检查点
揭开故事的面纱
学习使用 Matplotlib 的数据可视化基础知识。创建并解读折线图、柱状图、散点图和饼图,以直观地传达从已清洗和探索过的数据中获得的洞察。
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Data visualization process
代码示例
1plt.plot(x_values, y_values, marker='o', linestyle='-', color='blue')
1import matplotlib.pyplot as plt 2 3# 示例数据 4months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun'] 5revenue = [10, 12, 9, 14, 16, 18] 6 7# 创建折线图 8plt.plot(months, revenue, color='blue', linestyle='--', marker='o', label='Revenue') 9 10# 添加标签和标题 11plt.xlabel('月份') 12plt.ylabel('收入(单位:千美元)') 13plt.title('月度收入趋势') 14plt.legend() 15 16# 显示图表 17plt.show()
代码示例
1plt.bar(categories, values, color='orange')
1import matplotlib.pyplot as plt 2 3# 示例数据 4months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun'] 5active_users = [120, 150, 100, 180, 170, 200] 6 7# 创建柱状图 8plt.bar(months, active_users, color='orange') 9 10# 添加标签和标题 11plt.xlabel('月份') 12plt.ylabel('活跃用户数') 13plt.title('月度活跃用户数') 14 15# 显示图表 16plt.show()
代码示例
1plt.scatter(x_values, y_values, color='purple')
1import matplotlib.pyplot as plt 2 3# 示例数据 4study_hours = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] 5grades = [55, 60, 65, 70, 75, 85, 90] 6 7# 创建散点图 8plt.scatter(study_hours, grades, color='purple') 9 10# 添加标签和标题 11plt.xlabel('学习时长(小时)') 12plt.ylabel('成绩(百分制)') 13plt.title('学习时间与成绩关系') 14 15# 显示图表 16plt.show()
代码示例
1plt.pie(values, labels=categories, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
1import matplotlib.pyplot as plt 2 3# 示例数据 4content_types = ['视频', '文章', '测验', '项目'] 5preferences = [40, 25, 20, 15] 6 7# 创建饼图 8plt.pie(preferences, labels=content_types, autopct='%1.1f%%', startangle=140) 9 10# 添加标题 11plt.title('学习者内容偏好') 12 13# 显示图表 14plt.show()
Quiz
单选题
哪种图表最适合展示某个值在连续时间段内的变化情况,例如追踪一年中每周的平均气温?
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