透過視覺化的鏡頭：使用 Python 發現隱藏的見解

在當今數據驅動的世界中，能夠從大量數據中提取有意義的見解至關重要。 資料視覺化提供了一個強大的工具，可以幫助您探索和理解複雜資料集。本文將引導您使用 python 的視覺化函式庫發現隱藏的見解並做出更好的決策。

Matplotlib：基本的 2D 繪圖

Matplotlib 是一個廣泛使用的 Python 函式庫，用於建立各種類型的 2D 圖表。以下是一個簡單的範例，展示如何使用 Matplotlib 繪製散佈圖：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 创建散点图
plt.scatter(x, y)

# 显示图表
plt.show()

Seaborn：進階 2D 繪圖

Seaborn 建構在 Matplotlib 之上，它擴展了功能，提供了更高級別的 2D 繪圖。 Seaborn 提供了一系列用於建立互動式和美觀的圖表的高級函數。

import seaborn as sns

# 数据
df = sns.load_dataset("iris")

# 创建小提琴图
sns.violinplot(data=df, x="species", y="petal_length")

# 显示图表
plt.show()

Plotly：互動式 3D 繪圖

Plotly 是一個強大的函式庫，用於建立互動式的 3D 圖表。它允許用戶縮放、平移和旋轉圖表，從而從各個角度查看數據。

import plotly.graph_objects as Go

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
z = [3, 6, 9, 12, 15]

# 创建表面图
surface = go.Surface(x=x, y=y, z=z)

# 创建图布局
layout = go.Layout(scene=dict(xaxis=dict(title="X"),
yaxis=dict(title="Y"),
zaxis=dict(title="Z")))

# 创建图
fig = go.Figure(data=[surface], layout=layout)

# 显示图表
fig.show()

Bokeh：動態和互動式視覺化

Bokeh 可讓您建立動態和互動的視覺化，其中使用者可以縮放、平移、選擇資料點並執行其他操作。

from bokeh.plotting import figure, output_file, show

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 创建线条图
p = figure(title="交互式线条图", x_axis_label="X", y_axis_label="Y")
p.line(x, y, legend="Line", line_width=2)

# 输出到 html 文件
output_file("interactive_line_plot.html")

# 显示图表
show(p)

結論

Python 的視覺化函式庫為資料探索和見解發現提供了強大的工具。透過利用 Matplotlib、Seaborn、Plotly 和 Bokeh 等函式庫，您可以建立從簡單的 2D 圖表到複雜的互動式 3D 視覺化的各種圖表。這些視覺化有助於識別趨勢、模式和異常值，從而做出更明智的決策。透過有效利用 Python 的視覺化功能，您可以更深入地了解數據，發現隱藏的見解並推動業務成果。

以上是透過視覺化的鏡頭：使用 Python 發現隱藏的見解的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！