数据可视化是数据科学中非常重要的一环，它可以帮助我们更好地理解和传达数据。本教程将介绍如何使用 Python 进行数据可视化。
安装必要的库
在开始之前，请确保您已经安装了以下库：
- Matplotlib
- Seaborn
- Pandas
您可以使用以下命令进行安装：
pip install matplotlib seaborn pandas
基础示例
以下是一个简单的数据可视化示例：
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
# 绘制折线图
plt.plot(x, y)
# 添加标题和标签
plt.title('简单折线图')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
# 显示图形
plt.show()
高级技巧
Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的可视化库，它提供了更多高级的图表类型和功能。
import seaborn as sns
# 加载数据集
data = sns.load_dataset('iris')
# 绘制散点图
sns.scatterplot(x='sepal_length', y='sepal_width', hue='species', data=data)
# 显示图形
plt.show()
扩展阅读
如果您想了解更多关于数据可视化的知识，可以阅读以下教程：
希望这个教程能帮助您入门 Python 数据可视化！🎉