Python是数据科学领域的重要工具，其丰富的库支持强大的可视化能力。以下是数据科学可视化的核心基础内容：

常用Python可视化库 📦

  • Matplotlib

    Matplotlib

    基础绘图库，支持折线图、散点图、柱状图等。
    了解更多 →

  • Seaborn

    Seaborn

    基于Matplotlib的高级库，简化统计图表绘制。
    实战案例 →

  • Pandas

    Pandas

    数据处理与分析的核心库，常与Matplotlib/Seaborn结合使用。
    数据清洗教程 →

可视化基本步骤 🧠

  1. 数据准备
    使用Pandas加载数据并进行清洗，例如处理缺失值或异常数据

    Data_Cleaning

  2. 选择图表类型
    根据数据特征选择合适的图表：

    • 折线图：展示趋势变化
    • 柱状图：对比分类数据
    • 散点图：分析变量关系
      Line_Chart

  3. 代码实现
    示例： 

    import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3], [4,5,1])
plt.title("简单折线图")
plt.show()

实际应用案例 📊

  • 销售数据分析

    Sales_Analysis_Chart

    使用柱状图对比季度销售额，散点图分析区域与销量相关性。

  • 时间序列预测

    Time_Series

    通过折线图展示历史数据趋势，辅助预测模型可视化。

📚 想深入学习可视化进阶技巧？点击这里 →