本次任务打卡是关于如何进行数据可视化分析，主要是训练了matplotlib和seaborn库的调用。以图的类型来看，主要是柱状图和折线图两种形式。接下来谈谈可视化操作的一些感想。
- 使用图案的分类和应用场景
1）柱形图
柱形图是最基本的可视化图表，根据柱形的高低来判断数据的多少，以直观的视觉角度描绘数据的基本变量。
2）折线图
折线图是使用线条的形式反映数据随时间的变化趋势，数据越多，反映的趋势过程越准确。
3）饼状图
饼状图的展现形式与圆饼相似，将数据按照百分比的形式进行展示对比。
4）散点图
散点图作为三维数据的应用图，对于数据的划分也是依据多个不同的指标进行，数据量越大，散点图的作用越明显，将数据集中的区域作为数据的分类标准。
5）雷达图
雷达图通常作用于四维数据，按照多属性的划分标准进行区分。
图表的选择主要是根据应用场景和数据类型来进行。不是越酷炫的图表是最好的，而是最合适的才是最好的。 - Python可视化库
除了训练的matplotlib和seaborn之外，还有Pyecharts和Plotly等交互式图形库，更加地精巧美观。
