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本文介绍了Python中的数据可视化，重点是使用matplotlib和seaborn库创建炫酷图表。文章涵盖matplotlib的基本使用，如创建图像、子图、调整间距、颜色和线型等，还展示了如何使用pandas和seaborn简化绘图，包括折线图、柱状图、直方图和散点图等，并提供了丰富的示例代码。此外，还提到了seaborn的高级特性，如分面网格和分类数据的可视化。
前言
制作提供信息的可视化(有时称为绘图)是数据分析中的最重要任务之一。可视化可能是探索过程的一部分，例如，帮助识别异常值或所需的数据转换，或者为建模提供一些想法。对于其他人来说，构建网络交互式可视化可能是最终目标。Python有很多附加库可以用来制作静态或动态的可视化文件，但是我将主要关注matplotlib和以它为基础的库。
Python数据可视化
matplotlib是一个用于生成出版级质量图表（通常是二维的）的桌面绘图包。该项目由John Hunter于2002年发起，目的在于在Python环境下进行MATLAB风格的绘图。matplotlib和IPython社区合作简化了IPython shell（目前是 Jupyter笔记本）的交互式绘图。matplotlib支持所有操作系统上的各种GUI后端，还可以将可视化导出为所有常见的矢量和光栅图形格式(PDF，SVG，JPG，PNG，BMP，GIF等)。
随着时间的推移，matplotlib已经产生了一些数据可视化的附加工具包，使用matplotlib进行底层绘图。
学习以下示例代码最简单的方式就是在Jupyter notebook中使用交互式绘图。在进行设置时，需要在Jupyter notebook中执行以下语句：
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