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数据可视化黑马程序员第一章

时间: 2025-03-27 15:37:20 浏览: 38

### 黑马程序员数据可视化第一章学习资料 #### 1. 数据可视化的定义与重要性数据可视化是指通过图形化手段清晰有效地传达信息的方法。它不仅能够帮助人们更好地理解复杂的数据集，还能揭示隐藏的趋势和模式[^2]。 #### 2. Matplotlib基础介绍 Matplotlib是一个强大的Python绘图库，广泛应用于科学计算领域中的二维图表制作。其内置的支持使得可以直接处理LaTeX风格的数学表达式，在创建技术文档时非常有用。 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) plt.title(r'$\alpha > \beta$') # 使用LaTeX语法显示公式 plt.show() ``` #### 3. 绘制简单折线图实例为了加深对Matplotlib的理解，下面给出一个具体的例子来说明如何绘制两条不同样式的折线表示两个时间点上的汇率变化情况： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt dates = ['01', '08', '15', '22'] usd_cny_2017 = [6.75, 6.77, 6.79, 6.81] usd_cny_2019 = [6.88, 6.90, 6.92, 6.94] fig, ax = plt.subplots() ax.plot(dates, usd_cny_2017, color='mediumseagreen', linewidth=2, linestyle='-') ax.plot(dates, usd_cny_2019, color='purple', linewidth=2, linestyle='--') ax.set_title('2017年7月与2019年7月美元/人民币汇率') ax.set_xlabel('日期') ax.set_ylabel('汇率') ax.legend(['2017年7月', '2019年7月']) plt.show() ``` 此代码片段展示了如何利用`matplotlib`模块完成指定要求的任务，包括设置线条样式、颜色以及添加必要的标注等操作[^3]。

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