python脚本的可视化调度
python的图形化编程工具哪个好？
python的图形化编程工具哪个好？
你想多了，Python的长处不在于图形化编程，当然它也能做，在应用上可能更多用于后台，不需要图形界面。
如果想用它开发桌面程序，你得安装第三方的界面库，个人最喜欢的是PYQT，目前5.0版本，其附带的控件清爽简洁，远胜其他的界面库。
PYQT虽然能拖拖拽拽来画界面，但你想像传统工具，比如visual studio，画好界面后，双击某个控件进入该控件的代码编写，很遗憾，不可以！其生成的界面需要经过程序转化成python代码才能在python编辑器中编辑，而且每次修改界面，都要重新转化生成，稍显麻烦。
另外，PYQT的控件的事件机制不同于windows，这个要去学习适应，且它有6000余函数，这个学习的成本还是比较高的。总结：传统的可视化编程学习其语法后，自然进入图形界面编程，而学习了Python，还需要重新学习PYQT，方能编写桌面程序。
python可视化图表如何发布？
有两种方法。
第一，将图表下载出来，然后当做图片来发布，可以贴在ppt或者excel等等工具中。
第二，可以将写好的代码打包嵌入到你想发布的地方，但是前提需要你去布置python的运行环境，然后，将工具统一展现，做定时任务去更新数据就可以。
python可视化界面怎么做？
本文所演示的的可视化方法
散点图 （Scatterplot)
直方图 (Histogram）
小提琴图 （Violinplot)
特征两两对比图（Pairplot）
安德鲁斯曲线 (Andrews curves)
核密度图 (Kernel density estimation plot)
平行坐标图 （Parallel coordinates）
Radviz （力矩图？）
热力图 (Heatmap)
气泡图 (Bubbleplot)
这里主要使用Python一个流行的作图工具: Seaborn library，同时Pandas和bubbly辅助。为什么Seaborn比较好？
因为很多时候数据分析，建模前，都要清洗数据，清洗后数据的结果总要有个格式，我知道的最容易使用，最方便输入模型, 最好画图的格式叫做