Python 数据可视化资源指南 📊

常用可视化库推荐

以下是最受欢迎的 Python 可视化工具，适合机器学习领域的数据探索与展示：

📈 Matplotlib

• 机器学习中最基础的绘图库
• 支持静态/动态图表生成
• 官方教程：https://cloud-image.ullrai.com/q/Matplotlib/

📊 Seaborn

• 基于 Matplotlib 的高级接口
• 提供美观的统计图表模板
• 示例代码：https://cloud-image.ullrai.com/q/Seaborn/

📈 Plotly

• 交互式可视化首选
• 适合生成 web 可视化图表
• 项目案例：https://cloud-image.ullrai.com/q/Plotly/

📊 Bokeh

• 专注于 web 交互式图表
• 支持大规模数据可视化
• 教程链接：https://cloud-image.ullrai.com/q/Bokeh/

📈 Altair

• 声明式可视化语法
• 适合快速构建图表
• 详细文档：https://cloud-image.ullrai.com/q/Altair/

学习路径建议

1. 先掌握 Matplotlib 基础绘图
2. 进阶学习 Seaborn 的统计图表
3. 尝试 Plotly 的交互式图表开发

技术要点

• 使用 matplotlib.pyplot 创建基础图表
• 通过 seaborn 简化数据可视化流程
• 探索 plotly.express 的快速绘图功能
• 学习 bokeh.plotting 的交互式特性
• 理解 altair.Chart 的声明式语法

需要更多实践案例可查看 机器学习可视化实战 路径，包含 TensorBoard、可视化神经网络结构等进阶内容 🚀