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了解python3数据可视化字段是什么？这个问题可能是我们日常学习或工作经常见到的。希望通过这个问题能让你收获颇深。下面是小编给大家带来的参考内容，让我们一起来看看吧！
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一、数据可视化介绍
数据可视化是指将数据放在可视环境中、进一步理解数据的技术，可以通过它更加详细地了解隐藏在数据表面之下的模式、趋势和相关性。
Python提供了很多数据可视化的库：
l matplotlib
l pandas
l matlpotlib和pandas结合
利用pandas进行数据读取、数据清洗和数据选取等操作，再使用matlpotlib显示数据。
二、Python数据可视化学习
l 了解几大常用的可视化库，比如特性、使用场景、效果图等；
l 选择一款适合自己的第三方库，比如要做国内地图类的项目，选择pyecharts；
l 学习该库的绘图原理，各种函数调用和参数修改，就是所谓的"调参"；
l 不断练习、练习、练习；
三、matplotlib简介和简单使用
matplotlib画图的子库：
l pyplot子库
l 提供了和matlab类似的绘图API，方便用户快速绘制2D图表。
l pylab模块
l 其中包括了许多numpy和pyplot中常用的函数，方便用户快速进行计算和绘图，可以用于IPython中的快速交互式使用。
使用matplotlib快速绘图导入库和创建绘图对象如下：
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(8,4))
实例：
四、pyplot画图简单使用如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt # 首先载入matplotlib的绘图模块pyplot，并且重命名为plt
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x**2)
plt.figure(figsize=(8,4)) #2 创建绘图对象
plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)
plt.plot(x,z,"b--",label="$cos(x^2)$")
plt.xlabel("Time(s)")
plt.ylabel("Volt")
plt.title("PyPlot First Example")
plt.ylim(-1.2,1.2)
plt.legend()
plt.show()显示：
其中：
plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2) plt.plot(x,z,"b--",label="$cos(x^2)$")
感谢各位的阅读！看完上述内容，你们对python3数据可视化字段是什么大概了解了吗？希望文章内容对大家有所帮助。如果想了解更多相关文章内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道。