matplotlib与seaborn：饼图与密度图实战应用

本资源主要介绍了Python中两种常用的数据可视化工具matplotlib和seaborn在创建图表方面的应用，特别是饼图和密度图在数据探索中的作用。饼图主要用于表示一个维度下各项指标占总体的比例，适用于展示各类别之间的相对大小关系，有助于整体与个体的对比，适用于数据类别较少的情况。在matplotlib中，通过`plt.pie()`函数绘制饼图，参数如`x`表示各部分占比，`explode`控制部分偏离中心的程度，`labels`用于设置标签，`colors`指定颜色，`startangle`设置起始绘制角度，`shadow`控制是否显示阴影，`labeldistance`调整标签位置，`radius`定义饼图半径。 密度图则针对连续变量的探索，seaborn库提供了方便的接口来呈现数据的分布情况，这对于检测异常值和理解变量特性非常有用。在seaborn的`distplot()`或`kdeplot()`函数中，用户可以输入数据`a`，并可以通过`bins`控制直方图的柱数，`hist`、`kde`和`rug`分别决定是否绘制直方图、核密度估计和垂直线条。此外，还可以通过`color`设置颜色，`vertical`调整y轴显示方式，`norm_hist`控制直方图的高度表示密度而非计数，以及自定义轴标签。 通过这两个图形，数据分析师可以有效地理解和呈现数据的分布特征，辅助决策和后续的数据分析工作。在实际应用中，根据数据特性和需求选择合适的图表类型是非常关键的。