Python中的数据可视化：从基础图表到高级可视化
数据可视化是数据分析和科学计算中不可或缺的一部分。它通过图形化的方式呈现数据，使复杂的统计信息变得直观易懂。Python提供了多种强大的库来支持数据可视化，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等。本文将从基础图表入手，逐步介绍如何使用这些库进行高级可视化。
Matplotlib：基础图表绘制
Matplotlib是最常用的Python绘图库，它提供了丰富的绘图功能，支持多种图表类型。以下是使用Matplotlib绘制基础图表的示例。
安装Matplotlib
pip install matplotlib
绘制折线图
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
# 创建图表
plt.plot(x, y, marker='o')
# 设置标题和标签
plt.title("Simple Line Plot")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
# 显示图表
plt.show()
绘制柱状图
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [10, 15, 7, 10]
# 创建柱状图
plt.bar(categories, values, color='skyblue')
# 设置标题和标签
plt.title("Bar Chart")
plt.xlabel("Categories")
plt.ylabel("Values")
# 显示图表
plt.show()
Seaborn：高级统计图表
Seaborn是基于Matplotlib的高级绘图库，它提供了更简洁的API和更美观的默认样式。以下是使用Seaborn绘制高级统计图表的示例。
安装Seaborn
pip install seaborn
绘制箱形图
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
data = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 6, 6, 7, 8, 9, 10]
# 创建箱形图
sns.boxplot(data=data)
# 设置标题和标签
plt.title("Box Plot")
plt.xlabel("Data")
# 显示图表
plt.show()
绘制热力图
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 数据
data = np.random.rand(10, 10)
# 创建热力图
sns.heatmap(data, annot=True, cmap='coolwarm')
# 设置标题
plt.title("Heatmap")
# 显示图表
plt.show()
Plotly：交互式图表
Plotly是一个支持交互式图表的库，适用于Web应用和数据报告。以下是使用Plotly绘制交互式图表的示例。
安装Plotly
pip install plotly
绘制交互式折线图
import plotly.express as px
# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
# 创建折线图
fig = px.line(x=x, y=y, title="Interactive Line Plot")
# 显示图表
fig.show()
绘制散点图
import plotly.express as px
# 数据
df = px.data.iris()
# 创建散点图
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species", title="Scatter Plot")
# 显示图表
fig.show()
Bokeh：动态图表
Bokeh是一个用于创建动态、交互式图表的库，特别适合用于Web应用。以下是使用Bokeh绘制动态图表的示例。
安装Bokeh
pip install bokeh
绘制动态折线图
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook
# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
# 创建图表
p = figure(title="Dynamic Line Plot", x_axis_label="X-axis", y_axis_label="Y-axis")
p.line(x, y, legend_label="Line", line_width=2)
# 显示图表
output_notebook()
show(p)
绘制柱状图
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook
# 数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [10, 15, 7, 10]
# 创建图表
p = figure(x_range=categories, title="Bar Chart", x_axis_label="Categories", y_axis_label="Values")
p.vbar(x=categories, top=values, width=0.9, color="skyblue")
# 显示图表
output_notebook()
show(p)
结语
数据可视化是数据分析和科学计算中的重要环节，Python提供了多种强大的库来支持这一任务。通过掌握Matplotlib、Seaborn、Plotly和Bokeh等库，你可以从基础图表到高级可视化，全面提升数据呈现的效果。希望本文能帮助你更好地理解和应用这些工具，让你的数据可视化工作更加高效和专业。
原文地址：https://blog.csdn.net/2302_82029124/article/details/142466411
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