前言
利用 Python 可视化数据通常并不复杂，主要依赖 matplotlib 和 seaborn 两个库。通过这两个库，我们可以轻松将表格数据转化为直观的图形。
我们用 Python 可以做出哪些可视化图形？
当你给别人一个表格时，既不舒服，也不好看。最重要的是不够直观！下面我们就用一个简单的数据集作为例子，展示用 Python 做出的多种可视化效果，并附有相关代码。
导入数据集与库
首先，我们需要导入必要的库并准备数据。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 设置绘图风格
sns.set(style="whitegrid")
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号
# 模拟数据
np.random.seed(42)
data = pd.DataFrame({
'Gender': np.random.choice(['Male', 'Female'], 100),
'Age': np.random.randint(20, 60, 100),
'BMI': np.random.normal(25, 5, 100),
'Income': np.random.randint(3000, 20000, 100)
})
可视化为直方图
直方图用于显示数据的分布情况。
plt.figure(figsize=(8, 5))
sns.histplot(data['BMI'], kde=True)
plt.title('BMI 分布直方图')
plt.show()
