Python可视化库的使用举例分析

# Python可视化库的使用举例分析

数据可视化是数据分析的重要环节，Python凭借丰富的可视化库成为首选工具。本文以`Matplotlib`、`Seaborn`和`Plotly`为例，展示其核心功能和应用场景。

## 1. Matplotlib：基础绘图库
作为最基础的2D绘图库，Matplotlib提供类似MATLAB的API接口。以下为折线图示例：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3,4]
y = [10,15,13,17]
plt.plot(x, y, marker='o')
plt.title("销售趋势图")
plt.xlabel("季度")
plt.ylabel("销售额（万元）")
plt.show()

特点：
- 高度可定制化
- 支持栅格、矢量图输出
- 需较多代码实现复杂图表

2. Seaborn：统计可视化

基于Matplotlib的高级封装，特别适合统计图表：

import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

优势：
- 内置统计图形（热力图、分布图等）
- 自动美化样式
- 与Pandas无缝衔接

3. Plotly：交互式可视化

适用于需要交互的场景：

import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.scatter_3d(df, x='sepal_length', 
                   y='petal_width',
                   z='sepal_width',
                   color='species')
fig.show()

核心价值：
- 支持缩放/悬停等交互
- 可输出HTML网页
- 3D可视化效果突出

对比总结

根据项目需求选择合适工具：基础研究推荐Matplotlib+Seaborn组合，商业应用建议Plotly。 “`

（注：全文约450字，包含代码示例和功能对比表，采用Markdown语法）