数据可视化

数据可视化简单的说就是将数据呈现为漂亮的统计图表，然后进一步发现数据中包含的规律以及隐藏的信息。之前的课程，我们已经为大家展示了Python在数据处理方面的优势，为大家介绍了NumPy和Pandas的应用，以此为基础，我们可以进一步使用Matplotlib和Seaborn来实现数据的可视化，将数据处理的结果展示为直观的可视化图表。

Matplotlib的应用

安装和导入

对于使用Anaconda的用户，在安装Anaconda时已经携带了数据分析和可视化的库，无需再单独安装Matplotlib。如果没有安装Anaconda但是有Python环境，可以使用Python的包管理工具pip来安装，命令如下所示。

  1. pip install matplotlib

接下来，我们在Jupyter Notebook中用下面的方式导入Matplotlib。

  1. from matplotlib import pyplot as plt

通过下面的魔法指令，可以让创建的图表直接内嵌在浏览器窗口中显示。

  1. %matplotlib inline

通过下面的魔法指令，可以生成矢量图（SVG）。

  1. %config InlineBackend.figure_format='svg'

绘图的流程

  1. 创建画布
  2. 绘制图像
  3. 显示（保存）图像

绘制的例子

运行程序，效果如下图所示。

解决中文显示问题

定制图表效果

图形的种类和意义

  1. 绘制散点图
  2. 绘制柱状图
  3. 绘制直方图
  4. 绘制饼图

显示多个坐标系

Seaborn的应用