如何使用Python进行数据可视化？

我用最简单、最直观、新手一看就会的方式教你用 Python 做数据可视化只讲最常用、最实用的部分直接复制代码就能跑Python 数据可视化3 分钟上手Python 最常用两个库Matplotlib基础画图万能Seaborn更好看的图表自动美化第一步安装库复制运行打开终端 / 命令提示符运行bash运行pip install matplotlib seaborn pandas第二步5 种最常用图表直接复制运行我给你完整可运行代码不用准备数据代码自带数据1. 折线图看趋势销量、温度、股价python运行import matplotlib.pyplot as plt # 数据 x [1,2,3,4,5] # 月份 y [10,20,15,28,25] # 销量 # 画图 plt.plot(x, y, linewidth3, colorblue, markero) # 标签 plt.title(月度销量趋势, fontsize14) plt.xlabel(月份) plt.ylabel(销量) # 显示 plt.show()2. 柱状图对比大小成绩、销售额python运行import matplotlib.pyplot as plt x [苹果, 香蕉, 橙子] y [35, 28, 42] plt.bar(x, y, colororange) plt.title(水果销量对比) plt.xlabel(水果) plt.ylabel(销量) plt.show()3. 饼图看占比份额、分类占比python运行import matplotlib.pyplot as plt labels [A类, B类, C类, D类] sizes [15, 30, 45, 10] plt.pie(sizes, labelslabels, autopct%1.1f%%) plt.title(分类占比) plt.show()4. 散点图看相关性身高体重、分数与时间python运行import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x np.random.rand(50) y np.random.rand(50) plt.scatter(x, y, colorred) plt.title(散点图示例) plt.show()5. 直方图看分布成绩分布、年龄分布python运行import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data np.random.randn(1000) plt.hist(data, bins20) plt.title(数据分布) plt.show()第三步Pandas 可视化最实用实际工作中表格数据直接画图一行代码搞定python运行import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 造一个数据框 data { 姓名: [张三, 李四, 王五], 语文: [85, 92, 78], 数学: [90, 88, 95] } df pd.DataFrame(data) # 直接画图 df.plot(kindbar, x姓名, y[语文, 数学]) plt.title(成绩对比) plt.show()超实用总结你只需要记住 4 行任何图表通用模板python运行import matplotlib.pyplot as plt # 1. 导入库 plt.plot(x,y) # 2. 画图bar/pie/hist/scatter plt.title() # 3. 标题 plt.show() # 4. 显示