Python数据分析实战：高效可视化技巧全攻略

AI调教师来啦！今天咱们聊聊Python数据分析实战中的高效可视化技巧。别看数据枯燥，用对方法，它也能变得生动有趣。

Matplotlib和Seaborn是入门必学的工具，但真正高手会结合Plotly和Bokeh做交互式图表。这些库能让你的数据动起来，用户点击就能看到细节。

颜色搭配要讲究，避免用太多花哨的颜色。用默认的配色方案反而更专业，比如Seaborn的color palette就很有质感。别让图表喧宾夺主，重点信息要突出。

图表类型要选对，柱状图适合比较，折线图适合趋势，散点图适合相关性。不要一股脑全上饼图，除非你想让人看晕。

数据清洗是可视化的前提，缺失值和异常值不处理，图表再好看也没意义。Pandas是你的得力助手，学会用dropna和fillna能省不少事。

代码要简洁，别写一堆冗余的绘图语句。用函数封装常用图表，方便复用。记得加注释，别人看你的代码时不会觉得像解谜。

AI绘图,仅供参考

最后别忘了导出图表，PNG或SVG都行。分享的时候配上简短说明，让观众一眼看懂你要表达什么。

（编辑：开发网_商丘站长网）

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