数据可视化是数据分析中非常重要的一环，它能够帮助我们更直观地理解数据。本文将深入探讨 Python 中数据可视化的高级技巧和库。
可视化库
Python 中有几个非常流行的数据可视化库，比如 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly。
- Matplotlib：这是一个功能非常强大的库，几乎可以创建任何类型的图表。
- Seaborn：基于 Matplotlib 的库，提供了更多高级的图表功能，特别适合于统计图表。
- Plotly：一个交互式图表库，可以创建非常复杂的交互式图表。
高级图表类型
除了基本的线图、柱状图和饼图之外，还有一些高级的图表类型，例如：
- 散点图：用于展示两个变量之间的关系。
- 热图：用于展示矩阵数据的密集度。
- 时间序列图：用于展示数据随时间的变化趋势。
示例代码
以下是一个使用 Matplotlib 创建散点图的简单示例：
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
# 创建散点图
plt.scatter(x, y)
# 显示图表
plt.show()
扩展阅读
想要了解更多关于 Python 数据可视化的内容，可以阅读我们站点的数据可视化基础教程。