Python 数据可视化教程

数据可视化是将数据以图形化的形式呈现，帮助我们更好地理解数据背后的故事。以下是一些Python中常用的数据可视化库和教程，帮助你掌握数据可视化的技巧。

常用数据可视化库

1. Matplotlib

   • Matplotlib 是 Python 中最常用的数据可视化库之一，它可以生成各种类型的图表，如线图、柱状图、散点图等。
   • Matplotlib 官方文档

2. Seaborn

   • Seaborn 是基于 Matplotlib 的一个高级可视化库，提供了丰富的可视化方法，特别适合于统计图形的绘制。
   • Seaborn 官方文档

3. Pandas Visualize

   • Pandas Visualize 是 Pandas 库的一个扩展，可以将 Pandas DataFrame 转换为图表。
   • Pandas Visualize GitHub 仓库

4. Plotly

   • Plotly 是一个交互式图表库，可以生成各种类型的图表，包括地图、三维图表等。
   • Plotly 官方文档

教程推荐

1. Matplotlib 教程

   • Matplotlib 快速入门教程

2. Seaborn 教程

   • Seaborn 入门教程

3. Pandas Visualize 教程

   • Pandas Visualize 使用指南

4. Plotly 教程

   • Plotly 入门教程

图片示例

这里是一个使用 Matplotlib 绘制的散点图示例。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('X 轴')
plt.ylabel('Y 轴')
plt.title('散点图示例')
plt.show()

<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/scatter_plot/" alt="散点图示例"/></center>