本篇文章为大家展示了Python数据可视化是什么意思，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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声明：由于文中的代码大部分是参考书中的例子，所以不提供完整代码，只提供示例片段，也就是只能看出某一部分用法，感兴趣的需要在自己的数据上学习测试。

最开始，当然还是要导入我们需要的包：

1. 画散点图

画散点图用plt.scatter(x,y)。画连续曲线在下一个例子中可以看到，用到了plt.plot(x,y)。

plt.xticks(loc，label)可以自定义x轴刻度的显示，***个参数表示的是第二个参数label显示的位置loc。

plt.autoscale(tight=True)可以自动调整图像显示的***化比例 。

画出散点图如下：

2. 多项式拟合并画出拟合曲线

## 多项式拟合

效果图：

3. 画多个子图

这里用到的是sklearn的iris_dataset(鸢尾花数据集)。

此数据集包含四列，分别是鸢尾花的四个特征：

• sepal length (cm)——花萼长度

• sepal width (cm)——花萼宽度

• petal length (cm)——花瓣长度

• petal width (cm)——花瓣宽度

这里首先对数据进行一定的处理，主要就是对特征名称进行两两排列组合，然后任两个特征一个一个做x轴另一个做y轴进行画图。

这里有一个排列组合参考代码，***是取出了两两组合的情况。

排列组合的结果是feature_names_2包含了排列组合的所有情况，它的每一个元素包含了一个排列组合的所有情况，比如***个元素包含了所有单个元素排列组合的情况，第二个元素包含了所有的两两组合的情况……所以这里取出了第二个元素，也就是所有的两两组合的情况

下面是在for循环里画多个子图的方法。对我来说，这里需要学习的有不少。比如

for i,k in enumerate(feature_names_2[1]):这一句老是记不住。

比如从列表中取出某元素所在的索引的方法：index1 = feature_names.index(k[0])，也即index =  list.index(element)的形式。

比如for循环中画子图的方法：plt.subplot(2,3,1+i)

比如for循环的下面这用法：for t,marker,c in zip(range(3),”>ox”,”rgb”):

这里的可视化效果如下：

4. 画水平线和垂直线

比如在上面***一幅图中，找到了一种方法可以把三种鸢尾花分出来，这是我们需要画出模型(一条直线)。这个时候怎么画呢?

下面需要注意的就是plt.vlines(x,y_min,y_max)和plt.hlines(y,x_min,x_max)的用法。

此时可视化效果如下：

5. 动态画图

plt.ion()打开交互模式。plt.show()不再阻塞程序运行。

注意plt.axis()的用法。

可视化效果：

上述内容就是Python数据可视化是什么意思，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

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