Python中的数据可视化：从基础图表到高级可视化

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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

python">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

python">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

python">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

python">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

python">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

python">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

python">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

python">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)