Python数据可视化常用图表类型有哪些
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数据可视化是为了使得数据更高效的反应数据情况,便于让读者更高效阅读,而不单是自己使用,通过数据可视化突出数据背后的规律,以此突出数据中的重要因素,并且,数据可视化可以将数据变得更加直观。
使用图表数据可视化的作用
使用图表来展示数据主要有三个作用:
表达形象化:使用图表可以化冗长为简洁,化抽象为具体,化深奥为形象,使读者或听众更容易理解主题和观点。 突出重点:通过对图表中数据的颜色和字体等信息的特别设置,可以把问题的重点有效地传递给读者或听众。 体现专业化:恰当、得体的图表传递着制图者专业、敬业、值得信赖的职业形象。专业的图表会极大地提升个人的职场竞争力,为个人发展加分,为成功创造机会。
图表是对数据的可视化展示,精美的图表可以方便用户解读数字之间的关系,相比起枯燥的表格来讲,有助于发现容易被忽视的趋势和规律。通过对趋势和规律的分析,可以帮助用户做出正确的判断。我们将常用的图表类型归类为基础图表和高级可视化图表。
基础图表
柱形图、折线图、饼图、条形图、面积图、散点图、股价图、雷达图、气泡图、曲面图、组合图等
高级可视化图表
树状图、旭日图、直方图、排列图、箱型图、瀑布图、漏斗图、Map地图、动态图表等。
2.折线图
3.饼图
4.面积图
5.散点图
6.雷达图
7.树状图
8.直方图
9.箱形图
10.漏斗图
11.Map地图
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