本文介绍了使用pandas, seaborn和matplotlib进行数据可视化的基础，包括直方图、散点图、箱线图、密度图等，强调数据可视化在揭示隐藏信息中的作用。同时，讲解了seaborn数据源的获取，以及如何在图表中添加颜色、大小等多变量信息来增强信息表达。"
52177229,1510383,字符串周期性分析：找到最小周期,"['字符串处理', '算法分析', '编程问题']
本节只是展示各种绘图的意义与基本用法，知道绘图都有那些样式，可以用来做什么，采用的也基本是库自带数据，对于各种绘图的具体内容需要大家自行查找内容进行展开。数据可视化能更加直观，揭示数据中隐藏的信息。
使用seaborn的数据源
在使用seaborn data_load时无法获取数据的问题。
目前加载有问题，可以到https://github.com/mwaskom/seaborn-data，下载下来后放入windows下的usr目录下，文件夹就命名为seaborn-data。
anscombe = sns.load_dataset("anscombe")
这样使用这条语句就可以得到anscombe数据。
共有四组数据，每次数据平方值，方差，相关性，回归性相同。
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