数据可视化——matplotlib

一、什么是数据可视化 1.1.1、

数据可视化是借助图形化的手段将一组数据以图形的形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的数据处理过程。数据可视化其实就是一个抽象的过程。
可以将数据以图形的形式表示出来，更加直观。

1.1.2、常见的数据可视化方式

有折线图、柱形图、条形图、堆积图、直方图、箱形图、饼图、散点图、气泡图、误差棒图、雷达图、统计地图、3D图表
ps.柱形图与直方图展示的效果非常相似，但是两者又有所不同，主要区别为：

（1）柱形图用于展示离散型数据（记录不同类别的数据）的分布，
     而直方图用于展示连续型数据（一定区间内连续数值所组成的数据）的分布。
（2）柱形图的过矩形填之间具有固定的间隙，而直方图的各矩形条之间没有任何间隙。

1.1.3、选择正确的数据可视化图表

（1）基于比较关系可选择的图表
（2）基于分布关系可选择的图表
（3）基于构成关系可选择的图表
（4）基于联系关系可选择的图表

1.2、常见的数据可视化库

1、Matplotlib（功能强大，代码相对复杂）
Matplotlib是Python编程语言的开源绘图库。它是Python可视化软件包中最突出的，使用最广泛的绘图工具。

2、Seaborn
Seaborn是基于Matplotlib的图形可视化python开源库
Seaborn是在Matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易

3、echarts 和 pyecharts （追求可视化效果，推荐使用）
ECharts，是百度开源，使用 Javascript 实现的开源可视化库ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表
pyecharts 是一个用Python生成 Echarts 图表的类库。

1.3、matplotlib

matplotlib项目是由John D. Hunter等人员开发的。
我们使用的是 Anaconda3中的Jupyter Notebook进行数据可视化的实现。