Python常用图形及动画代码可视化汇总 更新中…

简介：
本系列文章汇集了使用Python进行数据可视化的常见图表和动画的代码示例，持续更新中，适合编程与数据分析爱好者参考学习。 在Python中的数据可视化是数据分析过程中不可或缺的一部分，它有助于我们直观地理解数据的分布与关系。本段落将重点介绍如何使用matplotlib、pandas以及seaborn库来实现离散型变量及数值型变量的数据可视化，并探讨了不同类型图表的应用场景。 **一、离散型变量的可视化** 1. **饼图**: 饼图用于展示各类别占整体的比例，可以采用`plt.pie()`函数（matplotlib模块）或数据框中的`plot.pie()`方法(pandas)来绘制。这些工具支持自定义颜色和标签设置。 2. **条形图**: - 使用matplotlib时, 可以通过不同的参数实现垂直、水平以及堆叠的条形图表。 - 在pandas中，可以通过数据框的方法直接创建简单的或复杂的条形图结构。 - seaborn提供了更美观的设计选项来绘制水平和交错排列的条形图。 **二、数值型变量的可视化** 1. **直方图与核密度曲线**: 直方图用于展示频数分布；而核密度估计则有助于识别数据集中的模式。这些图形可以通过`plt.hist()`（matplotlib）、`plot.hist()`（pandas）以及`sns.kdeplot()`(seaborn)等函数实现，支持分组和组合显示。 2. **箱线图**: 箱形图能清晰地展示一组数值型数据的分布情况。使用`boxplot()`方法可以轻松绘制单个或多个样本集，并且可以通过添加颜色编码来区分不同类别（seaborn）。 3. **小提琴图**: 小提琴图表结合了箱线图和核密度曲线的优点，能够提供更丰富的统计信息。通过`sns.violinplot()`函数可以轻松创建这类图形并进行分组展示。 4. **折线图**：此类型图表用于显示数据随时间变化的趋势。matplotlib、pandas都提供了相应的功能来绘制单条或多条的折线，并支持添加额外的信息如标签和网格等。 **三、关系型数据可视化** 1. **散点图**: 散点图通过散列在二维平面上的数据点，能够揭示两个变量之间的相互作用。matplotlib与pandas都提供了`scatter()`方法来创建这种图表；seaborn则进一步优化了这些功能以处理更复杂的关系。 2. **气泡图**：此类型图形是在散点图的基础上增加了一个维度（通常是大小）来表示第三个变量，从而提供更多的信息量。可以使用matplotlib中的自定义设置实现这一效果。 3. **热力图**: 热力图通过颜色变化展示矩阵数据的分布情况，在探索大规模数据集时非常有用。seaborn库提供了`sns.heatmap()`函数来进行这种类型的可视化，并允许用户定制色谱以适应特定需求。 4. **多个图形合并**：matplotlib支持创建多子图布局，可以利用`plt.subplots()`来实现这一功能，从而在一个更大的图表中展示多种不同的视图。 以上内容仅涵盖Python数据可视化的基础应用。实际操作时可以根据具体需要进行更复杂的定制和优化，例如自定义颜色、调整透明度以及添加注释等。随着技术的进步，更多的可视化库如plotly或bokeh也在提供更加交互式的图形体验。