阶段四:数据分析与机器学习(学习如何使用matplotlib和seaborn进行数据可视化)

本文介绍了如何使用Python的Matplotlib和Seaborn库进行数据可视化,包括散点图、箱线图、小提琴图、直方图、条形图、热力图等,同时讲解了自定义样式、保存图像、分面网格图、成对关系图、线性回归图和分类散点图的绘制方法,以及如何利用调色板增强视觉效果。

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Matplotlib 和 Seaborn 是 Python 中常用的数据可视化库。Matplotlib 是一个基本的绘图库,可以用于绘制各种静态、动态、交互式和三维图表。Seaborn 基于 Matplotlib,提供了更高级的接口和更美观的默认样式。

下面是一个简单的教程,介绍如何使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化:

  1. 安装库

首先,需要安装 Matplotlib 和 Seaborn。可以使用 pip 命令进行安装:

pip install matplotlib seaborn
  1. 导入库和数据

在 Python 脚本中导入 Matplotlib 和 Seaborn 库,并加载要可视化的数据。这里以 pandas 库中的 tips 数据集为例:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

tips = sns.load_dataset('tips')
  1. 绘制散点图

使用 Matplotlib 绘制散点图:

plt.scatter(tips['total_bill'], tips['tip'])
plt.xlabel('Total Bill')
plt.ylabel('Tip')
plt.show()
  1. 绘制箱线图

使用 Seaborn 绘制箱线图:

sns.box
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