Python 数据可视化：玩转 Matplotlib 的散点图、线形图、饼图和热力图

前言

我们来探讨其他几种常用的数据可视化图形：散点图、线形图、饼图和热力图。

可视化图形的优点~

数据可视化图表是数据分析和演示的重要手段，它有以下优点：

1. 快速理解信息：通过图表，人们可以迅速捕捉到数据的主要模式和趋势，而不需要详细查看每个数据点。

2. 增强记忆：人们更容易记住图形和图像，而不是原始的数字数据。通过图表，数据的关键信息更容易留在人们的脑海中。

3. 揭示关系：某些类型的图表，如散点图，可以揭示变量之间的关系，帮助我们更好地理解数据间的连接。

4. 展示趋势和模式：线形图和柱状图等图表可以明确地展示数据随时间或其他变量的变化趋势。

5. 突出异常值：通过图表，异常值或离群点通常会非常明显，这使得异常检测变得更加简单。

6. 支持决策制定：数据可视化可以为决策者提供有力的图形证据，支持或驳斥某些观点或决策。

7. 增加观众的参与度：相对于纯文字或数字，图表往往更加吸引人的注意力，使得演示或报告更具吸引力。

8. 易于共享和传播：图表是信息的高效载体，它可以轻易地在社交媒体、报告或演示中共享，扩大其影响力。

9. 多角度查看数据：数据可视化工具允许用户从不同的角度和层次查看数据，从而得到更全面的洞察。

10. 提高工作效率：对于数据科学家和分析师，使用可视化工具可以大大提高探索数据和生成报告的效率。

11. 跨学科交流：可视化允许不同背景的人更容易地理解复杂的数据信息，从而促进团