数据可视化工具简介
数据可视化使用数据可视化工具（如matplotlib、tableau、fusion charts、QlikView、High charts、Plotly、D3）帮助处理和分析复杂信息。js等。由于这些工具有助于以图表、图形和地图的形式获得数据和信息的图形化表示，因此数据可视化设计师可以使用这些工具轻松创建大型数据集的可视化表示，从而通过从大型数据集获得洞察力来帮助做出有效决策。
什么是数据可视化工具
有许多数据可视化工具，如Tableau、QlikView、FusionCharts、HighCharts、Datawrapper、Ploty和D3。js等。虽然在日常生活中有大量的数据可视化工具用于数据可视化，但最流行的绘图工具之一是matplot。pyplot。
Hadoop、数据科学、统计和；其他
数据可视化工具中的Matplotlib应用最广泛的原因：
- Matplotlib是python中最重要的绘图库之一</李>
- 整个绘图模块的灵感来自于Matlab中可用的绘图工具</李>
- 主要原因是很多人来自数学、物理、天文学和统计学领域，很多工程师和研究人员都习惯使用Matlab</李>
- Matlab是一个流行的科学计算工具箱，尤其是用于科学计算的工具箱。因此，当人们开始为机器学习/数据科学/人工智能开发特定于python的绘图库时，他们受到了MATLAB的启发，建立了一个名为matplotlib的库
matplotlib。pyplot:matplotlib。pyplot被广泛用于创建带有区域的图形，绘制线条，我们可以将图形形象化。
数据可视化工具示例
以下是提到的例子：
导入matplotlib。pyplot作为plt。
代码：
plt。绘图（[2,4,6,4]）
以上是一个列表，plt。plot将绘制Y轴的这些列表元素，其索引为0,1,2,3，作为其对应的X轴。
代码：
plt。ylabel（\“数字”）
plt。xlabel（\'index\'）
如果我们看一下上面的两行代码，它分别标记了Y轴和X轴。（即，命名两个轴。）
代码：
plt。标题（\'MyPlot\'）
以上代码行将给出该情节的标题。标题告诉我们故事的全部内容。
代码：
plt。show（）
输出：
上面的图（截图1）有一个问题，如果你注意到了，我们没有看到网格状的结构。网格可以帮助您更容易地从绘图中读取值。现在让我们看看如何获得网格。
代码：
plt。绘图（[1,2,3,4]，[1,4,9,16]）
看看上面的代码行，我们没有给出一个数组，而是有两个列表，它们分别成为我们的X轴和Y轴。这里你可以注意到，如果我们的x轴值是2，它对应的y轴值是4，也就是说，y轴值是x轴值的平方。
代码：
plt。ylabel（\'squares\'）
plt。xlabel（\'numbers\'）
plt。网格（）#网格打开
当你给出这个的时候，它会给出一个嵌入网格的图。
代码：
plt。show（）
输出：
现在，我们用一个不同的例子绘制一个不同的图，而不是直线图。
代码：
plt。绘图（[1,2,3,4]，[1,4,9,16]，“ro”）
每个X，Y对都有一个相关的参数，比如颜色和形状，我们可以使用python关键字对参数的功能相应地给出这些参数。
在这种情况下，“ro”表示r红色和o形圆点。
代码：
plt。网格（）
plt。show（）
输出：
假设matplot lib只适用于列表，那么我们不能在数字处理中广泛使用它。我们可以使用NumPy软件包。此外，所有内容都在内部转换为NumPy数组
让我们稍微看看不同的情节：
以下是不同的情节：
代码：
将numpy作为np导入>；
t=np。阿兰奇（0,5,0.2）
上面的行创建0到5之间的值，间隔为0.2。
plt。绘图（t，t**2，\'b--'，label='^2'）\'rs'，\'g^'）
plt。绘图（t，t**2.2，\'rs'，标签=“^2.2”）
plt。绘图（t，t**2.5，\'g^'，标签=“^2.5”）
在上述代码行中，“b–”表示蓝色虚线，“rs”表示红色正方形，“g^”表示绿色三角形。
代码：
plt。网格（）
plt。图例（）
以上代码行添加了一个基于图例的在线标签。传说使故事情节极具可读性。
代码：
plt。show（）
输出：
如果我们希望线宽更大，那么一个名为linewidth的简单参数就可以做到这一点。
代码：
x=[1,2,3,4]y=[1,4,9,16]plt。绘图（x，y，线宽=5.0）
plt。show（）
输出：
matplotlib中的plot函数文档中还有许多其他各种可用参数。pyplot(https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html).
另一件有趣的事情是设置属性：
- x1=[1,2,3,4]y1=[1,4,9,16]
Y1值是X1值的平方
- x2=[1,2,3,4]y2=[2,4,6,8]
Y2值只是X2值的两倍
- 线条=plt。绘图（x1、y1、x2、y2）
通过使用上面的线，我们可以在一行中绘制这些值。所以这里发生的是，它将绘制X1对Y1和X2对Y2，我们将它们存储在一个叫做lines的变量中。此外，我们还可以使用关键字参数更改这些行的属性。
- plt。setp（线条[0]，颜色=r'，线宽=2.0）
这里setp被称为集合属性，分别对应于X1、Y1的行[0]，颜色和线宽是参数。上面这行代码是使用关键字参数编写的（参见屏幕截图6）。
- plt。setp（线条[1]，“颜色”，“g”，“线宽”，2.0）
上面的代码行表示matlab语法。
这里，行[1]分别对应于X2和Y2。我们还有两对参数'color'、'g'和'linewidth'、'2.0'。
我们可以用哪种方式画出这条线：
- 第一种方式是我们在python中使用的原生方式</李>
- 第二种方法最好由有Matlab背景的人使用</李>
代码：
plt。网格（）
放show（）
输出：
结论
在这篇关于数据可视化工具的文章中，我们了解了如何用Python可视化数据。更具体地说，我们已经看到了如何用直线图绘制数据，以及如何用散点图总结变量之间的关系。
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