数据科学可视化是将复杂的数据转换为图形或图像的过程，它可以帮助我们更好地理解数据背后的模式和故事。

可视化工具

以下是一些常用的数据科学可视化工具：

  • Matplotlib：Python中最常用的数据可视化库之一，可以创建各种图表，如图表、散点图、条形图等。
  • Seaborn：基于Matplotlib构建的高级可视化库，提供了丰富的图表模板和高级功能。
  • Tableau：一个强大的商业智能工具，可以创建交互式仪表板和图表。

实例

以下是一个使用Matplotlib创建散点图的简单例子：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('X 轴')
plt.ylabel('Y 轴')
plt.title('散点图示例')
plt.show()

扩展阅读

更多关于数据科学可视化的内容，您可以访问我们的数据科学教程页面。

[

Visualization_Tools
]

[

Scatter_Plot_Example
]