数据可视化--------常⽤统计图与三维图像⼀.统计图 scatter()能够画出散点图
是时候了解统计图了
1.柱形图
pld.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, hold=None, data=None, **kwargs)
柱形图中 “柱⼦” 的基本位置和长、宽，是由 x、height、width、bottom确定的
最简单的柱形图被禁止的爱
参数解释
x：默认情况下，其值是柱⼦竖直中线的位置全宋词检索
height：柱⼦的⾼度，即 y轴的数据
width：柱⼦的宽度，默认是0.8
bottom：柱⼦底部与x轴的距离，默认为None，即距离为0
橡皮婚姻
稍微复杂点，带上基本参数
如果你觉得图像太过单调不够美观，还有⼀些参数装饰柱⼦
太钢在线倾听有种五彩缤纷的感觉
⾼级操作
（1）堆积柱形图
作⽤：两个柱形图叠加
完美的利⽤了基本参数
（2）簇状柱状图
vist
拓宽⼀下，看有4组数据的柱状图
2.条形图
将柱⼦横过来就是‘条’了
3.饼图
有时候我们需要知道某⼀部分占整体的⽐例，饼图⽆疑是最好的选择
plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, shadow=False, startan日译汉
gle=None, radius=None)
解释如下
x：数据源
explode: 扇⾯的偏移. explode中第⼆个数为0.1，对应扇⾯ b 偏移0.1，其他数为0，不偏移 labels: 为每个扇⾯设置标⽰
colors: 为每个扇⾯设置颜⾊
autopct: 按照规定格式在每个扇⾯上显⽰百分⽐
shadow: 是否有阴影
startangle：第⼀个扇形开始的⾓度，然后默认依逆时针旋转
radius：半径⼤⼩
⼀个⽰范
⼆.三维图像
（1）基础
除了在⼆维坐标系中实现数据可视化外，还能在三维坐标系中绘制三维图像 需要导⼊ mplot3d 模块
原始三维图像
在三维坐标系中画出函数图和散点图
（2）平⾯三⾓形的绘制
Triangulation(x, y, triangles=None, mask=None)
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