数据可视化基础教程

数据可视化是数据科学中一个非常重要的领域，它能够帮助我们更好地理解和传达数据。以下是一些关于数据可视化的基础教程，帮助你入门。

1. 可视化类型

数据可视化有多种类型，以下是一些常见的类型：

图表：如柱状图、折线图、饼图等。
地图：展示地理位置数据。
时间序列：展示数据随时间的变化。
散点图：展示两个变量之间的关系。

2. 工具和库

以下是一些常用的数据可视化工具和库：

Python：Matplotlib、Seaborn、Plotly
R：ggplot2、Lattice
JavaScript：D3.js、Highcharts

3. 实践案例

以下是一个简单的数据可视化案例：

import matplotlib.pyplot as plt

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

# 创建图表
plt.plot(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title('简单折线图')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')

# 显示图表
plt.show()

4. 扩展阅读

如果你对数据可视化感兴趣，以下是一些推荐的学习资源：