给出数据可视化完整代码

这是一个简单的数据可视化示例，使用Python的matplotlib库。

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 8, 6, 4, 2]

# 创建图形
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制条形图
ax.bar(x, y)

# 添加标签和标题
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_title('Title')

# 显示图形
plt.show()

这个示例创建了一个简单的条形图，展示了x和y的值。你可以根据你的数据集和需求进行修改和定制。

相关问题

python数据可视化完整代码

以下是两个Python数据可视化的完整代码示例：

1. 绘制核密度估计图

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
df = sns.load_dataset('iris', data_home='seaborn-data', cache=False)

# 绘制核密度估计图
sns.kdeplot(df['sepal_width'])

# 显示图形
plt.show()

2. 绘制矩形热力图

import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建数据
df = pd.DataFrame(np.random.random((5,5)), columns=["a","b","c","d","e"])

# 绘制矩形热力图
p1 = sns.heatmap(df)

# 显示图形
plt.show()

给我一个python写的数据可视化完整代码

好的，下面是一个简单的 Python 数据可视化代码示例，使用了 Matplotlib 库来绘制折线图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 添加标签和标题
plt.title("Sine Curve")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("sin(x)")

# 显示图形
plt.show()

这段代码首先导入 Matplotlib 库和 NumPy 库，创建一个包含 100 个值的 x 数组和对应的 y 数组，然后使用 `plt.plot()` 函数将数据绘制为折线图。

接着使用 `plt.title()`、`plt.xlabel()` 和 `plt.ylabel()` 函数添加标签和标题，最后使用 `plt.show()` 函数显示图形。

你可以将这段代码复制到 Python 环境中执行，或者将其保存到 `.py` 文件中并在命令行中运行。