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wzjs 2025/9/12 19:06:57

懂的建设网站,模版建站,淘宝官网首页入口电脑版,wordpress网站建站Python数据可视化简介 Introduction to Data Visualization with Python By JacksonML 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…

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

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

5) 安装Seaborn

执行命令安装Seaborn:

$ pip3 install seaborn

在这里插入图片描述

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()