Python 数据可视化案例

在这个案例中，我们将探讨如何使用 Python 进行数据可视化。数据可视化是数据分析的重要部分，它可以帮助我们更好地理解数据背后的故事。

工具与库

以下是一些常用的 Python 数据可视化工具和库：

Matplotlib
Seaborn
Plotly
Bokeh

案例分析

示例：绘制饼图

假设我们有一组数据，表示不同产品类别的销售占比。我们可以使用 Matplotlib 来绘制饼图。

import matplotlib.pyplot as plt

labels = 'Product A', 'Product B', 'Product C'
sizes = [45, 30, 25]
colors = ['#ff9999','#66b3ff','#99ff99']

plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.axis('equal')  # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
plt.show()

示例：绘制折线图

接下来，我们将使用 Seaborn 库来绘制一个折线图，展示一段时间内某产品的销量变化。

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 创建示例数据
data = pd.DataFrame({
    'Date': pd.date_range(start='1/1/2020', periods=100),
    'Sales': np.random.randint(100, 500, size=100)
})

# 绘制折线图
sns.lineplot(data=data, x='Date', y='Sales')
plt.show()

扩展阅读

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希望这些案例能够帮助您更好地理解 Python 数据可视化。😊