Python在机器学习领域提供了丰富的可视化工具，帮助用户更好地理解数据和模型结果。以下是常用库及使用方法：

常用可视化库

  • Matplotlib 📈
    Python最基础的绘图库，支持2D/3D图表绘制。

    matplotlib
    [点击了解更多Matplotlib用法](/Python_ML/Tutorials/Matplotlib_Basics)

  • Seaborn 📊
    基于Matplotlib的高级库，简化统计图表生成。

    seaborn
    [探索Seaborn的可视化技巧](/Python_ML/Tutorials/Seaborn_Statistics)

  • Pandas 📁
    数据处理与分析库，内置简单可视化功能。

    pandas_data_visualization
    [学习Pandas数据可视化](/Python_ML/Tutorials/Pandas_Visualization)

基础图表类型

  1. 折线图（Line Plot） - 用于时间序列数据
  2. 柱状图（Bar Chart） - 比较分类数据
  3. 散点图（Scatter Plot） - 展示变量间关系
  4. 直方图（Histogram） - 分布特征分析
  5. 热力图（Heatmap） - 数据矩阵可视化

可视化进阶技巧

  • 使用subplots创建多图布局
  • 自定义颜色映射（Color Map）
  • 添加交互式元素（如Plotly）
  • 图表风格统一化设置
  • 批量生成可视化报告

点击进入数据可视化进阶教程 获取更多实践案例。