~琼森·卡马克

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tanjimajha12
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~琼森·卡马克

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数据可视化将数据转换成几乎任何人都能理解的图像,这对于向视觉导向型人群解释数字的意义具有重要意义




可视化

对于处理数据的人来说,数字并不总是有意义的。这就是数据可视化的作用所在。这是一种将这些数字编码成图像的技术,这对获得有意义的见解更有帮助。这是每个数据科学过程中 爱沙尼亚手机号码列表 必不可少的步骤之一。

但是,如果数据可视化对您来说是一个新术语,请不要感到沮丧。我们将在本博客中讨论 Python 中的数据可视化。

如果您是 Python 初学者,我建议您在继续学习之前先参考一下此博客,以防您还没有参考过 :)

为什么使用 Python 进行数据可视化?
使用 Python 进行数据可视化的 8 种流行方法
尽管有很多可用于数据可视化的工具,但 Python 却只有少数几个最佳库,可让任何数据集的 Python 可视化变得轻松。这些库使 Python 可视化对于大型和小型数据集都变得经济实惠。互联网上有几门课程专门介绍使用 Python 进行数据可视化,尤其是使用 Matplotlib。Matplotlib 对于创建和呈现 Python 可视化非常有用。

Python中流行的数据可视化库:
一些最流行的 Python 数据可视化库包括:

Matplotlib
西伯恩
熊猫
情节
以及更多
此外,我们将使用这些库创建不同类型的 Python 可视化。

Python 可视化的类型:
让我们探索不同类型的 Python 可视化技术。我们将使用带有 Python 的 Jupyter 笔记本编写所有代码。

可视化



首先,我们将使用以下代码导入 Python 可视化库。

进口 2
导入所有必要的库
请记住,%matplotlib inline仅适用于 jupyter 笔记本,如果您使用其他编辑器,则将在所有绘图命令末尾使用:plt.show() 以使图形在另一个窗口中弹出。

现在,我们将从 Seaborn 库导入内置虹膜数据集,该数据集将用于创建各种 Python 可视化。
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