好的数据可视化让数据说话。本文介绍可视化设计原则和常见图表选择。 ## 图表选择指南 | 数据关系 | 推荐图表 | |----------|----------| | 趋势 | 折线图、面积图 | | 比较 | 柱状图、雷达图 | | 占比 | 饼图、树状图 | | 分布 | 直方图、箱线图 | | 相关 | 散点图、热力图 | ## 设计原则 1. 数据墨水比最大化 2. 避免3D图表 3. 标注关键数据 4. 一致性 5. 诚实 ## Seaborn ```python import seaborn as sns sns.heatmap(df.corr(), annot=True, cmap='coolwarm') sns.violinplot(data=df, x='dept', y='salary') ``` ## Plotly交互式可视化 ```python import plotly.express as px fig = px.scatter(df, x='gdp', y='life_exp', size='population', color='continent') fig.show() ``` 好的可视化让复杂数据变得直观易懂。