数据可视化是通过图形图表的方式来呈现数据，高效清晰地表达数据中包含的信息和分布规律，有助于发现异常值、描述数据趋势以及挖掘相关模型等。特别是相对于大型高维数据集，数据可视化的呈现可使最终结果变得清晰易懂。数据可视化常用的库（模块）Matplotlib、Pandas和Seaborn，本文将介绍Matplotlib，使读者能够了解数据可视化的基本思路和方法。

#散点图

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

x=np.random.randn(10000)
y=np.random.randn(10000)
plt.scatter(x,y,c='r',marker=".",alpha=0.1)
plt.title("TITLE")
plt.show()

#绘制折线图
x=[2000,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007]
y1=[12,32,35,28,29,20,10,8]
y2=[12,29,28,20,11,32,35,19]

plt.plot(x,y1,color='r',label='num1',marker='+',linestyle='--')
plt.plot(x,y2,color='b',label='num2',marker='.')

plt.title("title")
plt.xlabel('year')
plt.ylabel('value')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

#绘制柱状图
index = np.arange(5)#用于设定横坐标
value = [20, 30, 29, 60, 44]#纵坐标的值

plt.bar(index,value,width=0.5,label='name',facecolor='#00ff00')#画图
plt.title("title")
plt.xticks(index,('a','b','c','d','e'))
plt.yticks(np.arange(0,60,10))
plt.legend(loc='upper left')
a=zip(index,value)
for x,y in a:
    plt.text(x,y,y,ha='center',va='bottom')
plt.show()

#绘制扇形图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签

labels = ['娱乐','育儿','饮食','房贷','交通','其它']
sizes = [2,5,12,70,2,9]
explode = (0,0,0,0.2,0,0)
plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=150)
plt.title("饼图示例-8月份家庭支出")
plt.show()

matplotlib 知识点11：绘制饼图（pie 函数精讲） - 长江后浪一滴水 - 博客园