数据可视化
Matplotlib & Seaborn

从基础绘图到专业级数据故事,掌握Python最强大的可视化工具链
Publication-Quality Visualization Made Simple

基础绘图

掌握折线图、散点图、柱状图、直方图的核心技能

图表定制

学会标题、标签、图例、颜色等元素的专业化定制

统计图表

使用Seaborn创建热力图、箱线图、小提琴图等高级图表

Matplotlib 基础绘图

Python数据可视化的基石,提供完全的自定义控制

四种核心图表类型

1

折线图 Line Plot

展示数据随时间的变化趋势

2

柱状图 Bar Chart

比较不同类别的数据大小

3

散点图 Scatter Plot

探索两个变量之间的关系

4

直方图 Histogram

显示数据的分布特征

# Matplotlib基础示例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建基础折线图
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x, y, linewidth=2, color='#FF6A00')
plt.title('Matplotlib 基础折线图', fontsize=16, fontweight='bold')
plt.xlabel('X轴', fontsize=12)
plt.ylabel('Y轴', fontsize=12)
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.show()

Seaborn 高级统计图表

基于Matplotlib构建,专注于统计数据可视化的高级库

Seaborn Function Overview

热力图 Heatmap

展示数据间的相关性和模式

sns.heatmap(data, annot=True, cmap='coolwarm')

箱线图 Boxplot

显示数据分布和异常值

sns.boxplot(x='category', y='value', data=df)

小提琴图 Violin Plot

结合箱线图和密度图的优势

sns.violinplot(x='group', y='score', data=df)

关系图 Relationship Plots

探索多变量间的复杂关系

sns.pairplot(df, hue='species')

Matplotlib vs Seaborn

选择合适的可视化工具,事半功倍

Data Visualization Comparison
特性 Matplotlib Seaborn
学习难度 需要更多代码和配置 高级API,更简洁
自定义程度 完全控制每个元素 基于主题的快速美化
默认样式 需要手动美化 内置美观的默认样式
统计功能 需要手动计算统计量 内置统计变换
适用场景 精细控制、出版级图表 快速探索、统计分析

Matplotlib 优势

  • 完全的自定义控制
  • 广泛的图表类型支持
  • 底层绘图能力强大
  • 出版级质量输出

Seaborn 优势

  • 简洁的API设计
  • 内置统计功能
  • 默认美观的样式
  • 快速探索性分析

子图与多图表布局

在单一画布上创建复杂的图表组合

Seaborn Axis Grids

关键技术

plt.subplot()
plt.subplots()
GridSpec布局
FacetGrid分面
# 创建2x2子图布局
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8))

# 折线图
axes[0, 0].plot(x, y1)
axes[0, 0].set_title('Line Plot')

# 散点图
axes[0, 1].scatter(x, y2)
axes[0, 1].set_title('Scatter Plot')

plt.tight_layout()
plt.show()

交互式数据仪表盘

使用Plotly和Bokeh创建动态交互式可视化

Plotly 特性

  • 交互式缩放和平移

    支持鼠标操作的动态图表

  • Web原生支持

    直接嵌入网页应用

  • 响应式设计

    自适应各种设备尺寸

Bokeh 特性

  • 服务器架构

    支持实时数据更新

  • 高度可定制

    灵活的布局和组件

  • 大数据处理

    高性能数据可视化

AI生成可视化

人工智能驱动的下一代数据可视化技术

自动图表选择

AI根据数据类型智能推荐最适合的图表

智能配色方案

基于色彩理论的自动配色系统

数据驱动布局

根据数据特征优化图表布局

自动报表生成

一键生成完整的数据分析报告

可视化最佳实践

掌握专业级数据故事讲述技巧

1

选择合适的图表类型

根据数据特性和分析目标选择最适合的可视化方式

2

保持设计简洁

避免图表过载,突出关键信息和数据洞察

3

讲好数据故事

用图表引导观众发现数据中的模式和趋势

Data Visualization Best Practices

学习路径

从零开始的完整学习体系

1

基础语法掌握

学习Matplotlib基本语法和核心概念

1-2周
2

图表定制技能

掌握颜色、标签、图例等元素的自定义

2-3周
3

Seaborn进阶

学习统计图表和高级可视化技术

3-4周
4

交互式可视化

探索Plotly和Bokeh的交互式特性

4-5周

实战项目

构建专业的数据可视化作品集

多图表报告

为Pandas分析项目创建完整的可视化报告

数据概览仪表盘
趋势分析图表
相关性热力图
分布分析图

交互式仪表盘

使用Plotly/Bokeh构建动态数据监控面板

实时数据更新
交互式筛选器
动态图表联动
响应式设计
Different Types of Seaborn Plots

开始你的数据可视化之旅

掌握Matplotlib与Seaborn,让数据讲述精彩故事
从基础绘图到专业级交互式仪表盘,全面提升你的数据可视化技能

50K+
学习者
200+
实战案例
4.9/5
用户评分
24h
快速上手