Matplotlib：基础绘图库
Matplotlib 是一个灵活且功能强大的 2D 绘图库，它提供了一系列函数来创建各种类型的图表。
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个简单的折线图
plt.plot([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8])
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.title("折线图示例")
plt.show()
Seaborn：统计图形
Seaborn 构建在 Matplotlib 之上，提供了一个高级接口，专门用于创建美观且信息丰富的统计图形。
import seaborn as sns
# 创建一个直方图
sns.distplot(data["age"])
plt.xlabel("年龄")
plt.ylabel("频率")
plt.title("年龄分布图")
plt.show()
Plotly：交互式图表
Plotly 允许创建交互式图表，这些图表可以在浏览器中缩放、平移和旋转。
import plotly.express as px # 创建一个 3D 散点图 fig = px.scatter_3d(data, x="x", y="y", z="z") fig.show()
自定义图表
使用 Matplotlib 和 Seaborn，我们可以轻松地自定义图表的外观和功能。
MATLAB与VB混合编程技术研究 WORD版
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本文档主要讲述的是MATLAB与VB混合编程技术研究；着重探讨了在VB应用程序中集成MATLAB实现程序优化的四种方法，即利用Matrix VB、调用DLL动态链接库、应用Active自动化技术和动态数据交换技术,并分析了集成过程中的关键问题及其基本步骤。这种混合编程实现了VB的可视化界面与MATLAB强大的数值分析能力的结合。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看
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# 更改图表样式
plt.style.use("ggplot")
# 添加图例
plt.legend(["series1", "series2"])
# 调整字体大小
plt.rcParams["font.size"] = 14
数据准备和探索
在进行可视化之前，准备和探索数据至关重要。python 提供了 NumPy 和 pandas 等库来处理和分析数据。
import numpy as np
import pandas as pd
# 导入数据
data = pd.read_csv("data.csv")
# 清洗数据
data["age"] = data["age"].fillna(data["age"].mean())
# 探索数据
print(data.describe())
结论
Python 数据可视化是一项强大的工具，可将复杂数据转化为直观且可操作的见解。通过 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 等库，我们可以创建各种类型的图表，自定义其外观，并探索数据以发现有意义的模式。利用 Python 的数据可视化功能，我们可以有效地沟通和理解数据，从而做出明智的决策。
