Python 可视化教程大全之 使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化

本文介绍了Python中的数据可视化库Matplotlib和Seaborn,讲解了如何用它们绘制线图、散点图和条形图。通过实例展示了如何利用这两个库分析世界不同地区的空气污染数据。

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数据可视化是以图形、图表和其他可视化表示形式表示数据的过程。它通过提供可视化表示来帮助我们理解数据。数据可视化是数据分析和机器学习的重要组成部分。

有许多不同的软件包可用于数据可视化。在本教程中,我们将使用 Matplotlib 和 Seaborn,这两个用于数据可视化的流行 Python 包。

什么是 Matplotlib?

Matplotlib 是 Python 中流行的数据可视化库。它用于创建 2D 和 3D 图形。Matplotlib 是一个强大的工具,可用于创建许多不同类型的图形。

什么是Seaborn?

Seaborn 是 Python 中另一个流行的数据可视化库。它用于创建统计图形。Seaborn 建立在 Matplotlib 之上,并提供了一个高级界面来创建有吸引力和信息丰富的统计图形。

我们将使用 Matplotlib 和 Seaborn 来可视化数据集中的数据。该数据集包含有关世界不同地区空气污染的信息。我们将使用这些数据来创建线图、条形图和散点图。

线图

折线图是一种显示数量如何随时间变化的图表。线图通常用于可视化来自时间序列数据的数据。

要创建线图,我们使用 Matplotlib 中的plot()函数。plot() 函数有两个参数:

x:数据点的 x 坐标。
y:数据点的 y 坐标。

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