数据可视化
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数据可视化专栏是一个专门讨论数据可视化技术、原理和实践的栏目。在这个专栏中，我们将深入探讨数据可视化的各个方面，包括数据处理与清洗、图表设计与选择、可视化工具与技术等等。
在数据可视化专栏中，我们将介绍各种常见的数据可视化方法和技术，比如折线图、柱状图、散点图、热力图等等。
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【数据可视化01】matplotlib实例介绍83D图的选定轴上绘制2D数据
plt.show()原创 2024-07-10 23:37:41 · 108 阅读 · 0 评论 -
【数据可视化01】matplotlib实例介绍7多数据集直方图
plt.show()原创 2024-07-10 23:32:37 · 143 阅读 · 0 评论 -
【数据可视化01】matplotlib实例介绍6之极坐标图
}END!原创 2024-07-01 23:20:14 · 212 阅读 · 0 评论 -
【数据可视化01】matplotlib实例介绍5之条形饼图
}END!原创 2024-07-01 22:58:26 · 81 阅读 · 0 评论 -
【数据可视化01】matplotlib实例介绍4之六边形分箱图
}END!原创 2024-05-14 22:53:25 · 480 阅读 · 0 评论 -
【数据可视化01】matplotlib实例3之数据统计
1.百分位数为横条形图2.箱线图定制化3.带有自定义填充颜色的箱线图4.箱线图5.箱线图和小提琴图6.二维数据集的置信椭圆该图说明了如何创建两种类型的框图(矩形和缺口)，以及如何通过访问框图的艺术家的属性来使用自定义颜色填充它们。此外，labels参数用于为每个样本提供x-tick标签。原创 2024-05-14 22:48:14 · 1124 阅读 · 0 评论 -
【数据可视化01】matplotlib实例介绍2
箱线图（Box plot）：用于展示连续变量的分布情况、异常值和离群点。热力图（Heatmap）：用于展示两个类别型变量之间的关系，通过颜色深浅来表示不同数值的大小。3D图（3D plot）：用于展示三维数据的分布情况，可以通过不同颜色或形状来表示不同数值或类别。下面介绍集中常用的图形绘制方法。原创 2024-05-13 22:34:07 · 1066 阅读 · 2 评论 -
【数据可视化01】matplotlib实例介绍1
折线图（Line plot）：用于展示数据随时间或其他连续变量发生变化的趋势。散点图（Scatter plot）：用于展示两个变量之间的关系，每个数据点用一个点表示。柱状图（Bar plot）：用于展示类别型变量的频次或总数之间的比较。直方图（Histogram）：用于展示连续变量的分布情况，将数据分成若干个区间，并计算每个区间中的数据个数或百分比。饼图（Pie chart）：用于展示类别型变量的占比情况，每个类别用扇形的面积表示。原创 2024-05-13 22:21:31 · 1042 阅读 · 0 评论