數據可視化就是使用圖形圖表等方式來呈現數據，圖形圖表能夠高效清晰地表達數據包含的信息。數據可視化在各個領域都得到了廣泛的應用，例如，產品銷售數據的可視化，統計樣本數據可視化，機器學習數據可視化等。因此，掌握一些數據可視化的技能是非常有必要的。
在這篇文章中我們會簡單的介紹一下基於Python的數據可視化。Python有很多非常優秀易用的數據可視化的庫，作為入門文章我們這裡使用Python的matplotlib,事實上Python中很多可視化庫都是基於matplotlib開發的，例如pandas等。下面我們將使用幾種不同數據圖表來講解基於matplotlib的數據可視化。
線段圖
線條圖適合用來呈現基於時間序列或有固定間隔的序列數據。橫軸表示時間或者間隔，而縱軸則表示對應的數值。例如，店鋪每天的銷售額，旅遊景點每天遊客接待量等。現在假設我們有某個店鋪最近一年的的銷售額數據，使用線段圖可以非常直接的呈現出來。
代碼和線圖圖如下：
條形圖
條形圖主要是用來將數據分類顯示，橫軸表示數據的類型，而縱軸則表示對應類型的數值。例如，我們有5種不同類型產品的銷售量，利用條形圖我們可以非常方便的把數據呈現出來。
柱狀圖
柱狀圖，也叫直方圖，通常用來呈現變量的分佈。它將數據按照一定的區間分組，而縱軸表示位於這一區間數據的個數。例如，下面我們生成一組正態分佈的隨機數據，柱狀圖按照一定的區間分組數據，並統計位於各個區間的數據量。
箱線圖
箱線圖用來顯示一組數據的分散情況。在箱線圖中，數據集的50%被一個矩形覆蓋，既矩形的底邊位於數據集的25%處，矩形的頂邊位於數據集的75%處；在矩形中心既數據集50%處有一條橫線；矩形頂邊和底邊差值的1.5倍稱為IRQ值，離矩形底邊和頂邊IRQ處分別畫一條稱為邊緣的線。所有位於邊緣線以外的數據點稱為異常點。
下面我們隨機的生成三組數據，並使用箱線圖呈現每組數據的分散情況。
散點圖
散點圖是數據在直角座標系平面的分佈圖。散點圖是非常有用的的顯示兩組變量之間的關係。例如身高和體重之間的關係，產品價格與銷量之間的關係等。
下面的代碼中，我們隨機的生成1000組數據，然後使用散點圖呈現出來。
最後
這篇文章裡我們簡單的討論瞭如何使用matplotlib繪製條形圖和柱狀圖等基本的圖表，後續文章中我們介紹更多的python可視化庫和一些更復雜的繪圖。
往期文章：
閱讀更多 我和小冬瓜 的文章
