在这个教程中，我们将学习如何使用 Matplotlib 和 Seaborn 创建各种数据可视化图表。Matplotlib 是 Python 中最常用的绘图库之一，而 Seaborn 是建立在 Matplotlib 之上的一个高级接口，它提供了更多易于使用的可视化功能。

基础图表

首先，我们可以创建一些基本的图表，如条形图、折线图和散点图。

  • 条形图：用于比较不同类别之间的数量或大小。
    条形图示例
  • 折线图：用于显示数据随时间的变化趋势。
    折线图示例
  • 散点图：用于展示两个变量之间的关系。
    散点图示例

高级图表

接下来，我们将学习如何使用 Seaborn 创建更高级的图表，如箱线图、小提琴图和热图。

  • 箱线图：用于展示数据分布的统计信息。
    箱线图示例
  • 小提琴图：结合了箱线图和密度图的特点，用于展示数据的分布和密度。
    小提琴图示例
  • 热图：用于展示矩阵数据的分布。
    热图示例

实践

为了更好地理解这些图表，我们建议您亲自尝试以下示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 创建一些示例数据
data = sns.load_dataset('iris')

# 创建条形图
sns.barplot(x='species', y='sepal_length', data=data)

# 创建折线图
sns.lineplot(x='species', y='sepal_length', data=data)

# 创建散点图
sns.scatterplot(x='sepal_length', y='sepal_width', hue='species', data=data)

# 创建箱线图
sns.boxplot(x='species', y='sepal_length', data=data)

# 创建小提琴图
sns.violinplot(x='species', y='sepal_length', data=data)

# 创建热图
corr = data.corr()
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm')

plt.show()

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