我知道这么说大家肯定不理解，所以我就直接将values值打印出来，如下：[[0,0, 85], [0, 1, 74], [0, 2, 62], [0, 3, 72], [0, 4, 87], [0, 5, 80], [0, 6, 74], [0, 7, 94], [0, 8, 8
很多从事数据分析，或者总结汇报工作的朋友，通常用热力地图来呈现涉及地域数据分布的工具。热力图工具有很多，有tableau、Power BI，乃至一些开源的工具可使用。这些工具处理热力数据便捷快速，简洁美观。
大数据文摘受权转载自法纳斯特Seaborn是一个基于Python语言的数据可视化库，它能够创建高度吸引人的可视化图表。在Matplotlib库的基础上，提供了更为简便的API和更为丰富的可视化函数，使得数据分析与可视化变得更加容易。
很多人以为可视化地图这么高大上做起来肯定不简单，但其实用FineBI不写代码也能轻松完成!下面大师兄将按照以下3个阶段，给大家说明FineBI做地图有多强大好用，人人可用:入门:先了解，FineBI能做哪些类型的地图?
