线图与箱线图：探索数据分布和异常值的利器

# 1. 数据可视化概述

数据可视化是一种将数据转化为图形或图表的方式，以便于理解和分析。它通过视觉呈现来揭示数据的模式、趋势和异常值，帮助人们快速获取洞察力。数据可视化在各个行业中广泛应用，包括商业、金融、医疗保健和科学研究。

数据可视化工具可以将复杂的数据集简化为易于理解的图形，使非技术人员也能轻松理解数据。它可以帮助识别趋势、发现异常值并进行预测，从而为决策提供依据。数据可视化还可以促进协作，因为图形可以清楚地传达信息，便于团队讨论和理解。

# 2. 线图基础与实践

### 2.1 线图的类型和用途

线图是一种常用的数据可视化图表，它通过连接数据点形成一条或多条线段，展示数据随时间或其他自变量的变化趋势。线图主要分为以下两种类型：

#### 2.1.1 折线图

折线图是线图中最常见的类型，它使用线段连接数据点，形成一条折线。折线图主要用于展示数据随时间或其他自变量的变化趋势，例如股票价格走势、温度变化等。

#### 2.1.2 面积图

面积图是一种特殊的线图，它在折线图的基础上，将折线与 x 轴之间的区域填充颜色。面积图不仅可以展示数据趋势，还可以直观地表示数据累积值的大小。例如，面积图可以用来展示销售额随时间的累积变化。

### 2.2 线图的绘制与配置

#### 2.2.1 数据准备和预处理

在绘制线图之前，需要对数据进行准备和预处理，包括：

- **数据清洗：**去除异常值和缺失值，保证数据的完整性和准确性。
- **数据转换：**将数据转换为适合线图绘制的格式，例如将时间戳转换为日期格式。
- **数据归一化：**如果数据单位不同，需要进行归一化处理，以保证线图的纵轴刻度一致。

#### 2.2.2 使用绘图库绘制线图

可以使用各种绘图库来绘制线图，例如 matplotlib、plotly、seaborn 等。下面以 matplotlib 为例，展示如何绘制一条折线图：

import matplotlib.pyplot as plt

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

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)
plt.xlabel("自变量")
plt.ylabel("因变量")
plt.title("折线图示例")
plt.show()

### 2.3 线图的解读与分析

#### 2.3.1 趋势识别

线图的主要目的是展示数据趋势。