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Python数据可视化简介
Introduction to Data Visualization with Python
By Jackson@ML
1. 数据可视化
数据可视化（Data Visualization） 是数据分析师的重要关键技能，数据可视化对数据分析结果有非常重要的直观作用。
数据可视化允许将平凡的数字和数据信息转换为有视觉效果的、漂亮的图形和图表。这可以将复杂的数据，转换为易于理解和表达的信息，使其成为传达数据驱动故事不可获缺的工具。
2. 数据可视化工具
有多种多样的工具，用来数据分析和数据可视化。
首先，任何**BI（Business Intelligence）**工具都对数据有内置可视化功能；但如果想更好地控制和表达输出效果和预订设计，那么必须求助于高级编程语言。
适合做数据可视化的编程语言有：
- Python
- R
- JavaScript
- Julia
- 其它语言
Python语言除了自身的标准库外，还伴随生态系统的大量丰富的第三方库。
3. Python数据可视化库
Python语言及生态提供了功能强大的库，这些库用来完成交互式数据可视化，主要有以下几种：
1） Matplotlib
这是Python最基本的可视化库，用于创建静态的、动画的、和交互式可视化效果。它提供多种图的表现类型和定制选项。
Matplotlib还与Numpy高度集成，用于复杂数字计算并以不同格式输出可视化结果。下图是Matplotlib发布处， 即
2） Seaborn
在Matplotlib之上构建，Seaborn会简化创建漂亮的、信息化的统计图表。它对主题、调色板提供增强支持并且和Pandas紧密集成，用于结构化数据可视化。
3） Plotly
这是一个制作交互式、发布质量的在线图表。它可创建复杂的、交互的图表并且对Web友好，提供高水准交互性，例如缩放特征等，支持不同类型图表，包括3D和统计图。
4） Bokeh
Boheh聚焦浏览器输出，提供交互式的，Web类型的可视化。它适合创建适合的交互式图表、仪表盘和数据应用等。
5） GeoPandas
这是对Pandas库的扩展，用于处理地理空间数据，与Shapely和Flona等库集成，分别用于几何操作和文件访问。GeoPandas促进了空间数据和操作的可视化，使其成为基于地图的强大的可视化工具。
4. 可视化图表项目示例
1) 项目简述
下面，我们对一组数据编写代码，可望实现折线图（Line chart）。
这里使用的库是matplotlib。可使用plot( )函数，它接受输入并绘制Y轴与X轴图。
除了基本参数外，还可以定义其它参数，例如线条或标记的颜色等。几个主要的函数，包括：
- Figure( ), 设置画布大小；
- Title( ), 设置绘图标题；
- Xlabel( ), 设置X轴标签；
- Ylabel( ), 设置Y轴标签；
- Show( ), 显示可视化图形。
2) 搭建和准备VS Code集成开发环境
a. 安装使用最新版Python 3.13.2
请参看文章：2025最新版Python 3.13.2安装使用指南，这里不再赘述。
b. 安装使用最新版Visual Studio Code
请参看文章：2025最新版Visual Studio Code安装使用指南，这里亦不赘述。
3) 创建和激活虚拟环境
在项目文件夹中，执行命令创建虚拟环境：
$ python3 -m venv .venv
激活该虚拟环境，执行命令：
$ source .venv/bin/activate
4) 安装Matplotlib库
在VS Code终端（Terminal）中，执行以下命令：
$ pip3 install matplotlib
5) 安装Seaborn
执行命令安装Seaborn:
$ pip3 install seaborn
6) 编写和运行代码
安装完毕后，导入matplotlib, seaborn库；并且，完成代码。
代码示例如下：
# import necessary libraries
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# load iris dataset from seaborn
iris = sns.load_dataset('iris')
iris.head()
# figure out the chart
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(iris['sepal_length'])
plt.title('Sepal Length')
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Sepal Length (cm)')
plt.show()
得到以下效果的折线图。
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