📊 Python数据科学入门：使用Matplotlib进行数据可视化
1. 安装与环境准备
- 首先确保已安装Python环境
- 通过
pip install matplotlib安装Matplotlib库 - 推荐搭配Jupyter Notebook使用：Python数据科学基础教程
2. 基础图表绘制
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y) # 折线图
plt.xlabel("X轴")
plt.ylabel("Y轴")
plt.title("简单折线图示例")
plt.show()
3. 常见图表类型
- 柱状图：
plt.bar() - 散点图：
plt.scatter() - 饼图：
plt.pie() - 直方图：
plt.hist()
plt.bar(x, y) # 柱状图示例
plt.show()
4. 进阶功能
- 自定义图表样式：设置颜色、标签、网格等
- 添加图例：
plt.legend() - 保存图表：
plt.savefig("output.png")
5. 应用案例
分析数据集时，Matplotlib能帮助：
- 视觉化数据分布
- 比较不同类别的数值
- 展示时间序列变化
🔗 想深入了解数据处理技巧？可参考：Python数据科学进阶指南