数据可视化是数据分析中非常重要的一环，它可以帮助我们更直观地理解数据背后的信息。本案例将介绍如何使用 Python 进行数据可视化，并展示一些实战案例。

实战案例一：使用 Matplotlib 绘制柱状图

柱状图是展示分类数据的常用图表。以下是一个使用 Matplotlib 绘制柱状图的示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
categories = ['类别1', '类别2', '类别3']
values = [10, 20, 30]

plt.bar(categories, values)
plt.xlabel('类别')
plt.ylabel('值')
plt.title('柱状图示例')
plt.show()

实战案例二：使用 Seaborn 绘制散点图

散点图用于展示两个变量之间的关系。以下是一个使用 Seaborn 绘制散点图的示例：

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 数据
data = pd.DataFrame({
    '变量1': [1, 2, 3, 4, 5],
    '变量2': [2, 3, 5, 7, 11]
})

sns.scatterplot(x='变量1', y='变量2', data=data)
plt.title('散点图示例')
plt.show()

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Python 数据可视化的知识，可以访问我们的Python 数据可视化教程。

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