20种Python数据可视化绘图 直接复制可用
itomcoil 2025-01-21 18:35 24 浏览
本文介绍20种python数据绘图方法，可直接用于科研绘图或汇报用图。
1.折线图 (Line Plot) - 描述数据随时间或其他变量的变化。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# 绘制折线图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(x, y, label="Sine Wave", color='b', linewidth=2)
# 添加标题和标签
plt.title('Sine Wave Example', fontsize=16)
plt.xlabel('X axis', fontsize=14)
plt.ylabel('Y axis', fontsize=14)
# 显示网格
plt.grid(True)
# 显示图例
plt.legend()
# 显示图形
plt.show()
2.散点图 (Scatter Plot) - 用于展示两个变量之间的关系。
3.条形图 (Bar Plot) - 比较不同类别的数值。
4.直方图 (Histogram) - 数据分布的可视化。
5.盒状图 (Box Plot) - 显示数据的分布情况及异常值。
6.热力图 (Heatmap) - 用于展示二维数据的热度分布。
7.3D 绘图 (3D Plot) - 展示三维数据。
8.交互式图形 (Plotly) - 用于展示交互式可视化。
9.堆叠条形图 (Stacked Bar Chart) - 展示各类别数据的组成部分。
10.雷达图 (Radar Chart) - 用于比较多个变量在不同类别下的表现。
11.热图与回归线结合（Heatmap with Regression Line）。
12.多层次柱状图 (Hierarchical Bar Plot) - 显示不同类别的数据层级关系。
13.配对图 (Pair Plot) - 显示多个变量间的关系。
14.小提琴图 (Violin Plot) - 展示不同类别数据的分布。
15.热力图（带有自定义颜色映射） - 展示数据点之间的关系和强度。
16.面板图 (Facet Grid) - 根据类别分面绘制多图。
17.聚类图 (Clustermap) - 基于数据的层次聚类展示数据间的相似性。
18.地图热力图 (Geospatial Heatmap) - 显示地理位置的数据热度。
19.联合图 (Joint Plot) - 展示两个变量的关系，并显示其分布。
20.Violin + Box Plot (结合小提琴图与盒状图) - 更详细地展示分布信息。
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