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引言
數據可視化是數據分析中弗成或缺的一部分，它可能幫助我們更直不雅地懂得數據，發明數據中的形式跟趨向。Matplotlib跟Seaborn是Python中兩個非常風行的數據可視化庫，它們供給了豐富的圖表繪製功能，可能幫助我們輕鬆創建各品種型的圖表。本文將具體介紹Matplotlib跟Seaborn的基本知識，並展示怎樣利用它們繪製各種數據可視化圖表。
Matplotlib基本
1. 安裝與導入
起首，確保你曾經安裝了Matplotlib庫。可能利用以下命令停止安裝：
pip install matplotlib
然後，在Python代碼中導入Matplotlib：
import matplotlib.pyplot as plt
2. 繪製基本圖表
Matplotlib供給了多種基本圖表繪製方法，包含折線圖、散點圖、柱狀圖、直方圖、餅圖等。
2.1 折線圖
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y, label='sin(x)', color='blue', linestyle='--')
plt.xlabel('X軸')
plt.ylabel('Y軸')
plt.title('正弦函數曲線')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
2.2 散點圖
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
plt.scatter(x, y, color='red', marker='o')
plt.title('隨機散點圖')
plt.xlabel('X軸')
plt.ylabel('Y軸')
plt.grid(True)
plt.show()
2.3 柱狀圖
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [3, 7, 5, 4]
plt.bar(categories, values, color='green')
plt.xlabel('類別')
plt.ylabel('值')
plt.title('柱狀圖')
plt.show()
Seaborn高等數據可視化
1. 安裝與導入
確保你曾經安裝了Seaborn庫，可能利用以下命令停止安裝：
pip install seaborn
然後，在Python代碼中導入Seaborn：
import seaborn as sns
2. 利用Seaborn繪製圖表
Seaborn供給了很多高等圖表繪製功能，可能簡化圖表創建過程，並主動利用一些美化後果。
2.1 點圖
import pandas as pd
tips = sns.load_dataset('tips')
sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', hue='smoker', data=tips)
plt.title('點圖')
plt.show()
2.2 箱線圖
sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=tips)
plt.title('箱線圖')
plt.show()
2.3 熱力圖
corr = tips.corr()
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('熱力圖')
plt.show()
總結
Matplotlib跟Seaborn是Python中非常富強的數據可視化東西，經由過程本文的介紹，信賴你曾經控制了它們的基本利用方法。在現實利用中，你可能根據本人的須要抉擇合適的圖表範例，並經由過程調劑參數來美化圖表。經由過程壹直練習，你將可能純熟地利用這些東西來創建各種精美的數據可視化圖表。