常用可视化工具概览

在数据科学领域，以下工具被广泛使用：

  1. Matplotlib 📊
    Python 的基础绘图库，支持多种图表类型。
    示例代码： 

    import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3], [5,7,4])
plt.show()
    Matplotlib_可视化
    [了解更多Matplotlib教程](/data-science-tutorials/visualization-tools/matplotlib_tutorial)

  2. Seaborn 📈
    基于Matplotlib的高级接口，专注于统计图表。
    特点：集成Pandas数据结构、美观的默认样式
    示例： 

    import seaborn as sns
sns.lineplot(x="x", y="y", data=data)
    Seaborn_统计图表

  3. Tableau 📊
    桌面端工具，适合交互式数据探索与仪表盘制作
    查看Tableau实战案例

  4. Plotly 📈
    支持动态图表生成，可与Python/Jupyter集成
    示例： 

    import plotly.express as px
fig = px.scatter(df, x='x', y='y')
fig.show()
    Plotly_动态图表

工具选择指南

工具 适用场景 学习资源
Matplotlib 基础静态图表绘制 官方文档
Seaborn 统计数据分析可视化 Seaborn教程
Tableau 企业级数据仪表盘开发 Tableau学院
Plotly 交互式可视化与Web集成 Plotly中文社区

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