数据可视化指的就是通过一定的方法将数据绘制成更加容易识别和分析的统计图表，而在python之中要绘制数据可视化图表的话使用第三方库matplotlib即可。它提供了数十种可视化图表的绘制方法，下文就会来介绍几个比较常用的可视化图表绘制方法，往下看看吧。
一、饼图
饼图又被称之为圆形图，就是在一个圆形上面将数据按照一定的类型进行划分，然后用不同的颜色和文本来标识饼图上的这一部分有哪些数据。使用matplotlib库的pie()方法即可绘制出数据可视化饼图，它需要提前设置一下将饼图按照100%划分好，示例如下：
import matplotlib.pyplot as plt labels = ’Frogs’,’hogs’,’Dogs’,’Logs’ sizes = [15,30,45,10] explode = (0,0.1,0,0) plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels) plt.show()
二、散点图
散点图就是使用多个点来表示数据在一段时间或者是一个时空间之内的变化，是一种能过清晰反映出数据在某一阶段变化的极好数据可视化图表。python内用plot()方法就能够将其给绘制出来，并且还能够设置散点的形状和颜色，代码如下：
import numpy as np x = np.arange(0,5,0.2) plt.plot(x,x,’r--’x,x**2,’bs’,x,x**3,’g^’)
三、柱状图
这个可视化图表应该就是大家都比较熟悉的了，它就是将数据线分为不同的三组，然后在一定的比例上面去比较这三组数据。而柱状图则是这些数据的图像化显示，会用长度和颜色区分，代码示例如下所示：
size = 5 a = np.random.random(size) b = np.random.random(size) c = np.random.random(size) x = np.arange(size) total,n = 0.8,3 width = total/n x = x-(total-width)/2 plt.bar(x,a,width=width,label=’a’) plt.legend() plt.show()
以上就是关于“Python数据可视化图绘图方法有哪些？用matplotlib库如何绘制可视化图表”的全部内容了，希望对你有所帮助。
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