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# 数据可视化
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## 一、matplotlib学习之基本使用
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+ ** 代码目录:** [ 1.matplotlib] ( 1.matplotlib )
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### 目录
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- 1.figure学习
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- 2.设置坐标轴
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- 3.Legend 图例
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### 重要参考资料-A Brief matplotlib API Primer(一个简单的matplotlib API入门)
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** (这个内容来自《利用python进行数据分析第二版》,主要内容):**
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- - 1 Figures and Subplots(图和子图)
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- - 2 Colors, Markers, and Line Styles(颜色,标记物,线样式)
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- - 3 Ticks, Labels, and Legends(标记,标签,图例)
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- - 4 Annotations and Drawing on a Subplot(注释和在subplot上画图)
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- - 5 Saving Plots to File(把图保存为文件)
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- - 6 matplotlib Configuration(matplotlib设置)
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+ 1 . Figures and Subplots(图和子图)
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+ 2 . Colors, Markers, and Line Styles(颜色,标记物,线样式)
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+ 3 . Ticks, Labels, and Legends(标记,标签,图例)
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+ 4 . Annotations and Drawing on a Subplot(注释和在subplot上画图)
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+ 5 . Saving Plots to File(把图保存为文件)
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+ 6 . matplotlib Configuration(matplotlib设置)
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## 二、数据可视化的利器-Seaborn简易入门
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+ ** 代码目录:** [ 2.seaborn] ( 2.seaborn )
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Matplotlib试着让简单的事情更加简单,困难的事情变得可能,而Seaborn就是让困难的东西更加简单。
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Seaborn是针对统计绘图的,一般来说,seaborn能满足数据分析90%的绘图需求。
You can’t perform that action at this time.
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