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揭秘 Python 数据可视化的魔法

百变鹏仔 2天前 #Python
文章标签 数据

Matplotlib:基础绘图库

Matplotlib 是一个灵活且功能强大的 2D 绘图库,它提供了一系列函数来创建各种类型的图表。

import matplotlib.pyplot as plt# 创建一个简单的折线图plt.plot([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8])plt.xlabel("X-axis")plt.ylabel("Y-axis")plt.title("折线图示例")plt.show()

Seaborn:统计图形

Seaborn 构建在 Matplotlib 之上,提供了一个高级接口,专门用于创建美观且信息丰富的统计图形。

import seaborn as sns# 创建一个直方图sns.distplot(data["age"])plt.xlabel("年龄")plt.ylabel("频率")plt.title("年龄分布图")plt.show()

Plotly:交互式图表

Plotly 允许创建交互式图表,这些图表可以在浏览器中缩放、平移和旋转。

import plotly.express as px# 创建一个 3D 散点图fig = px.scatter_3d(data, x="x", y="y", z="z")fig.show()

自定义图表

使用 Matplotlib 和 Seaborn,我们可以轻松地自定义图表的外观和功能。

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# 更改图表样式plt.style.use("ggplot")# 添加图例plt.legend(["series1", "series2"])# 调整字体大小plt.rcParams["font.size"] = 14

数据准备和探索

在进行可视化之前,准备和探索数据至关重要。python 提供了 NumPy 和 pandas 等库来处理和分析数据。

import numpy as npimport pandas as pd# 导入数据data = pd.read_csv("data.csv")# 清洗数据data["age"] = data["age"].fillna(data["age"].mean())# 探索数据print(data.describe())

结论

Python 数据可视化是一项强大的工具,可将复杂数据转化为直观且可操作的见解。通过 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 等库,我们可以创建各种类型的图表,自定义其外观,并探索数据以发现有意义的模式。利用 Python 的数据可视化功能,我们可以有效地沟通和理解数据,从而做出明智的决策。