数据可视化是数据分析中不可或缺的环节,Jupyter Notebook 提供了丰富的工具支持。以下是常用库及实践建议:
常用可视化库
Matplotlib
Matplotlib_折线图
适合绘制基础图表(折线图/柱状图/散点图),推荐从pyplot
模块入门Seaborn
Seaborn_热力图
基于Matplotlib的高级库,简化统计图表生成(热力图/箱型图/分布图)Plotly
Plotly_交互式图表
支持交互式图表,可通过plotly.express
快速创建动态可视化
实战技巧
- 使用
%matplotlib inline
魔法命令嵌入图表 - 通过
sns.set_style()
自定义图表风格 - 利用
px.line()
创建交互式折线图 - 尝试
plt.figure(figsize=...)
调整画布尺寸
📌 扩展阅读:Jupyter Notebook 高级分析技巧
💡 遇到可视化问题可尝试使用 plt.show()
或 fig.write_image()
导出图表