本文介绍了数据可视化在数据分析中的重要性，并详细讲解了直方图、箱线图、核密度估计图、频率多边形图和球面散点图这五种分布类图表，包括它们的用途和如何通过源代码实现。理解并正确选择这些图表有助于揭示数据的模式、趋势和关联。
数据分析是当今信息时代的核心任务之一，而数据可视化则是数据分析过程中不可或缺的一环。通过图表和可视化工具，我们可以将数据转化为易于理解和解释的形式，从而揭示数据中的模式、趋势和关联。本文将介绍一些常见的分布类可视化图表，并提供相应的源代码。
- 直方图（Histogram）
直方图是一种常见的分布类可视化图表，用于展示连续变量的频率分布。直方图将数据分成若干个区间（称为“箱子”），并计算每个区间内数据点的数量或频率。通过绘制箱子的高度来表示频率，我们可以观察数据的分布情况。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
data = np.random.r
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