵的操作，是一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python 自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
Matplotlib ：第一个 Python 可视化程序库，提供了完整的2D 和有限3D 图形支持。尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python 社区中使用最广泛的绘图库。
Seaborn ：Seaborn 利用Matplotlib 的强大功能，可以只用几行代码就创建漂亮的图表。关键区别在于Seaborn 的默认款式和调板设计更加美观和现代。由于Seaborn 是在matplotlib 之上构建的，因此还需要了解matplotlib 以便调整Seaborn 的默认值。
Pandas ：基于numpy 构建的，为时间序列分析提供了很好的支持。pandas 中有两个主要的数据结构，一个是
by an example. The purpose of this paper is to provide a practical design idea for the visualization of data analysis with Python.Keywords ：python ；big data ；data analysis ；visualization

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