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掌持这8个Python数据可视化剧本，让图表制作更粗浅！

大家好，我是技能共享达东说念主牛哥！今天我们聊聊一个让数据重活泼、更直不雅的主题——Python数据可视化！数据可视化是数据分析和展示中特地伏击的一环。通过一些高效实用的Python剧本，我们不错快速生成各式炫酷图表，为你的数据分析加分添彩！话未几说，速即开启今天的Python学习之旅吧！

一、Matplotlib基础绘制

Matplotlib 是Python中最经典的数据可视化库之一，它不错帮你绘制各式二维图表。粗浅几行代码，无为处理基本绘制需求。

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import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10, 15, 20, 25, 30] # 创建图表 plt.plot(x, y, marker='o', color='b', label='数据走势') # 添加标题和标签 plt.title("基础折线图") plt.xlabel("X轴") plt.ylabel("Y轴") plt.legend() # 领路图表 plt.show()

小贴士：plt.plot 是最基本的绘制函数，营救添加象征、线条神采等个性化确立。

二、Seaborn好意思化数据图表

Seaborn 是在Matplotlib基础上开荒的，它的作风愈加好意思不雅，操作也更约略。超越安妥绘制统计类图表。

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import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 data = sns.load_dataset("tips") # 绘制箱线图 sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=data) # 添加标题 plt.title("逐日蹧蹋箱线图") plt.show()

亮点：只需一转代码，就不错生成具有统计酷爱的专科图表。

三、Pandas径直绘制

要是你的数据如故存储在 Pandas DataFrame 中，不需要导入其他库，径直调用 .plot() 标准即可快速生成图表。

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import pandas as pd # 创建数据 data = { "月份": ["一月", "二月", "三月", "四月"], "销售额": [2000, 3000, 2500, 4000] } df = pd.DataFrame(data) # 绘制柱状图 df.plot(x="月份", y="销售额", kind="bar", color="skyblue", legend=False, title="月销售额统计") plt.ylabel("销售额") plt.show()

夺目：Pandas的绘制功能对袖珍数据分析任务特地友好。

四、Plotly互动图表

要是需要愈加动态、可交互的图表，Plotly 是你的首选！它营救鼠标悬停领路数据、缩放等操作。

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import plotly.express as px # 准备数据 data = px.data.gapminder() # 绘制气泡图 fig = px.scatter(data, x="gdpPercap", y="lifeExp", size="pop", color="continent", title="GDP与东说念主均寿命相关", hover_name="country", log_x=True, size_max=60) # 领路图表 fig.show()

小贴士：安设 pip install plotly 即可使用，安妥展示复杂数据相关。

五、Bokeh生成网页图表

Bokeh 是一款专注于生成网页交互式图表的库，尤其安妥数据展示的神情开荒。

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from bokeh.plotting import figure, output_file, show # 创建图表 p = figure(title="粗浅散点图", x_axis_label="X轴", y_axis_label="Y轴") p.circle([1, 2, 3, 4], [4, 7, 1, 6], size=15, color="navy", alpha=0.5) # 输出HTML文献 output_file("scatter.html") # 领路图表 show(p)

亮点：生成的HTML文献不错径直嵌上钩页，安妥开荒者使用。

六、Altair快捷可视化

Altair 是一个声明式可视化器具，语法粗浅但功能远大，营救复杂的可视化需求。

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import altair as alt from vega_datasets import data # 准备数据 source = data.cars() # 绘制散点图 chart = alt.Chart(source).mark_circle(size=60).encode( x="Horsepower", y="Miles_per_Gallon", color="Origin", tooltip=["Name", "Origin"] ).interactive() chart.show()

小贴士：Altair生成的图表作风当代，交互体验极佳。

七、Geopandas舆图可视化

要是需要进行地舆空间数据可视化，Geopandas 能匡助你绘制舆图和处理地舆数据。

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import geopandas as gpd import matplotlib.pyplot as plt # 加载宇宙舆图数据 world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path("naturalearth_lowres")) # 绘制舆图 world.plot(color="lightblue", edgecolor="black") plt.title("宇宙舆图") plt.show()

夺目：安设 pip install geopandas 后即可使用。

八、WordCloud生成词云图

思让你的文本数据愈加招引眼球？WordCloud 是生成词云图的神器！

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from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 准备文本数据 text = "Python 数据分析 可视化 学习 职责 高效 实用" # 生成词云 wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color="white").generate(text) # 领路词云 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear") plt.axis("off") plt.show()

亮点：词云图不错直不雅展示文本数据的要津词和权重。

追念

今天的共享就到这里啦！以上8个Python数据可视化剧本，涵盖了从基础绘制到交互式图表生成，再到舆图与词云的可视化需求。小伙伴们飞快动身点试一试吧！要是你有任何问题，铭刻在评述区留言，牛哥随时在线答疑！

但愿大家的Python学习之路越来越精彩！