【进阶篇】数据可视化输出：静态图与动态图生成

# 2.1 常用静态图表类型

静态图表是数据可视化的基本形式，用于展示数据分布和趋势。以下是几种常用的静态图表类型：

### 2.1.1 柱状图和条形图

柱状图和条形图用于比较不同类别的数据值。柱状图使用垂直柱表示数据，而条形图使用水平条表示数据。它们适用于显示离散数据或分类数据。

### 2.1.2 折线图和面积图

折线图和面积图用于展示数据随时间的变化。折线图使用线段连接数据点，而面积图使用填充区域表示数据点之间的面积。它们适用于显示连续数据或时间序列数据。

### 2.1.3 饼图和甜甜圈图

饼图和甜甜圈图用于展示数据中不同部分所占的比例。饼图是一个圆形图表，其中每个扇区代表数据的一个部分。甜甜圈图与饼图类似，但中间有一个空心区域。它们适用于显示分类数据或组成数据。

# 2. 静态图表生成

### 2.1 常用静态图表类型

#### 2.1.1 柱状图和条形图

柱状图和条形图是用于比较不同类别或组别数据的常用图表类型。柱状图使用垂直条形表示数据，而条形图使用水平条形。它们特别适用于离散数据，例如类别或组别。

**代码示例：**

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据准备
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [10, 20, 30, 40]

# 创建柱状图
plt.bar(categories, values)
plt.xlabel("类别")
plt.ylabel("值")
plt.title("柱状图")
plt.show()

**逻辑分析：**

* `plt.bar()` 函数用于创建柱状图，其中第一个参数指定类别，第二个参数指定对应类别的数据值。
* `plt.xlabel()` 和 `plt.ylabel()` 函数用于设置 x 轴和 y 轴标签。
* `plt.title()` 函数用于设置图表标题。
* `plt.show()` 函数用于显示图表。

#### 2.1.2 折线图和面积图

折线图和面积图用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。折线图使用线段连接数据点，而面积图使用填充区域表示数据点之间的面积。它们特别适用于连续数据，例如时间序列或测量值。

**代码示例：**

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据准备
x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25, 36]

# 创建折线图
plt.plot(x, y)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("折线图")
plt.show()

# 创建面积图
plt.fill_between(x, y, color='blue', alpha=0.5)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("面积图")
plt.show()

**逻辑分析：**

* `plt.plot()` 函数用于创建折线图，其中第一个参数指定 x 轴数据，第二个参数指定 y 轴数据。
* `plt.fill_between()` 函数用于创建面积图，其中第一个参数指定 x 轴数据，第二个参数指定 y 轴数据，`color` 参数指定填充颜色，`alpha` 参数指定填充透明度。
* `plt.xlabel()` 和 `plt.ylabel()` 函数用于设置 x 轴和