可视化的视图可以说是分门别类，多种多样，今天的这篇文章主要介绍常用的3种视图，包括了散点图、折线图、直方图 。感兴趣的小伙伴可以一起来看看哦，希望大家阅读完这篇文章之后能有所收获 。
文章插图
【Python中常见的可视化图形有哪些？详解3种常见的Python视图】1、散点图
散点图比较适合对两个变量之间的关系进行呈现，它的体现方式就是将两个变量的值在一个二维坐标中展示，除了二维的散点图，我们还有三维的散点图 。通常在Matplotlib库中，我们经常会用到pyplot这个工具包，它包括了很多绘图函数，类似Matlab的绘图框架 。在使用前需要对这个模块进行引用 。代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt模块导入之后，我们就可以使用它绘制散点图了，绘制散点图需要使用到的命令为：
plt.scatter(x, y, marker=None)其中x、y 是表示的是变量的坐标，marker就是一个标记的符号，可以使用不同的符号，那么在图中呈现的方式也会不一样 。
2、折线图
折线图能很好根据时间的变化趋势将数据呈现，意思就是随着时间的变化，图中的数据也会随之变化，在Matplotlib中，我们可以直接使用plt.plot()函数，使用之前，需要对x轴的数据排序，要不然画出的折线图就没有按照x轴的递增而变化 。在Seaborn中，画折线图的方式，使用的sns.lineplot (x, y, data=https://www.ycpai.cn/python/None)函数 。其中x、y是data中的下标 。data就是我们需要传入的数据，一般是DataFrame类型 。
3.直方图
还有一种常见的视图为直方图，它可以将x坐标,也就是横坐标按照一定的数量分成几个小区间，我们可以把这些区间看成是一个箱子，在Matplotlib中，我们绘制直方图的方式是plt.hist(x, bins=10)函数，其中参数x是一维数组，bins代表直方图中的箱子数量，默认是10 。
到此，有关Python中常见的可视化图形有哪些？详解3种常见的Python视图的内容就分享到这里了，希望大家通过对上面文章的学习，对可视化图形有更多的了解 。
推荐阅读
- Python匹配中文字符串怎么做？Python怎么取出中文字符
- Python如何判断字符串以什么开头？Python怎么判断字符串是否以数字结尾
- Editplus如何运行python程序？Editplus怎么编写python代码并运行
- Python数据持久化怎么做？Python如何使用shelve模块
- Python数据类型转换函数有哪些？Python内置类型转换函数是什么
- Python中类的方法有几种？Python类方法都有哪些
- IDLE怎么清除运行界面？Python编辑器IDLE运行界面如何清屏
- Python转换数据类型有哪些？Python两种数据类型的转换
- 逼格满满的中秋祝福语 一句话中秋祝福语
- Python中的赋值运算符有哪些？Python赋值运算符支持哪些赋值？