今天小编来为大家安利另外一个用于绘制可视化图表的Python框架，名叫Dash，建立在Flask、Plotly.js以及React.js的基础之上，在创建之出的目的是为了帮助前端知识匮乏的数据分析人员，以纯Python编程的方式快速制作出交互特性强的数据可视化大屏，在经过多年的迭代发展，如今不仅仅可以用来开发在线数据可视化作品，即便是轻量级的数据仪表盘、BI应用甚至是博客或者是常规的网站都随处可见Dash框架的影子，今天小编就先来介绍一下该框架的一些基础知识，并且来制作一个简单的数据可视化大屏。
上篇文章我们介绍了pyecharts的安装和绘制基础的柱状图，本篇文章我们将介绍绘制Map图，很多时候，我们统计数据都会分地区来展示，将数据和地图结合会更加直观，所以，我们今天就来介绍一下绘制带地理信息的图。
今天小编总结归纳了若干个常用的可视化图表，并且通过调用plotly、matplotlib、altair、bokeh和seaborn等模块来分别绘制这些常用的可视化图表，最后无论是绘制可视化的代码，还是会指出来的结果都会通过调用streamlit模块展示在一个可视化大屏，出来的效果如下图所示。
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。
