python数据可视化实战

好的，下面我为你介绍一些Python数据可视化的实战案例。

1. Matplotlib绘制折线图

Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一，可以绘制各种类型的图表。下面是一个绘制折线图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

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

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('Line Chart')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')

# 显示图表
plt.show()

2. Seaborn绘制热力图

Seaborn是基于Matplotlib的数据可视化库，它提供了更高层次的API，可以让我们更轻松地绘制复杂的图表。下面是一个绘制热力图的示例代码：

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 定义数据
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]})

# 绘制热力图
sns.heatmap(data)

# 显示图表
plt.show()

3. Plotly绘制交互式图表

Plotly是一个基于Web的数据可视化工具，可以让我们创建交互式的图表。下面是一个绘制交互式散点图的示例代码：

import plotly.express as px
import pandas as pd

# 定义数据
data = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 3, 4, 5], 'Y': [2, 4, 6, 8, 10]})

# 绘制交互式散点图
fig = px.scatter(data, x='X', y='Y')

# 显示图表
fig.show()

以上是Python数据可视化的三个实战案例，希望能对你有所帮助。