Python入门实战：Python数据可视化基础

1.背景介绍

随着互联网、移动互联网、物联网等新型应用模式的发展，越来越多的人开始收集和处理海量数据，而这些数据的可视化成为一个重要的数据分析手段。在这个过程中，如何将数据转化成易于理解和分析的图表，成为数据科学家不可或缺的能力之一。但由于对图形技术、编程语言不熟悉，导致许多数据分析人员在此领域走得尘埃落地。
本文主要以最通用的数据可视化库——matplotlib和seaborn来进行教程，初步了解matplotlib的基本语法和功能，进而深入介绍seaborn的一些高级特性，并结合实例学习如何利用这些工具生成各种统计、绘图图表。

2.核心概念与联系

Matplotlib简介

Matplotlib是一个python 2D绘图库，它可以用来创建静态图形（static graphics）、信息图（infographics）、交互式图表（interactive plots），以及具有三维可视化效果的3D图形。Matplotlib能够轻松实现复杂的统计图表的制作，且支持不同的输出文件格式，包括PNG、PDF、SVG、EPS和PPTX。它的底层依赖关系较少，因此可以轻易地嵌入到其他项目中。

Matplotlib由两部分组成，其中figure表示整个图像，axes表示图像中的坐标轴，比如横轴x轴和纵轴y轴，其中pyplot模块提供了一种方便的接口，用于创建和管理Figure及Axes对象。每个Figure都有一个子图（Subplot）集合，其中的每一个Axes对象代表一个子图，可以同时包含不同类型的数据图例。例如，可以在同一个子图上绘制散点图（Scatter plot）