数据可视化是数据分析中非常重要的一环，它可以帮助我们更直观地理解数据。Python 作为一种强大的编程语言，拥有许多优秀的可视化库，如 Matplotlib、Seaborn 等。本指南将为您介绍 Python 数据可视化的基础知识。
1. Matplotlib 库
Matplotlib 是 Python 中最常用的绘图库之一，它支持多种图形类型，如线图、柱状图、散点图等。
1.1 线图
线图可以用来展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
plt.plot(x, y)
plt.title('线图示例')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.show()
1.2 柱状图
柱状图可以用来比较不同类别或组的数据。
import matplotlib.pyplot as plt
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [10, 20, 30, 40]
plt.bar(categories, values)
plt.title('柱状图示例')
plt.xlabel('类别')
plt.ylabel('值')
plt.show()
2. Seaborn 库
Seaborn 是基于 Matplotlib 的一个高级可视化库，它提供了更多丰富的图表类型和功能。
2.1 散点图
散点图可以用来展示两个变量之间的关系。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
data = {'X': [1, 2, 3, 4, 5], 'Y': [2, 3, 5, 7, 11]}
sns.scatterplot(x='X', y='Y', data=data)
plt.title('散点图示例')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.show()
3. 扩展阅读
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希望这份指南能帮助您入门 Python 数据可视化！🎉