我走的每一步都算数

sns.barplot 是 Seaborn 库中用于绘制分类柱状图（bar chart）的函数。

Matplotlib 是一个 Python 的绘图库，用于创建高质量的二维图表和一些基本的三维图表。它广泛应用于科学计算、数据分析、工程学和其他领域。简单易用：Matplotlib 提供了简单直观的 API，使得用户可以轻松地创建各种类型的图表。丰富的图表类型：Matplotlib 支持绘制各种类型的图表，包括线图、散点图、条形图、饼图、直方图、等高线图、3D 图等。高度可定制性：用户可以轻松地自定义图表的各个方面，包括标题、轴标签、线条样式、颜色、图例等，以满足特定需求。

Matplotlib常见图形（散点图scatter、折线图plot、条形图bar、饼图pie、箱线图boxplot一、分析特征之间的关系1、散点图 scatter()2、折线图 plot()二、分析特征内部数据分布与分散状况1、条形图 bar()2、饼图 pie()3、箱线图 boxplot()

Matplotlib中预定义的颜色以及颜色映射1、使用名称或缩写1.1 matplotlib 内建的默认颜色缩写如下：1.2 matplotlib 中的 148 种颜色2、用区间 [0, 1] 上的浮点字符串指定灰度值。3、用区间 [0,1] 上的浮点数指定三元(RGB) 或 四元(RGBA) 元组4、用十六进制字符串指定RGB或RGBA值。5、matplotlib 中的 160 种颜色映射

3D柱状图通常用于展示数据集中不同分类项的数据大小或数量。与普通的柱状图相比，3D柱状图更适合展示数据的三个维度3D 柱状图按行/列涂颜色柱加阴影、描黑边自定义座标轴名、刻度标签、范围

season官网sns.lineplot() 是 Seaborn 库中用于绘制折线图的函数。这个函数可以可视化数据集中不同变量之间的关系，特别适合展示随时间变化的数据趋势。

cmap=“YlGnBu” 表示使用了 Seaborn 预定义的颜色映射，它代表了从黄色到绿色再到蓝色的渐变。我们将 data 作为输入数据，并指定了颜色映射 cmap 为 “YlGnBu”，这是 Seaborn 中的一个预定义颜色映射。通过设置 annot=True，我们可以在热力图中显示每个单元格的数值，并使用 fmt=“.2f” 指定显示的数值格式为小数点后两位。在这个示例中，我们首先使用 numpy.random.rand() 函数生成了一个 10x10 的随机二维数组 data。

相当于散点图做了聚合/分箱，使数据的分布展示更明显。2.瀑布图展示了每相邻2个数据的差异，红色表示减少，绿色表示增加，不仅可以展示数据的变化趋势，还可以展示相邻数据的增减，Library: waterfall-chart。3.点图代替条状图，更容易看清楚数据，点图和一般散点图的区别是，横轴是类别，不是连续的。数据科学数据可视化，散点图 直方图 折线图的新方法。

Python绘制散点密度图彩色1、matplotlib绘制散点密度图2、seaborn绘制散点密度图sns.kdeplot3、mpl-scatter-density包

Pearson, Spearman, Kendall 三类相关系数是统计学上的三大重要相关系数，表示两个变量之间变化的趋势方向和趋势程度。下面对这三类系数做简单的介绍。

使用波士顿房价数据集，通常包含以下特征（这些特征名称应与你的数据集一致）：CRIM：城镇人均犯罪率ZN：占地面积超过 25,000 平方英尺的住宅用地比例INDUS：城镇非零售商用土地比例CHAS：查尔斯河虚拟变量（如果边界是河流，则为1，否则为0）NOX：一氧化氮浓度（百万分之一）RM：每个住宅的平均房间数AGE：1940 年之前建造的自住房屋的比例DIS：距离五个波士顿就业中心的加权距离RAD：径向公路的可达性指数TAX：每 $10,000 的全额财产税率。

已知几个站点的经纬度，要求画出在全球的分布。

使用pip install adjustText或conda install -c conda-forge adjusttext来安装adjustText。