1. 高级图表定制技巧
使用 Matplotlib 和 Seaborn 可实现复杂可视化需求
- 多子图布局：
plt.subplots(nrows=2, ncols=2)创建网格图表 - 样式定制：通过
sns.set_style()修改图表主题 - 注释与标注：
plt.annotate()添加交互式提示框
2. 交互式可视化工具
Plotly 和 Bokeh 支持动态图表交互
- 鼠标悬停显示数据详情 ✅
- 图表缩放与平移功能 ✅
- 实时数据更新机制 🔁
3. 高级图表类型
- 热力图：
sns.heatmap()展示数据密度分布 🔥 - 小提琴图：
sns.violinplot()显示概率密度 - 框线图：
sns.boxplot()展示数据离散程度 📦
4. 数据仪表盘开发
使用 Dash 框架构建交互式仪表盘 🌐
- 实时数据监控面板 📈
- 多图表联动功能 🔄
- 自定义主题与布局 🎨