数据可视化是数据分析中非常重要的一环,通过图表和图形,我们可以直观地理解数据的分布、趋势和模式。常用的可视化工具包括Matplotlib、Seaborn、Tableau等。

Matplotlib是一个强大的数据可视化库,可以创建各种类型的图表。
接下来使用Matplotlib对数据进行可视化。

步骤1:导入库

首先,我们需要导入所需的库。Pandas用于数据处理,Matplotlib用于绘图。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

代码解析:
• import pandas as pd:导入Pandas库并简写为pd。
• import matplotlib.pyplot as plt:导入Matplotlib库中的pyplot模块并简写为plt。

步骤2:创建数据框

使用Pandas创建一个包含学生姓名和数学成绩的数据框。

# 创建数据框
data = {
   
    '学生': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '孙七'],
    '数学成绩': [85, 90, 78, 92, 88]
}

# 将字典转换为Pandas数据框。
df = pd.DataFrame(data)

步骤3:设置图表大小
使用Matplotlib的figure函数设置图表的大小。

# 设置图表大小为10x6英寸
plt.figure
06-26 05:08