python如何分类数据绘图

Python中常用的数据分类绘图工具有Matplotlib、Seaborn和Plotly等。

下面是一个简单的使用Matplotlib和Seaborn绘制分类数据的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
df = pd.DataFrame({'group': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   'values': [1, 3, 2, 5, 4, 6, 7, 8]})

# 使用Matplotlib绘制柱状图
plt.bar(df['group'], df['values'])
plt.show()

# 使用Seaborn绘制条形图
sns.barplot(x='group', y='values', data=df)
plt.show()

这段代码会生成一个包含两个图形的窗口，一个是Matplotlib绘制的柱状图，另一个是Seaborn绘制的条形图。你可以根据需求选择绘制不同类型的分类数据图形。

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Python 在商业数据分析中非常流行，有很多强大的库可以帮助处理和分析数据。以下是一些常用的库和技术：

1. Pandas：Pandas 是 Python 中最常用的数据处理和分析库之一。它提供了高效的数据结构和数据操作功能，可以轻松地处理和清洗数据。

2. NumPy：NumPy 是 Python 中用于科学计算的基础库。它提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数，适用于大规模的数据计算和统计分析。

3. Matplotlib 和 Seaborn：Matplotlib 和 Seaborn 是用于可视化数据的库。它们提供了各种绘图功能，包括折线图、柱状图、散点图等，使得数据分析结果更加直观和可视化。

4. Scikit-learn：Scikit-learn 是一个机器学习库，提供了各种常用的机器学习算法和工具，可以进行预测建模、分类、回归等任务。

5. StatsModels：StatsModels 是一个统计建模和推断库。它提供了丰富的统计模型和方法，可以进行回归分析、时间序列分析等统计推断任务。

6. Jupyter Notebook：Jupyter Notebook 是一个交互式的编程环境，可以编写和运行 Python 代码，并结合文本、图像等进行展示和分享。它非常适合用于数据分析和可视化的工作流程。

除了以上库和技术，还有很多其他的扩展库和工具可以用于商业数据分析，具体选择取决于你的具体需求和项目要求。