数据可视化是数据分析和数据科学中不可或缺的一部分。它能够将复杂的数据转换为图形和图表，使得数据更容易理解和解释。以下是一些常用的Python数据可视化库和工具。

常用库

  • Matplotlib：Matplotlib 是 Python 中最流行的数据可视化库之一。它可以创建各种类型的图表，如条形图、折线图、散点图等。
  • Seaborn：Seaborn 是基于 Matplotlib 的一个高级可视化库，提供了更多的内置图表和更丰富的功能。
  • Pandas Visualization：Pandas 库本身也提供了一些可视化功能，如 plot 方法可以创建基本的图表。

示例

假设我们有一组销售数据，我们可以使用 Matplotlib 来创建一个折线图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 示例数据
months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun']
sales = [200, 250, 300, 350, 400, 450]

plt.plot(months, sales)
plt.title('Monthly Sales')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales')
plt.show()

Monthly Sales

扩展阅读

如果你对数据可视化感兴趣，可以阅读以下内容：

希望这些信息能帮助你更好地了解 Python 数据可视化！