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一、數(shù)據(jù)可視化介紹
數(shù)據(jù)可視化是指將數(shù)據(jù)放在可視環(huán)境中、進一步理解數(shù)據(jù)的技術(shù)，可以通過它更加詳細地了解隱藏在數(shù)據(jù)表面之下的模式、趨勢和相關(guān)性。
Python提供了很多數(shù)據(jù)可視化的庫：
l matplotlib
l pandas
l matlpotlib和pandas結(jié)合
利用pandas進行數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)選取等操作，再使用matlpotlib顯示數(shù)據(jù)。
二、Python數(shù)據(jù)可視化學(xué)習(xí)
l 了解幾大常用的可視化庫，比如特性、使用場景、效果圖等；
l 選擇一款適合自己的第三方庫，比如要做國內(nèi)地圖類的項目，選擇pyecharts；
l 學(xué)習(xí)該庫的繪圖原理，各種函數(shù)調(diào)用和參數(shù)修改，就是所謂的"調(diào)參"；
l 不斷練習(xí)、練習(xí)、練習(xí)；
三、matplotlib簡介和簡單使用
matplotlib畫圖的子庫：
l pyplot子庫
l 提供了和matlab類似的繪圖API，方便用戶快速繪制2D圖表。
l pylab模塊
l 其中包括了許多numpy和pyplot中常用的函數(shù)，方便用戶快速進行計算和繪圖，可以用于IPython中的快速交互式使用。
使用matplotlib快速繪圖導(dǎo)入庫和創(chuàng)建繪圖對象如下：
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(8,4))
實例：
四、pyplot畫圖簡單使用如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt # 首先載入matplotlib的繪圖模塊pyplot，并且重命名為plt
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x**2)
plt.figure(figsize=(8,4)) #2 創(chuàng)建繪圖對象
plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)
plt.plot(x,z,"b--",label="$cos(x^2)$")
plt.xlabel("Time(s)")
plt.ylabel("Volt")
plt.title("PyPlot First Example")
plt.ylim(-1.2,1.2)
plt.legend()
plt.show()顯示：
其中：
plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2) plt.plot(x,z,"b--",label="$cos(x^2)$")
感謝各位的閱讀！看完上述內(nèi)容，你們對python3數(shù)據(jù)可視化字段是什么大概了解了嗎？希望文章內(nèi)容對大家有所幫助。如果想了解更多相關(guān)文章內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
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