导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关python如何展示多少个可视化图形的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
怎样用python进行数据可视化
用python进行数据可视化的方法：可以利用可视化的专属库matplotlib和seaborn来实现。基于python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持。
我们只需借助可视化的两个专属库（libraries），俗称matplotlib和seaborn即可。
（推荐教程：Python入门教程）
下面我们来详细介绍下：
Matplotlib：基于Python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持。这对在跨平台互动环境中发布高质量图片很有用。它也可用于动画。
Seaborn：Seaborn是一个Python中用于创建信息丰富和有吸引力的统计图形库。这个库是基于matplotlib的。Seaborn提供多种功能，如内置主题、调色板、函数和工具，来实现单因素、双因素、线性回归、数据矩阵、统计时间序列等的可视化，以让我们来进一步构建复杂的可视化。
Python实现50个常见可视化图
每当我们需要对数据做可视化呈现时，总是疑虑及烦恼所呈现的图形是怎么样的，如何实现。这里给大家分享一下，常见的50种常见可视化图形。
数据源
这里以几个图形数据为例展示。
散点图（Scatter plot）
散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作。
抖动图（Jittering with stripplot）
通常，多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。结果，多个点绘制会重叠并隐藏。为避免这种情况，请将数据点稍微抖动，以便您可以直观地看到它们。
使用 seaborn 的 stripplot() 很方便实现这个功能。
相关图（Correllogram）
相关图用于直观地查看给定数据框（或二维数组）中所有可能的数值变量对之间的相关度量。
更多资料请参考 原文
python怎么可视化
利用 Python 可视化数据并不是很麻烦，因为 Python 中有两个专用于可视化的库 matplotlib 和 seaborn 能让我们很容易的完成任务。
Matplotlib：基于Python的绘图库，提供完全的 2D 支持和部分 3D 图像支持。在跨平台和互动式环境中生成高质量数据时，matplotlib 会很有帮助。也可以用作制作动画。
Seaborn：该 Python 库能够创建富含信息量和美观的统计图形。Seaborn 基于 matplotlib，具有多种特性，比如内置主题、调色板、可以可视化单变量数据、双变量数据，线性回归数据和数据矩阵以及统计型时序数据等，能让我们创建复杂的可视化图形。
python可视化数据分析常用图大集合（收藏）
python数据分析常用图大集合：包含折线图、直方图、垂直条形图、水平条形图、饼图、箱线图、热力图、散点图、蜘蛛图、二元变量分布、面积图、六边形图等12种常用可视化数据分析图，后期还会不断的收集整理，请关注更新！
以下默认所有的操作都先导入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn
一、折线图
折线图可以用来表示数据随着时间变化的趋势
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、直方图
直方图是比较常见的视图，它是把横坐标等分成了一定数量的小区间，然后在每个小区间内用矩形条（bars）展示该区间的数值
Matplotlib
Seaborn
三、垂直条形图
条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。
Matplotlib
Seaborn
1plt.show()
四、水平条形图
五、饼图
六、箱线图
箱线图由五个数值点组成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位数 (median) 和上下四分位数 (Q3, Q1)。
可以帮我们分析出数据的差异性、离散程度和异常值等。
Matplotlib
Seaborn
七、热力图
力图，英文叫 heat map，是一种矩阵表示方法，其中矩阵中的元素值用颜色来代表，不同的颜色代表不同大小的值。通过颜色就能直观地知道某个位置上数值的大小。
通过 seaborn 的 heatmap 函数，我们可以观察到不同年份，不同月份的乘客数量变化情况，其中颜色越浅的代表乘客数量越多
八、散点图
散点图的英文叫做 scatter plot，它将两个变量的值显示在二维坐标中，非常适合展示两个变量之间的关系。
Matplotlib
Seaborn
九、蜘蛛图
蜘蛛图是一种显示一对多关系的方法，使一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰可见
十、二元变量分布
二元变量分布可以看两个变量之间的关系
十一、面积图
面积图又称区域图，强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。
堆积面积图还可以显示部分与整体的关系。折线图和面积图都可以用来帮助我们对趋势进行分析，当数据集有合计关系或者你想要展示局部与整体关系的时候，使用面积图为更好的选择。
十二、六边形图
六边形图将空间中的点聚合成六边形，然后根据六边形内部的值为这些六边形上色。
原文至：
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于python如何展示多少个可视化图形的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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