Python数据分析与可视化中，绘制线型图函数为 ③ ；绘制散点图函数为 ④ ；绘制柱状图函数为 ⑤ ；绘制直方图函数为 ⑥ ；绘制饼状图函数为 ⑦ ；绘制等高线图函数为 ⑧ 。

好的，让我来给出答案：

③ 绘制线型图函数为：plot()

④ 绘制散点图函数为：scatter()

⑤ 绘制柱状图函数为：bar()

⑥ 绘制直方图函数为：hist()

⑦ 绘制饼状图函数为：pie()

⑧ 绘制等高线图函数为：contour()

以上是Python数据分析与可视化中常用图形的绘制函数。希望能对您有所帮助！

相关问题

python数据可视化流程图

下面是一个简单的Python数据可视化流程图：

1. 导入必要的库：导入需要使用的数据处理和可视化库，如Pandas、Matplotlib、Seaborn等。

2. 数据收集和准备：获取需要可视化的数据，可以是从文件、数据库或者API中获取。对数据进行清洗和预处理，包括缺失值处理、数据类型转换、数据筛选等。

3. 数据分析和计算：使用Pandas和Numpy等库对数据进行分析和计算，如统计描述、聚合操作、变量关系等。

4. 图表设计和绘制：选择合适的图表类型，如折线图、柱状图、散点图等，根据数据的特点和目标设计图表。使用Matplotlib或者Seaborn等库进行图表绘制，设置图表样式、坐标轴、标签等。

5. 图表优化和美化：对绘制好的图表进行调整和优化，使其更加清晰易读。可以调整颜色、线型、图例位置等，添加标题、注释、网格线等。

6. 图表展示和保存：将绘制好的图表展示在屏幕上或者保存为图片文件。可以使用Matplotlib提供的函数进行图表展示，也可以使用Pillow等库保存为图片。

7. 分析和解读：对生成的图表进行分析和解读，根据图表得出结论和推断，提供对数据的洞察和理解。

这是一个基本的Python数据可视化流程图，具体的流程和步骤可以根据实际需求和数据特点进行调整和扩展。