Python 数据可视化的完整指南
Python 数据可视化在数据分析和科学研究中至关重要，它能帮助我们理解数据、发现规律并以直观方式呈现复杂信息。Python 提供了丰富的可视化库，如 Matplotlib、Seaborn、Plotly 和 Pandas 的绘图功能，使得图表生成简单高效。本文通过具体代码示例和案例，介绍了折线图、柱状图、饼图、散点图、箱形图、热力图和小提琴图等常用图表类型，并讲解了自定义样式和高级技巧，帮助读者更好地掌握 Python 数据可视化工具的应用。
datax从mysql导入数据到mysql
一般从数仓数据导入到MySQL中，可以从hive查询存储到一个文件里面，如果是数据量比较大的情况下先将文件按一定行数切分为多个文件，然后遍历文件往MySQL中导入，这种方式虽然简单，缺点在于对于每一个导入需求，都需要写一个job，并且每次都会产生临时文件，mysql load会比较占用资源，之所以选择了DataX，因为它能实现hdfs导入MySQL，速度快，能实现增量全量，可以分表，能减少很多技术的实现成本。