python爬取可视化

Python可以使用多种库进行可视化，其中比较常用的是matplotlib、seaborn、plotly和bokeh等。这些库可以绘制各种类型的图表，包括折线图、柱状图、散点图、热力图、地图等。以下是一些常见的Python可视化示例代码：

1. 使用matplotlib绘制折线图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Sine Curve')
plt.show()

2. 使用seaborn绘制柱状图：

import seaborn as sns
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
sns.barplot(x='category', y='value', data=data)
plt.show()

3. 使用plotly绘制散点图：

import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=data['x'], y=data['y'], mode='markers'))
fig.show()

4. 使用bokeh绘制热力图：

from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.palettes import RdYlBu11
from bokeh.transform import linear_cmap
from bokeh.plotting import figure
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

source = ColumnDataSource(data)

mapper = linear_cmap(field_name='value', palette=RdYlBu11, low=data['value'].min(), high=data['value'].max())

p = figure(title='Heatmap', x_axis_label='x', y_axis_label='y')

p.rect(x='x', y='y', width=1, height=1, source=source, fill_color=mapper)

show(p)

以上代码只是示例，具体细节可以根据实际情况进行修改。