ECharts是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖矢量图形库 ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。
官方网站及文档:见原文链接以下是基本示例，官方还有大量的其他示例代码。from plotnine import ggplot， geom_point， aes， stat_smooth， facet_wrap。
其教学目标是使学生掌握 可视化程序设计的基本方法、编程技能并具备上机调试能力， 熟悉界面设计， 掌握各种常用类 的属性和方法， 培养学生应用计算机编程解决实际问题的能力， 为今 后实际工作中进行大型工程应用软件的设计与开发打下坚实的基础。《从零开始:Qt可视化程序设计基础教程》
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。
紧接着，foxpro 3.0诞生了，与2.x的版本相比，foxpro 3.0出现了质的飞跃，不过最让人振奋的，还是它的巅峰时期，伴随着visual studio 98发布的visual foxpro 6.0，这一版本，功能日趋完善，基本上可以满足各种需求。
编程:Python核心语法 + Numpy/Pandas数据处理 + Matplotlib可视化。关键建议: 1 每周保持20+小时有效学习时间 2 每个阶段完成2-3个完整项目 3 善用Google Colab免费GPU资源 4 关注AI4K12等入门友好资源。
