一直以来，数据可视化就是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大；因而，最好是对其加以宽泛的定义。数据可视化指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

1.环境

系统：windows10

python版本：python3.6.1

使用的库：matplotlib，numpy

2.numpy库产生随机数几种方法

3.散点图

>x x轴
> y y轴
> s   圆点面积
> c   颜色
> marker  圆点形状
> alpha   圆点透明度                #其他图也类似这种配置</pre>
> 

N=50
# height=np.random.randint(150,180,20)
# weight=np.random.randint(80,150,20)
x=np.random.randn(N)
y=np.random.randn(N)
plt.scatter(x,y,s=50,c='r',marker='o',alpha=0.5)
plt.show()

4.折线图

x=np.linspace(-10000,10000,100) #将-10到10等区间分成100份
y=x**2+x**3+x**7
plt.plot(x,y)
plt.show()

折线图使用plot函数

5.条形图

N=5
y=[20,10,30,25,15]
y1=np.random.randint(10,50,5)
x=np.random.randint(10,1000,N)
index=np.arange(N)
plt.bar(left=index,height=y,color='red',width=0.3)
plt.bar(left=index+0.3,height=y1,color='black',width=0.3)
plt.show()

orientation设置横向条形图

N=5
y=[20,10,30,25,15]
y1=np.random.randint(10,50,5)
x=np.random.randint(10,1000,N)
index=np.arange(N)
# plt.bar(left=index,height=y,color='red',width=0.3)
# plt.bar(left=index+0.3,height=y1,color='black',width=0.3)
#plt.barh() 加了h就是横向的条形图，不用设置orientation
plt.bar(left=0,bottom=index,width=y,color='red',height=0.5,orientation='horizontal')
plt.show()

6.直方图

m1=100
sigma=20
x=m1+sigma*np.random.randn(2000)
plt.hist(x,bins=50,color="green",normed=True)
plt.show()

> # #双变量的直方图         如果对Python编程、网络爬虫、机器学习、数据挖掘、web开发、人工智能、面试经验交流。感兴趣可以519970686，群内会有不定期的发放免费的资料链接，这些资料都是从各个技术网站搜集、整理出来的，如果你有好的学习资料可以私聊发我，我会注明出处之后分享给大家。欢迎分享，欢迎评论，欢迎转发
> # #颜色越深频率越高
> # #研究双变量的联合分布</pre>

#双变量的直方图
#颜色越深频率越高
#研究双变量的联合分布
x=np.random.rand(1000)+2
y=np.random.rand(1000)+3
plt.hist2d(x,y,bins=40)
plt.show()

7.饼状图

> #设置x,y轴比例为1：1，从而达到一个正的圆</pre>

>#labels标签参数,x是对应的数据列表,autopct显示每一个区域占的比例,explode突出显示某一块,shadow阴影</pre>

labes=['A','B','C','D']
fracs=[15,30,45,10]
explode=[0,0.1,0.05,0]
#设置x,y轴比例为1：1，从而达到一个正的圆
plt.axes(aspect=1)
#labels标签参数,x是对应的数据列表,autopct显示每一个区域占的比例,explode突出显示某一块,shadow阴影
plt.pie(x=fracs,labels=labes,autopct="%.0f%%",explode=explode,shadow=True)
plt.show()

8.箱型图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=1000)
#sym 点的形状，whis虚线的长度
plt.boxplot(data,sym="o",whis=1.5)
plt.show()

>#sym 点的形状，whis虚线的长度</pre>

原文出处:(https://blog.csdn.net/Stephen_shijun/article/details/83271253)