python数据可视化实战

好的，下面我介绍几个常用的Python数据可视化工具和实战案例。

1. Matplotlib：Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一，它可以创建各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图等等。以下是一个简单的Matplotlib实战案例：

import matplotlib.pyplot as plt

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

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title("Line Chart")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")

# 显示图表
plt.show()

2. Seaborn：Seaborn是一个基于Matplotlib的数据可视化库，它提供了更高级别的接口和更美观的默认样式。以下是一个简单的Seaborn实战案例：

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 导入数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 绘制箱线图
sns.boxplot(x="category", y="value", data=data)

# 添加标题
plt.title("Boxplot")

# 显示图表
plt.show()

3. Plotly：Plotly是一个交互式数据可视化库，可以创建各种类型的图表，并且可以在网页上交互式地显示图表。以下是一个简单的Plotly实战案例：

import plotly.graph_objs as go

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

# 绘制散点图
trace = go.Scatter(x=x, y=y, mode='markers')

# 创建布局
layout = go.Layout(title="Scatter Plot", xaxis=dict(title="X-axis"), yaxis=dict(title="Y-axis"))

# 创建图表
fig = go.Figure(data=[trace], layout=layout)

# 显示图表
fig.show()

以上是三个常用的Python数据可视化工具和简单实战案例，希望对你有所帮助。