二三维数据可视化/数字孪生

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当今Python中最流行的数据可视化库是 Matplotlib 和 Seaborn。Matplotlib是一个功能强大的绘图库，可以创建各种类型的图表，而 Seaborn 则是基于 Matplotlib 的高级数据可视化库，提供了更简单、更美观的绘图风格以及更多的统计图表。下面是一些 Python 数据可视化分析案例的详解：1. 折线图折线图是一种经典的数据可视化方式，可以用于表示随时间变化的数据。下面是一个使用 Matplotlib 绘制折线图的例子：```pythonimport matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5]y = [3, 7, 2, 5, 9]plt.plot(x, y)plt.show()```上述代码将绘制一个简单的折线图，横坐标是 x 列表，纵坐标是 y 列表。2. 散点图散点图是一种用于表示两个变量之间关系的方式，通常用于探索数据中的趋势和异常值。下面是一个使用 Seaborn 绘制散点图的例子：```pythonimport seaborn as snstips = sns.load_dataset("tips")sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)```上述代码将绘制一个餐厅账单和小费之间的散点图，横坐标是账单总金额，纵坐标是小费金额。

3. 直方图直方图是一种用于表示连续变量分布的方式，通常用于了解数据的分布情况。下面是一个使用 Matplotlib 绘制直方图的例子：```pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata = np.random.randn(1000)plt.hist(data, bins=30)plt.show()```上述代码将绘制一个随机生成的数据集的直方图，bin 参数指定直方图的柱数。4. 箱线图箱线图是一种用于表示数据分布和异常值的方式，通常用于比较多个组之间的差异。下面是一个使用 Seaborn 绘制箱线图的例子：```pythonimport seaborn as snstips = sns.load_dataset("tips")sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)```上述代码将绘制一个表示不同周几账单总金额分布情况的箱线图。5. 热力图热力图是一种用于表示数据密度的方式，通常用于探索数据的相关性。下面是一个使用 Seaborn 绘制热力图的例子：```pythonimport seaborn as snsflights = sns.load_dataset("flights").pivot("month", "year", "passengers")sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d", cmap="YlGnBu")```上述代码将绘制一个表示航班乘客数量的热力图，横坐标是年份，纵坐标是月份。以上是一些 Python 数据可视化分析的例子，您可以根据具体需求选择不同的图表类型和绘图库。同时，这些例子只是入门级别，数据可视化的应用场景非常广泛，您可以在实践中不断发掘更多的用法。

文章来源:https://blog.csdn.net/2301_81874719/article/details/139550937