以下默認所有的操作都先導入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn
壹、折線圖
折線圖可以用來表示數據隨著時間變化的趨勢
Matplotlib
plt.plot(x,?y)
plt.show()
Seaborn
df?=?pd.DataFrame({'x':?x,?'y':?y})
sns.lineplot(x="x",?y="y",?data=df)
plt.show()
二、直方圖
直方圖是比較常見的視圖，它是把橫坐標等分成了壹定數量的小區間，然後在每個小區間內用矩形條（bars）展示該區間的數值
Matplotlib
Seaborn
三、垂直條形圖
條形圖可以幫我們查看類別的特征。在條形圖中，長條形的長度表示類別的頻數，寬度表示類別。
Matplotlib
Seaborn
1plt.show()
四、水平條形圖
五、餅圖
六、箱線圖
箱線圖由五個數值點組成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位數 (median) 和上下四分位數 (Q3, Q1)。
可以幫我們分析出數據的差異性、離散程度和異常值等。
Matplotlib
Seaborn
七、熱力圖
力圖，英文叫 heat map，是壹種矩陣表示方法，其中矩陣中的元素值用顏色來代表，不同的顏色代表不同大小的值。通過顏色就能直觀地知道某個位置上數值的大小。
通過 seaborn 的 heatmap 函數，我們可以觀察到不同年份，不同月份的乘客數量變化情況，其中顏色越淺的代表乘客數量越多
八、散點圖
散點圖的英文叫做 scatter plot，它將兩個變量的值顯示在二維坐標中，非常適合展示兩個變量之間的關系。
Matplotlib
Seaborn
九、蜘蛛圖
蜘蛛圖是壹種顯示壹對多關系的方法，使壹個變量相對於另壹個變量的顯著性是清晰可見
十、二元變量分布
二元變量分布可以看兩個變量之間的關系
十壹、面積圖
面積圖又稱區域圖，強調數量隨時間而變化的程度，也可用於引起人們對總值趨勢的註意。
堆積面積圖還可以顯示部分與整體的關系。折線圖和面積圖都可以用來幫助我們對趨勢進行分析，當數據集有合計關系或者妳想要展示局部與整體關系的時候，使用面積圖為更好的選擇。
十二、六邊形圖
六邊形圖將空間中的點聚合成六邊形，然後根據六邊形內部的值為這些六邊形上色。
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