欢迎来到「Community/Practice/Projects/Python/Intermediate/Data_Visualization_Tutorial」！本教程将带你掌握基础的数据可视化技巧，适合有一定Python基础的学习者。

📊 必备工具

  1. Python库

    • Matplotlib：基础绘图库，适合生成静态图表
    • Seaborn：基于Matplotlib的高级数据可视化库
    • Pandas：数据处理与分析的核心工具

  2. 开发环境

    • 推荐使用Jupyter Notebook或VS Code进行交互式开发
    • 确保已安装matplotlib, seaborn和pandas库

📈 核心内容

1. 数据图表类型

  • 折线图：适合展示数据随时间的变化趋势
  • 柱状图：用于比较不同类别的数据
  • 散点图：揭示变量之间的相关性
  • 热力图：可视化矩阵数据的密度分布

2. 基础代码示例

import matplotlib.pyplot as plt  
plt.plot([1, 2, 3], [5, 7, 4])  
plt.title("示例折线图")  
plt.xlabel("X轴")  
plt.ylabel("Y轴")  
plt.show()
Data_Visualization

3. 进阶技巧

  • 自定义颜色与样式：color='red', linestyle='--'
  • 添加注释：plt.annotate("峰值", xy=(2,7))
  • 图表保存：plt.savefig("output.png")

🧠 实战项目

尝试用以下数据绘制柱状图： 

data = {'A': 10, 'B': 20, 'C': 30}  
plt.bar(data.keys(), data.values())  
plt.show()

完成后，可前往 /Community/Practice/Projects/Python/Advanced/Data_Visualization_Projects 挑战更复杂的项目！

📚 扩展阅读

Bar_Chart