python数据分析与可视化二维图绘图

Python数据分析与可视化中绘制二维图主要使用一些强大的库，最常用的包括matplotlib、seaborn和plotly等。matplotlib是一个非常流行的绘图库，它提供了一个非常类似于MATLAB的绘图框架，可以用来创建高质量的图表。seaborn是基于matplotlib的一个库，提供了更多的绘图选项和默认设置，使得绘图更加美观和高级。plotly则提供了一个更加交互式的图表绘制方式，支持在线展示和交互操作。

在使用这些库进行二维图绘制时，一般步骤包括：

1. 导入必要的库，比如`import matplotlib.pyplot as plt`或`import seaborn as sns`。
2. 准备数据。数据可以是numpy数组，也可以是pandas的DataFrame或Series。
3. 使用绘图函数创建图表。例如，使用`plt.plot(x, y)`来创建一个简单的折线图，或者使用`sns.scatterplot(x='column_x', y='column_y', data=df)`来创建散点图。
4. 调整图表的样式和细节，比如添加标题、轴标签、图例、改变颜色和样式等。
5. 显示图表，使用`plt.show()`来在屏幕上展示最终的图表。

下面是一个简单的例子，展示如何使用matplotlib绘制一个基本的二维线图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

# 绘制线图
plt.plot(x, y)

# 添加标题和轴标签
plt.title('Simple Plot')
plt.xlabel('x-axis')
plt.ylabel('y-axis')

# 显示图表
plt.show()