Python数据分析学习笔记八

本文将详细阐述Python数据分析学习笔记八的内容。学习笔记八主要涉及到数据可视化方面的知识，包括matplotlib、seaborn等常用的数据可视化工具的使用。

一、matplotlib基本用法

1. 导入matplotlib库

import matplotlib.pyplot as plt

2. 绘制折线图

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(x, y)
plt.show()

3. 设置图表属性

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(x, y)
plt.title("折线图示例")
plt.xlabel("X轴")
plt.ylabel("Y轴")
plt.show()

seaborn是基于matplotlib的Python数据可视化库，提供了一些高级函数和方法，可以更方便地绘制各种类型的图表。

1. 导入seaborn库

import seaborn as sns

2. 绘制柱状图

x = ["A", "B", "C", "D"]
y = [10, 20, 15, 30]
sns.barplot(x, y)
plt.title("柱状图示例")
plt.xlabel("X轴")
plt.ylabel("Y轴")
plt.show()

3. 绘制散点图

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
sns.scatterplot(x, y)
plt.title("散点图示例")
plt.xlabel("X轴")
plt.ylabel("Y轴")
plt.show()

1. 绘制饼图

sizes = [30, 40, 20, 10]
labels = ["A", "B", "C", "D"]
plt.pie(sizes, labels=labels)
plt.title("饼图示例")
plt.show()

2. 绘制直方图

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
plt.hist(x, bins=5)
plt.title("直方图示例")
plt.xlabel("数值")
plt.ylabel("频数")
plt.show()

3. 绘制热力图

import numpy as np

data = np.random.rand(5, 5)
sns.heatmap(data)
plt.title("热力图示例")
plt.show()

通过以上例子，我们了解了matplotlib和seaborn的基本用法，以及一些常用的数据可视化图表的绘制方法。掌握这些基础知识，将有助于我们更好地展示和分析数据。