python可视化50图是由博主大佬Selva Prabhakaran于2018年12月在自己网站发布的一篇优秀的博文。当小编在学习数据可视化的时候发现了这篇优秀博文，但是

• 代码没有注解
• 有的代码直接运行会报错
• 对可视化50图没有进行总结
• 等等

小编花了几个月的时间学习完这篇优秀的博文，认为优秀的博文应该让大多数人来一起学习，于是小编对于可视化50图每行代码进行注解，总结每篇博文背后非常重要的内容，等等

在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/pms50/

此系列笔记解读涉及非常多的matplotlib、 seaborn等库的使用，没有太多涉及numpy、pandas库的使用。想要更多的学习数据分析内容，可以来参加Datawhale的数据分析组队学习。结合这些资料一起学习，相信你对数据分析有更加深刻的理解。 若你觉得此学习项目的同时有余力时，也可以学习李宏毅的系列课程，以及机器学习实战，sklearn等领域知识内容

李宏毅机器学习：https://github.com/datawhalechina/leeml-notes

李宏毅线性代数：https://github.com/datawhalechina/leela-notes

机器学习实战笔记(mlia-notes)+sklearn解读：https://github.com/datawhalechina/mlia-notes

在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/pms50/

博文链接：https://www.machinelearningplus.com/plots/top-50-matplotlib-visualizations-the-master-plots-python/

• P1 散点图
• P2 带边界的气泡图
• P3 带线性回归最佳拟合线的散点图
• P4 抖动图
• P5 计数图
• P6 边缘直方图
• P7 边缘箱形图
• P8 相关图
• P9 矩阵图
• P10 发散型条形图
• P11 发散型文本
• P12 发散型包点图
• P13 带标记的发散型棒棒糖图
• P14 面积图
• P15 有序条形图
• P16 棒棒糖图
• P17 包点图
• P18 坡度图
• P19 哑铃图
• P20 连续变量的直方图
• P21 类型变量的直方图
• P22 密度图
• P23 直方密度线图
• P24 Joy Plot
• P25 分布式包点图
• P26 箱形图
• P27 包点+箱形图
• P28 小提琴图
• P29 人口金字塔
• P30 分类图
• P31 华夫饼图
• P32 饼图
• P33 树形图
• P34 条形图
• P35 时间序列图
• P36 带波峰波谷标记的时序图
• P37 自相关和部分自相关图
• P38 交叉相关图
• P39 时间序列分解图
• P40 多个时间序列
• P41 使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形
• P42 带有误差带的时间序列
• P43 堆积面积图
• P44 未堆积的面积图
• P45 日历热力图
• P46 季节图
• P47 树状图
• P48 簇状图
• P49 安德鲁斯曲线
• P50 平行坐标