超实用！用Python进行数据可视化的9种常见方法！

如同艺术家们用绘画让人们更贴切的感知世界，数据可视化也能让人们更直观的传递数据所要表达的信息。

我们今天就分享一下如何用 Python 简单便捷的完成数据可视化。

其实利用 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。

我们用 Python 可以做出哪些可视化图形？

那么这里可能有人就要问了，我们为什么要做数据可视化？比如有下面这个图表：

当然如果你把这张图表丢给别人，他们倒是也能看懂，但无法很直观的理解其中的信息，而且这种形式的图表看上去也比较 low，这个时候我们如果换成直观又美观的可视化图形，不仅能突显逼格，也能让人更容易的看懂数据。

下面我们就用上面这个简单的数据集作为例子，展示用 Python 做出9种可视化效果，并附有相关代码。

导入数据集

可视化为直方图

可视化为箱线图

可视化为小提琴图

可视化为条形图

可视化为折线图

可视化为堆叠柱状图

可视化为散点图

可视化为泡泡图

可视化为饼状图

可视化为热度图

你也可以自己试着根据两个变量比如性别（X 轴）和 BMI（Y 轴）绘出热度图。

结语

本文我们分享了如何利用 Python 及 matplotlib 和 seaborn 库制作出多种多样的可视化图形。通过上面的例子，我们应该可以感受到利用可视化能多么美丽的展示数据。而且和其它语言相比，使用 Python 进行可视化更容易简便一些。