📊 Python 是一种强大的数据分析语言，其可视化能力在科学计算和数据探索中至关重要。以下是最常用的可视化工具和基础实践指南：
常用可视化库
- Matplotlib：基础绘图库，适合生成静态图表
- Seaborn：基于 Matplotlib 的高级库，简化统计图表绘制
- Plotly：交互式可视化工具，支持网页端动态图表
- Pandas：集成可视化功能，简化数据处理与绘图流程
基础图表类型
- 折线图：展示数据随时间变化的趋势
- 柱状图：比较不同类别的数据
- 散点图：分析变量间的相关性
- 饼图：显示比例分布
数据可视化的重要性
- 帮助发现数据模式与异常
- 提升数据呈现的直观性
- 支持更有效的决策制定
进阶技巧
- 使用
subplots创建多图布局 - 调整颜色方案和样式
- 添加注释与图例
🔗 如需深入了解数据可视化在机器学习中的应用，可访问 Python_Tutorials/Machine_Learning。