数据可视化是将数据转化为图形或图表的过程，旨在通过视觉方式传达数据的信息和模式。它是数据分析和探索的重要工具，能够帮助我们理解数据的特征、趋势和关系，并从中发现洞察和故事。数据可视化的内涵包括以下几个方面：

（1） 数据表达：数据可视化通过图形、图表、地图等方式，将抽象的数据转化为可视化的形式，以便更容易理解和解释。它帮助我们将大量的数据呈现出来，使其更加具体、直观。 

（2） 数据探索：数据可视化可以帮助我们探索数据集的特征和结构。通过绘制各种图表，我们可以观察数据的分布、趋势、异常值等，并从中获取对数据的初步认识。 

（3） 数据分析：数据可视化是进行数据分析的重要手段之一。通过绘制不同类型的图表，我们可以比较数据之间的关系、变化趋势，发现数据内在的模式和规律。故事讲述：数据可视化有助于将数据转化为有意义的故事。通过合理选择和设计图形，我们可以将数据背后的洞察力和见解传达给观众，从而更好地解释数据的含义和影响。 

（4） 洞察发现：数据可视化可以帮助我们发现数据中的隐藏模式、趋势和关联。通过将不同维度的数据组合在一起，我们可以发现新的见解和洞察力，从而支持决策和行动。

总的来说，数据可视化是一种将数据转化为可视形式的技术和方法，通过视觉方式呈现数据的特征和关系，帮助我们更好地理解数据、探索数据、分析数据，同时将数据转化为有意义的故事和见解。它在数据分析、数据科学、决策支持等领域具有广泛的应用价值。

数据图

数据图是数据可视化的核心部分，将数据以可视化的方式呈现，是数据可视化的具体实现形式。数据图通过各种图形元素（例如线条、点等）和视觉属性（如颜色、大小、形状）来表示数据的特征、关系和模式。

数据图一般主要由坐标轴、数据点、图形元素、标题和图例等部分构成。 

（1） 数据点（data points）是具体的数据值，它们表示数据的单条记录、单个实例或观测结果。

（2） 坐标轴（axes）是数据图的基本框架，定义了一个“空间”，在这空间内定义数据点的位置，利用数据点相对位置空间关系展示数据的内在关系。通常坐标轴有横轴（x 轴）和纵轴（y 轴），它们构成了一个二维坐标系。

（3） 坐标轴上的刻度表示数据的值，数据点在坐标轴上的位置，可以帮助读者理解数据的大小和关系。坐标轴刻度分主刻度（major ticks）和次刻度（minor ticks），主刻度的刻线比次刻度的刻线要长。主刻度显示数值或者显示给定名称，次刻度一般不会显示刻度标签或甚至刻度线，但当主刻度间隔较大时，可以使用次刻度辅助表示坐标值。 

（4） 数据图可以使用横纵交错的网格线（grid）辅助图形元素定位，用于帮助读者对齐和比较数据点。轴标签（axis labels）分 x 位于坐标轴的端点，用于标识坐标轴代表的数据类型，提供了关于数据的单位、度量或范围的信息。 

（5） 标题（title）是数据图的简短描述，通常位于图的顶部。标题可以提供关于数据图的主题、内容或目的的信息。除此之外，标签（label）是对数据点或数据系列进行标识或注释的文字说明。标签可以放置在数据点旁边或与数据点相关联，以提供更多的信息。 

（6） 图例（legend）是当数据图中包含多个数据系列或不同类别时，用于解释和标识不同的数据项。图例通常位于数据图的一侧或底部，以图标和文字形式表示不同的数据系列，并与数据图中的图形元素相对应。 

（7） 图形元素（Graphical Elements）是数据图最为重要部分，使用各种图形元素来表示数据。这些元素可能包括线条、点、柱形、饼图扇区等，它们的形状、颜色、大小等属性可以用来表示数据的特征和关系。 

这些基础要素共同构成了数据图，通过合理地组织和使用这些要素，可以有效地传达数据的信息，帮助读者理解和分析数据。同时，数据图的美学设计也需要考虑颜色、线型、字体等因素，以提高视觉吸引力和可视化效果。

pyplot

Matplotlib是用于数据可视化的最流行的Python包之一。 它是一个跨平台库，用于根据数组中的数据制作2D图。因为Matplotlib软件包非常复杂，模块众多。而一般使用的模块是matplotlib 的一个二级模块，matplotlib.pyplot，所以我们只导入pyplot，并按惯例给这个二级模块使用别名plt。

Matplotlib是用Python编写的，它使用了Python的数值数学扩展NumPy，我们下一章会讲到NumPy。本章大部分的作图代码，不使用NumPy也可以实现，这是我们的课件与讲义的一点区别。

pyplot 包含一系列绘图函数的相关函数，每个函数会对当前的图像进行一些修改，例如：给图像加上标记，生新的图像，在图像中产生新的绘图区域等等。

以下是一些常用的 pyplot 方法：

• plot()：用于绘制线图和散点图

• scatter()：用于绘制散点图

• bar()：用于绘制垂直条形图和水平条形图

• hist()：用于绘制直方图

• pie()：用于绘制饼图

• imshow()：用于绘制图像

• subplots()：用于创建子图

除了这些基本的方法，pyplot 还提供了很多其他的方法，常用的添加图形属性的方法如下：

title()：设置标题

xlable()：设置X轴标签

ylable()：设置Y轴标签

这三个方法都有基本相同的参数：

size：设置字体大小

color：设置字体颜色，可以用颜色名称，如'red'，也可以是RGB十六进制码，如'#40FE82'。

loc：位置，默认值是'center'，标题和X轴标签可以还可以设置为'left'或'right'，而Y轴标签则是'bottom'或'top'。

如果你的python环境中文显示出错，可以在导入pyplot之后加一行代码来解决：plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

除此之外，还可以通过guid()方法设置网格线，语法如下：

grid(b=None, which='major', axis='both', )

参数说明：

• b：可选，默认为 None，可以设置布尔值，true 为显示网格线，false 为不显示，如果设置 **kwargs 参数，则值为 true。

• which：可选，可选值有 'major'、'minor' 和 'both'，默认为 'major'，表示应用更改的网格线。

• axis：可选，设置显示哪个方向的网格线，可以是取 'both'（默认），'x' 或 'y'，分别表示两个方向，x 轴方向或 y 轴方向。

• **kwargs：可选，设置网格样式，可以是 color='r', linestyle='-' 和 linewidth=2，分别表示网格线的颜色，样式和宽度。