简单的python数据可视化,利用Python代码实现数据可视化的5种方法详解

前言

数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画，试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是，一旦接触到任何可视化的内容、数据时，人类会有更强烈的知觉、认知和交流。

数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(Exploratory Data Analysis，EDA)以获取对数据的一些理解。创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂，特别是对于大型、高维数据集。在项目结束时，以清晰、简洁和引人注目的方式展现最终结果是非常重要的，因为你的受众往往是非技术型客户，只有这样他们才可以理解。

Matplotlib 是一个流行的 Python 库，可以用来很简单地创建数据可视化方案。但每次创建新项目时，设置数据、参数、图形和排版都会变得非常繁琐和麻烦。在这篇博文中，我们将着眼于 5 个数据可视化方法，并使用 Python Matplotlib 为他们编写一些快速简单的函数。与此同时，这里有一个很棒的图表，可用于在工作中选择正确的可视化方法!

散点图

散点图非常适合展示两个变量之间的关系，因为你可以直接看到数据的原始分布。 如下面第一张图所示的，你还可以通过对组进行简单地颜色编码来查看不同组数据的关系。想要可视化三个变量之间的关系? 没问题! 仅需使用另一个参数(如点大小)就可以对第三个变量进行编码，如下面的第二张图所示。

现在开始讨论代码。我们首先用别名 “plt” 导入 Matplotlib 的 pyplot 。要创建一个新的点阵图，我们可调用 plt.subplots() 。我们将 x 轴和 y 轴数据传递给该函数，然后将这些数据传递给 ax.scatter() 以绘制散点图。我们还可以设置点的大小、点颜色和 alpha 透明度。你甚至可以设置 Y 轴为对数刻度。标题和坐标轴上的标签可以专门为该图设置。这是一个易于使用的函数，可用于从头到尾创建散点图!

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