数据可视化教程

数据可视化是数据科学中一个重要的环节，它能够帮助我们更好地理解和展示数据。以下是一些基础的数据可视化技巧和工具。

工具介绍

Python 库

• Matplotlib: Python 中最常用的绘图库之一，可以绘制各种图表。
• Seaborn: 基于 Matplotlib，提供了更高级的绘图功能。

JavaScript 库

• D3.js: 用于在网页上创建交互式数据可视化。
• Chart.js: 一个简单易用的图表库，支持多种图表类型。

基础图表

折线图

折线图是展示数据随时间变化的趋势的一种图表。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y = [0, 1, 4, 9, 16, 25]

plt.plot(x, y)
plt.title('折线图示例')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.show()

柱状图

柱状图用于比较不同类别的数据。

import matplotlib.pyplot as plt

categories = ['类别1', '类别2', '类别3', '类别4']
values = [10, 20, 30, 40]

plt.bar(categories, values)
plt.title('柱状图示例')
plt.xlabel('类别')
plt.ylabel('数值')
plt.show()

散点图

散点图用于展示两个变量之间的关系。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.scatter(x, y)
plt.title('散点图示例')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.show()

扩展阅读

更多关于数据可视化的知识，可以参考我们网站上的 数据可视化教程。

<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/Bar_Chart/" alt="Bar Chart"/></center>