1.1　Python语言概述

Python是一种高级、通用、解释型的编程语言，广泛应用于数据科学、人工智能、自动化、网络编程等各个领域。其发展迅速、社区活跃，是当前最受欢迎的编程语言之一。

1.1.1　Python的诞生

Python是由荷兰计算机科学家Guido van Rossum于1989年圣诞节期间开始开发的。Python的早期版本是用C语言实现的，并于1991年发布了第1个公开版本Python 0.9.0。随后的几年里，Python经历了多个版本的迭代和改进，其中最具有里程碑意义的版本是1994年发布的Python 1.0。

随着时间的推移，Python语言逐渐发展成为一种功能丰富、易学易用的编程语言，并且逐渐赢得了开发者和用户的青睐。在2000年初期，Python 2.x版本成为主流版本，而在2008年发布的Python 3.0版本中引入了一些不兼容的改变，为了提高语言的清晰度和一致性，Python 3.x逐渐取代Python 2.x成为主要的发行版本。

Python的发展不局限于语言本身，还包括丰富的生态系统和社区支持。Python社区拥有庞大的开发者和用户群体，他们贡献了大量的开源项目、文档、教程和支持资源，使得Python成为一个受欢迎的编程语言和开发者社区。

至今，Python已经成为一种广泛应用于各个领域的编程语言，包括Web开发、数据科学、人工智能、自动化、网络编程等。其简单易学、功能丰富、灵活性强等特点，使得Python成为许多开发者和组织的首选编程语言之一。Python的发展还在不断进行中，未来将继续发展壮大，并为全球的开发者社区提供更多可能性。

1.1.2　Python的特点

Python作为一种功能丰富、易学易用、灵活性强的编程语言，广泛应用于各个领域，成为许多开发者和组织的首选编程语言之一。Python主要有以下特点。

·　简单易学：Python的语法设计简洁清晰，易于理解和学习，使得它成为初学者入门编程的理想选择。Python的代码通常更简洁、更直观，相比其他编程语言更容易上手。

·　可读性强：Python强制要求代码块使用统一的缩进风格，而不是使用花括号或者关键字来表示代码块，这种特性使得Python代码具有良好的可读性，易于维护和理解。

·　功能丰富：Python拥有庞大的标准库和第三方库，涵盖各种领域的功能需求，包括但不限于数据处理、网络编程、图形图像处理、科学计算、机器学习等。这些库使得开发者能够快速构建各种应用程序，并且可以利用现有的工具和资源。

·　灵活性强：Python支持多种编程范式，包括面向对象编程、函数式编程、过程式编程等，适用于不同的编程场景和需求。开发者可以根据项目特点和需求选择适合的编程风格。

·　社区活跃：Python拥有一个庞大而活跃的社区，社区成员贡献了大量的开源项目、文档、教程和支持资源，这使得Python成为一个受欢迎的开发者社区。

Python借助外在的包和模块可以实现数据分析、数据可视化、机器学习、深度学习、网络爬虫等诸多功能。其中，常用于数据分析与数据可视化的包如下。

（1）高性能数据处理工具：NumPy、Pandas、DASK、Numba。

（2）数据分析与建模工具：SciPy、StatsModel、scikit-learn。

（3）数据可视化工具：Matplotlib、Seaborn、Plotnine、Bokeh、Datashader、HoloViews。

（4）机器学习与深度学习工具：scikit-learn、PyTorch、TensorFlow、Theano。

1.1.3　Python绘图系统

Python提供了多种绘图系统和库，用于创建各种类型的图表和进行数据可视化，通过这些绘图系统能够帮助用户轻松创建各种类型的图表和进行数据可视化。Python中常用的绘图系统如下：

（1）Matplotlib是Python中最流行和最广泛使用的绘图库之一，它提供了类似于MATLAB的绘图接口，使得用户可以轻松创建各种类型的静态图表，如散点图、直方图、饼图等。Matplotlib的设计目标是创建出版物质量的图表，因此它具有高度的定制性和灵活性，用户可以自定义图表的每个细节。

（2）Seaborn是基于Matplotlib的高级数据可视化库，专注于统计可视化。它提供了简洁而高级的API，使得用户能够轻松创建各种统计图表，如箱线图、热力图、小提琴图等。Seaborn的优点之一是它提供了美观的默认样式，使得用户能够更快速地创建具有专业外观的图表。

（3）Plotly是一个交互式的数据可视化库，可以用于创建各种交互式图表，如折线图、散点图、饼图、地图等。Plotly提供了Python API和JavaScript API，使得用户能够在Python环境中创建交互式图表。Plotly的一个重要特点是用户可以通过鼠标悬停、缩放和拖动等方式与图表进行交互，适用于需要展示动态数据或需要与用户进行互动的场景。

（4）Bokeh是另一个交互式数据可视化库，专注于创建现代化的Web可视化应用。Bokeh提供了丰富的图表类型和工具，可以用于创建交互式仪表盘、数据报告和演示文稿等。Bokeh的一个重要特点是它可以将图表渲染为HTML文件或嵌入Web应用中，使得用户能够轻松地在Web环境中展示图表。

（5）ProPlot是一个基于Matplotlib的Python绘图库，它旨在简化绘图过程，同时提供更美观、更易于理解的图形。ProPlot引入了一系列改进和便捷功能，比如简化的绘图接口、改进的颜色映射和颜色循环、更灵活的图表布局选项以及对数据框架的直接支持。这些特性使得ProPlot在数据可视化领域非常有用，尤其是在科学研究和数据分析方面。

除以上提到的绘图系统外，还有一些其他库，如Altair、ggplot等，它们也提供了丰富的功能和灵活的接口，用户可以根据需求选择合适的绘图系统进行数据可视化。 KihyJYYGS09hlYVIO9Z7yIFtLaSysTJXRvRl3k8xXcbJQ0BqMFzbMMo+kUE6brEw