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Python提升篇：利用Matplotlib实现数据可视化（二）

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简介：
本教程为《Python提升篇：利用Matplotlib实现数据可视化》系列课程第二部分，深入讲解如何使用Python中的Matplotlib库进行高效的数据分析和展示。 简介 在使用Matplotlib进行数据可视化的过程中，我们将继续探索如何利用该工具绘制图像。为了获取本篇文章的代码与使用数据，请关注“懒编程”公众号并回复关键字data2。 箱线图（BoxPlot）也称作箱须图（Box-whisker Plot），它通过五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值来描述一组数据的分布情况。

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  • Python提升篇：利用Matplotlib实现数据可视化（二）
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    本教程为《Python提升篇：利用Matplotlib实现数据可视化》系列课程第二部分，深入讲解如何使用Python中的Matplotlib库进行高效的数据分析和展示。 简介 在使用Matplotlib进行数据可视化的过程中，我们将继续探索如何利用该工具绘制图像。为了获取本篇文章的代码与使用数据，请关注“懒编程”公众号并回复关键字data2。 箱线图（BoxPlot）也称作箱须图（Box-whisker Plot），它通过五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值来描述一组数据的分布情况。
     
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    本教程是Python初学者学习matplotlib数据可视化的第二部分，深入讲解如何使用该库进行基本图表绘制和美化。适合对编程有一定了解并完成第一部分学习的人士。 Python 入门 matplotlib数据可视化基础【二】分析特征之间的关系【散点&折线图】 绘制散点图适用场景： 散点图是以一个特征为横坐标，另一个特征为纵坐标，利用坐标点的分布形态反映特征间的统计关系的一种图形。它可以提供以下关键信息：1）特征之间是否存在数值或者数量的关联趋势，如果存在，则可以判断是线性的还是非线性的；2）发现异常值；3）通过散点的疏密程度和变化趋势表示两个特征的数据量关系，如果有三个特征，则其中一个为类别型。可以通过改变不同特征对应的点的颜色或形状来了解多个特征之间的关系。 绘制折线图适用场景： 使用plot函数可以绘制折线图，它用于展示数据随时间或其他连续变量的变化情况。通过观察线条的走向和趋势可以帮助理解两个变量间的关联性及其变化规律。 综合实现分析特征之间的关系：利用scatter函数和plot函数结合应用，能够更全面地解析不同特征间的关系，并从中提取有价值的信息进行进一步的数据探索与决策支持。
     
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