本文是针对初级数据科学家的数据可视化指南，介绍了条形图、折线图、散点图、饼状图、面积图和直方图的使用场景和设计技巧。强调了图表的直观性和可读性，包括轴的标签、单位、颜色选择和避免误导性的长宽比。还提供了Python Matplotlib库的示例，展示如何通过排序、突出显示和调整布局来增强图表的清晰度。
作为一名初学者数据科学家，我经常发现自己盯着我的结果思考什么是呈现它们的最佳方式。直观地说明数据中关系的最常见方法是图表和表格。图表的主要目的是呈现过于复杂而无法用文字描述的数据。当您需要比较各个结果或显示精确值时，最好使用表格。图表的四种基本表示类型是“比较”、“合成”、“分布”和“关系”。在这篇文章中，我想教您一些选择正确的可视化工具的直觉，以及如何使您的图表更美观。
基本演示类型图表及其相关图表，由Andrew Abela 博士创建
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