Python数据可视化之画图

下面我将为你详细讲解“Python数据可视化之画图”的完整攻略。本攻略主要涉及到以下内容：

1. 画图工具的选择：需要选择合适的画图工具，Python可视化库众多，如Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Plotly等，每个工具都有各自的优劣和适用场景。

2. 数据准备：数据是画图的基础，需要针对数据进行清洗、预处理和格式化。

3. 选择画图类型：根据数据类型和需求选择画图类型，例如柱状图、折线图、饼图、散点图等。

4. 设置图表基础属性：设置图表标题、坐标轴标签、图例说明、颜色等基础属性。

5. 添加图形元素：根据需要，添加图形元素，如网格线、数据标签、注释文本等。

接下来，我们以Matplotlib和Seaborn两个库为例，展示画图的具体步骤及代码示例。

使用Matplotlib画图

1. 准备数据

import numpy as np
# 生成随机数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

2. 创建图表

import matplotlib.pyplot as plt
fig,ax = plt.subplots()

3. 添加散点图

ax.scatter(x,y)

4. 设置图表属性

ax.set_title('Random Scatter Plot')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')

5. 显示图表

plt.show()

上述代码可生成一个随机散点图，并设置了图表标题和坐标轴标签。

使用Seaborn画图

1. 准备数据

import seaborn as sns
# 加载titanic数据集
titanic = sns.load_dataset('titanic')

2. 创建图表

sns.set_style('darkgrid')
fig,ax = plt.subplots()

3. 添加柱状图

sns.countplot(x='class',data=titanic,ax=ax)

4. 设置图表属性

ax.set_title('Passenger Class Distribution')
ax.set_xlabel('Class')
ax.set_ylabel('Count')

5. 显示图表

plt.show()

上述代码可生成一个泰坦尼克号乘客等级的柱状图，并设置了图表标题和坐标轴标签。

以上便是本攻略对于Python数据可视化之画图的完整攻略，并提供了Matplotlib和Seaborn两个库的示例。当然，具体的画图过程还需根据实际需求进行细致的设定。