零基础上手Python数据分析 (21)：图表选择困难症？常用可视化类型详解与应用场景指南

写在前面

—— 告别盲目绘图，理解图表语言，为你的数据找到最佳“代言人”

在前面几篇博客中，我们已经学习了使用 Matplotlib 和 Seaborn 这两大 Python 可视化利器来绘制各种图表。我们掌握了创建折线图、柱状图、散点图、箱线图等常用图表的技术。然而，仅仅知道 如何 绘制图表是不够的，更重要的是知道 何时 使用 哪种 图表。

图表选择的重要性：让数据说话，而非混淆视听

选择 错误 的图表类型可能会导致：

• 信息传达不清： 图表无法清晰地展示你想表达的数据模式或洞察。
• 误导观众： 不恰当的图表选择可能会扭曲数据，让观众产生错误的理解。例如，用折线图连接无序的类别数据，或用复杂的 3D 饼图展示细微的比例差异。
• 降低专业性： 选择不合适的图表会显得不够专业，影响分析结果的可信度。