废话不多说,开始正题。正所谓,一图胜千言,经常做数据分析的都知道,数据可视化是分析报告中的关键,一张或多张优秀的图表就足以突出结论,润色报告,获得boss的肯定。
这个系列将带大家熟悉常见的可视化图表,并基于python进行绘制。该系列文章主要基于Python Graph Gallery[1]进行二次创作,并大量参考matplotlib gallery[2]、seaborn gallery[3]、ployly gallery[4]、pyecharts[5]等可视化python库,另外也基于一些优秀的可视化网站(例如图形库[6]、数据可视化工具目录[7]等)对该系列内容进行了适当补充,同时借助了chatGPT对相关代码进行了优化、改错和重构。
常见的可视化图表一般可分为以下七大类
为了方便大家记忆和理解,这里整理了一份常见可视化图表的思维导图如下
以上就是数据分析中常见的可视化图表,后续就是如何利用python去绘制基本的数据图表了~
共勉~
[1]
Python Graph Gallery: https://python-graph-gallery.com/
[2]
matplotlib gallery: https://matplotlib.org/3.1.1/gallery/index.html
[3]
seaborn gallery: https://seaborn.pydata.org/examples/index.html
[4]
ployly gallery: https://plotly.com/python/
[5]
pyecharts: https://gallery.pyecharts.org/#/README
[6]
图形库: https://vis.zone/lib/
[7]
数据可视化工具目录: https://datavizcatalogue.com/ZH/index.html