如何在Python中进行绘图及可视化分析？

图形绘制基础

	描述
Matplotlib	Matplotlib是Python中最受欢迎的数据可视化软件包之一，支持跨平台运行，能轻松将数据转化为高质量图形，它通常与NumPy和pandas扩展包一起使用，最常见的使用方式是根据NumPy库的N维数组类型ndarray来绘制2D图像，Matplotlib提供了类似于MATLAB的绘图函数，对于熟悉MATLAB的用户来说，可以很容易地使用它。
Seaborn	Seaborn是在Matplotlib的基础上进一步封装和优化的库，提供了更加美观和高级的绘图接口，Seaborn用于创建统计图形，如热力图、箱线图等，能够展示数据的分布情况、相关性等信息。
核心概念	在图形绘制基础方面，需要掌握的核心概念包括坐标轴、图例、标题、标签等，坐标轴是图表的基础，用于展示数据的分布情况；图例用于区分不同系列的数据；标题和标签则用于说明图表的主题和内容。

常用图形绘制

图形类型	描述
折线图	折线图是用点和点之间连线的上升或下降表示指标的连续变化趋势，反映了一段时间内事物连续的动态变化规律，它适用于描述一个变量随另一个变量变化的趋势，通常用于绘制连续数据。
散点图	散点图是以直角坐标系中各点的密集程度和变化趋势来表示两种现象间的相关关系，常用于显示和比较数值，当要在不考虑时间的情况下比较大量数据点时，使用散点图比较数据方便直观。
直方图	直方图是将横坐标等分成一定数量的小区间，然后在每个小区间内用矩形条展示该区间的数值，它是一种常见的视图，用于展示数据的分布情况。

绘图技巧与注意事项

技巧/注意事项	描述
字体设置	如果需要在图表中使用中文字符，可以通过设置plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']来避免乱码问题。
交互式绘图	在Jupyter notebook中，可以使用%matplotlib notebook命令进行交互式绘图，这允许用户直接在notebook中操作图形并实时查看结果。
自定义功能	虽然像seaborn这样的库和pandas的内置绘图函数能够处理许多普通的绘图任务，但如果需要自定义一些高级功能的话，就必须学习Matplotlib API。

通过掌握这些基本的图形绘制技巧和选择合适的可视化工具，我们可以更加直观、清晰地展示数据的特征和规律，为数据分析和决策提供更加有力的支持。

小伙伴们，上文介绍python绘图及可视化 _在绘图区分析图的内容，你了解清楚吗？希望对你有所帮助，任何问题可以给我留言，让我们下期再见吧。