面向初学者的 Python 数据可视化

数据可视化在分析数据和使数据更清晰、更易于每个人理解方面发挥着重要作用。使用 Python 等数据可视化工具对信息进行可视化表示有助于识别您可能从未发现的趋势、模式和相关性，或者正如美国计算机科学家 Ben Schneiderman 所说，“可视化可以为您解答您不知道的问题”。  


在这篇博客中，我们将讨论什么是 Python 中的数据可视化，如何使用 Python 的可视化库在 Python 中可视化数据，并向您提供一些 Python 可视化示例，以帮助您更好地理解数据可视化的强大功能以及 Python 如何帮助您利用它。  


Python 中的可视化是什么？
Python 是一种通用编程语言，它包含高级数据结构、动态类型和动态绑定以及各种其他功能，这些功能使其对于开发复杂的应用程序非常有价值和有益。  


在过去二十年中，随着数据可视化的重要性日益增加，Python 已不再只是一种编程语言。它已发展成为数据科学领域最常用的编程语言，为开发人员提供了无数可视化数据的选项，并获得了原始数据本身无法提供的洞察力。  


简单来说，使用 Python 创建数据可视化将帮助您的用户在几毫秒内获得数据洞察，而尝试分析和理解以表格格式表示的未格式化的大型数据集则需要几秒甚至几 贝宁 whatsapp 数据 分钟的时间。更好的是，使用 Python 中的数据可视化工具可以添加颜色、趋势线、标记、注释和更多视觉提示，帮助可视化的查看者立即了解其数据的故事。




Python 可视化库
Python 有许多开源和商业可视化库，可提供商业图表、科学图表、财务图表、地理空间地图等。作为开发人员，您可以轻松地将这些库导入到您的 Python 项目中，并且根据您拥有的数据类型，只需几行代码即可呈现可视化效果。  


以下是 5 个最流行的 Python 数据可视化库：  


Matplotlib  –  Matplotlib 是 Python 的第一个数据可视化库，也是所有其他 Python 数据可视化库的基础库。它是最常用的，是一个 2D 绘图库。Matplotlib 可以生成图表、条形图、饼图、直方图、功率谱、散点图、误差图和其他类型的数据可视化。该库允许对可视化进行绝对控制。它非常强大，但也非常复杂——您可以创建任何东西，但需要付出大量工作和努力才能获得合理的图形。