python可视化数据分析常用图大集合（收藏）python数据分析常用图大集合：包含折线图、直方图、垂直条形图、水平条形图、饼图、箱线图、热力图、散点图、蜘蛛图、二元变量分布、面积图、六边形图等12种常用可视化数据分析图，后期还会不断的收集整理，请关注更新！
以下默认所有的操作都先导入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn
一、折线图
折线图可以用来表示数据随着时间变化的趋势
Matplotlib
plt.plot(x, y)
plt.show()
Seaborn
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
sns.lineplot(x="x", y="y", data=https://www.04ip.com/post/df)
plt.show()
二、直方图
直方图是比较常见的视图，它是把横坐标等分成了一定数量的小区间，然后在每个小区间内用矩形条（bars）展示该区间的数值
Matplotlib
Seaborn
三、垂直条形图
条形图可以帮我们查看类别的特征 。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别 。
Matplotlib
Seaborn
1plt.show()
四、水平条形图
五、饼图
六、箱线图
箱线图由五个数值点组成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位数 (median) 和上下四分位数 (Q3, Q1) 。
可以帮我们分析出数据的差异性、离散程度和异常值等 。
Matplotlib
Seaborn
七、热力图
力图，英文叫 heat map ， 是一种矩阵表示方法 ， 其中矩阵中的元素值用颜色来代表，不同的颜色代表不同大小的值 。通过颜色就能直观地知道某个位置上数值的大小 。
通过 seaborn 的 heatmap 函数，我们可以观察到不同年份，不同月份的乘客数量变化情况，其中颜色越浅的代表乘客数量越多
八、散点图
散点图的英文叫做 scatter plot，它将两个变量的值显示在二维坐标中，非常适合展示两个变量之间的关系 。
Matplotlib
Seaborn
九、蜘蛛图
蜘蛛图是一种显示一对多关系的方法，使一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰可见
十、二元变量分布
二元变量分布可以看两个变量之间的关系
十一、面积图
面积图又称区域图，强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意 。
堆积面积图还可以显示部分与整体的关系 。折线图和面积图都可以用来帮助我们对趋势进行分析 ， 当数据集有合计关系或者你想要展示局部与整体关系的时候，使用面积图为更好的选择 。
十二、六边形图
六边形图将空间中的点聚合成六边形，然后根据六边形内部的值为这些六边形上色 。
原文至：
飞机的高度与时间的关系图怎么用python表示出来编写一个程序 。
需要在12个小时内分配200架带有泊松分布的飞机,这些飞机需要降落在只有1条跑道的飞机场上 。我使用指数分布的反向CDF方法确定到达间隔时间 。
Python 里为什么函数可以返回一个函数内部定义的函数“在Python中，函数本身也是对象”
这一本质 。那不妨慢慢来，从最基本的概念开始，讨论一下这个问题：
1. Python中一切皆对象
这恐怕是学习Python最有用的一句话 。想必你已经知道Python中的list, tuple, dict等内置数据结构 ， 当你执行：
alist = [1, 2, 3]
时，你就创建了一个列表对象，并且用alist这个变量引用它：
当然你也可以自己定义一个类:
class House(object):
def __init__(self, area, city):
self.area = area
self.city = city
def sell(self, price):
[...]#other code
return price
然后创建一个类的对象：
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