本文作者是加州大学洛杉矶分校统计学专业在读博士、超级数据迷，专注于数据可视化与个人数据收集。
作者认为对于数的可视化大家不用太紧张。掌握一点点编程技巧，你就能利用数据做更多的事情，远远超过那些开箱即用的软件。编程技巧能赋予你更加灵活的能力，而且各种类型的数据都能适应。
大多数设计新颖、令人惊艳的数据图都是通过代码或绘图软件实现的，很有可能两者兼有。有关绘图软件我们稍后也会谈到。
对于新手来说代码可能颇为神秘——我也是这样过来的。但我们可以把它当做一门新语言来看待，因为它确实如此。每一行代码都告诉计算机去做某件事情。计算机不懂我们和朋友之间所用的语言，所以你必须用它自己的语言或语法才能和它交流。
关于编程最酷的事情在于，一旦你掌握了一门语言，学习其他语言就会更加容易，因为它们的逻辑思路是共通的。
针对不同的任务，各种语言之间互有优劣。有些语言善于处理大量数据，其他一些则可能偏向于更好的视觉效果，或者提供交互功能。选择何种语言取决于你对数据图的目标，或者看你对哪种语言更习惯。
有些人坚持只学一门编程语言，并把它学得很透。这没问题，而且如果你是编程新手，我强烈推荐这一策略。尽量熟悉代码的基础规范和重要概念。
我们应该选择最能满足自己需要的编程语言。不过，掌握新语言、了解新玩法也是很有乐趣的。因此在作决定之前，不妨先积累一些编程经验。
Python
Python善于处理大批量的数据，不会造成宕机。这使得该语言能够胜任繁重的计算和分析工作。
Python干净易读的语法也很受程序员们欢迎，还可以利用很多模块来创建数据图形，例如图1中的这种。
你也可以先输出图片，然后再利用其他的图形编辑软件来润色或添加信息。
有用的Python资源