python之可视化
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发布时间：2024-09-17 03:59
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时间：2024-10-31 04:54
Python中的数据可视化是数据分析的重要环节，它通过图形直观地呈现数据特性。图形的基础包括散点图(scatter plot)用于数值型数据，折线图(line plot)展示时间序列，柱状图(bar plot)则用于分类数据，还有热图(heatmap)、直方图(histogram)、饼状图(pie plot)等，这些都对应了英文特定的术语。
在可视化过程中，术语如画板(figure)、画纸(Axes/Subplot)、坐标轴(Axis)、图例(legend)、网格(grid)以及刻度(tick)等概念是必不可少的。理解这些概念有助于构建清晰的图表。
在Python中，matplotlib和pandas是常用的可视化库，matplotlib提供各种基础图形的绘制，而pandas则常用于数据预处理和可视化。Notebook数据分析报告中，熟练掌握Markdown语法和Jupyter Notebook的快捷键能够大幅提升报告编写效率。
Markdown语法包括标题的编写，从#号的数量来表示层级，以及字体样式、链接、图片、列表、引用和表格等。例如，标题写作#标题，链接用方括号包围文字和链接，图片用感叹号加方括号和链接表示。同时，列表和引用的格式也有明确的规则。
在Notebook中制作幻灯片，只需在单元格工具栏选择幻灯片模式，编辑代码或Markdown内容，并能选择显示的子幻灯片。通过`jupyter nbconvert`命令，可以将Notebook转换为HTML格式的幻灯片，便于在线浏览。
总的来说，Python的可视化工具如matplotlib和pandas，结合Markdown和Jupyter Notebook的特性，为数据展示和报告编写提供了强大的支持。熟练掌握这些工具和语法，能有效提升数据处理和报告制作的效率。
