数据可视化是将数据转化为直观图表的重要技能，Python提供了丰富的工具库帮助开发者高效实现这一目标。以下是核心知识点与实践指南：
1. 常用可视化库
Matplotlib 📈
Python基础绘图库，支持2D/3D图表生成，适合科研与工程领域
查看Matplotlib官方文档Seaborn 📊
基于Matplotlib的高级库，简化统计图表绘制，风格更美观Plotly 📈
交互式可视化工具，适合创建动态图表与Web应用集成
探索Plotly实战案例Pandas 📊
数据分析库内置可视化功能，可快速生成数据概览图表Bokeh 📈
专注于Web交互图表，适合处理大型数据集的可视化需求
深入学习Bokeh
2. 基础实践示例
import matplotlib.pyplot as plt
# 示例数据
data = [10, 20, 30, 40, 50]
plt.plot(data, marker='o', color='blue') # 折线图
plt.title("简单数据趋势")
plt.xlabel("X轴")
plt.ylabel("Y轴")
plt.show()
3. 注意事项
- 📌 数据清洗是可视化前的关键步骤
- 📌 选择图表类型需匹配数据特征（如柱状图 vs 雷达图）
- 📌 使用
plt.figure()设置画布尺寸时注意分辨率