Python可视化实战：联合图展示数据分布与关系

《一天一图学Python可视化》是一本通过实践教程的方式，帮助读者掌握Python中的数据可视化技术，特别是利用pyecharts和相关库如xlwings进行数据分析。本书共分为七个章节，但缺少一个关于带标注的热力图的讲解。热力图是一种常用的数据可视化手段，用于展示两个或更多变量之间的相关性，通过颜色的深浅来表示数值的大小。 在缺失的章节中，作者会介绍如何使用seaborn库中的`jointplot()`函数，该函数允许在一张图中同时展现两个变量的数据分布和它们之间的关系。这个函数的关键在于参数的设置，包括： 1. `import seaborn as sns`: 导入seaborn库，设置了默认的绘图风格（如'darkgrid'）。 2. `sns.load_dataset("tips")`: 加载内置的'tips'数据集，这是一个关于餐饮消费的小型数据集，常用于演示数据分析。 3. `sns.jointplot("total_bill","tip",data=tips,kind="reg", ... )`: 主要的绘图操作，其中： - `total_bill`和`tip`作为位置参数，定义了横纵坐标变量； - `data=tips`指定了数据源； - `kind="reg"`指定绘制回归图，即包含散点图和拟合的线性关系； - `xlim`和`ylim`设置坐标轴的范围； - `color="m"`设置线条颜色； - `height=7`设置图形的高度，确保可视化效果清晰。 通过`jointplot()`，读者可以直观地理解变量之间的相关性和数据分布情况，这对于数据探索和初步分析非常有用。带标注的热力图则会在后续章节中介绍，通常用于呈现二维数据中每个单元格（如行和列）间的关联度，通过添加标签或颜色编码来增强可读性。 学习这个系列，读者不仅可以提升Python编程技能，还能掌握如何有效地利用各种可视化工具来传达复杂的数据故事。通过每天一图的形式，逐步深入理解和实践Python数据可视化，无论是初学者还是进阶者都能从中获益良多。