刚开始接触数据可视化这块，图表种类太多，但每种图表类型特点是什么，最适用怎样的场合（数据集）？求科普~
1条回答
erhakong 2016-03-02 09:06关注数据可视化：柱状图、折线图、饼图等六种基本图表的特点及适用场合这篇文章总结得挺好的，值得一看
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- 2016-03-02 09:01回答 2 已采纳 [数据可视化：柱状图、折线图、饼图等六种基本图表的特点及适用场合](https://www.evget.com/article/2016/3/2/23633.html "")这篇文章总结得挺好的，值得
- 2021-11-21 20:28回答 1 已采纳 这个问题，我后续又查了一下，发现可以用.extend_axis这个方法。
- 2021-11-24 21:51回答 2 已采纳 我写了一个，你看看 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <t
- 2020-12-25 05:46大家都知道，Matplotlib 是众多 Python 可视化包的鼻祖，也是Python最常用的标准可视化库，其功能非常强大，同时也非常复杂，想要搞明白并非易事。但自从Python进入3.0时代以后，pandas的使用变得更加普及，它的身影...
- 2022-06-14 01:50回答 1 已采纳 https://www.bilibili.com/video/BV12E411A7ZQ?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_custom_collect
- 2021-11-02 21:07回答 1 已采纳 import numpy as np z＝np.ones((9，),dtype="int64") Z=z.reshape(3,3) Z[2][3]＝1 如果报错，可能我的是中文输入的。请改成英文。手
- 2021-06-09 01:44回答 2 已采纳 您好，我是有问必答小助手，您的问题已经有小伙伴解答了，您看下是否解决，可以追评进行沟通哦~ 如果有您比较满意的答案 / 帮您提供解决思路的答案，可以点击【采纳】按钮，给回答的小伙伴一些鼓励哦～～
- 2024-02-25 23:23IT从业者张某某的博客 本系列是数据可视化基础与应用的第02篇，主要介绍数据可视化概述，包括数据可视化的历史，原理，工具等。
- 2022-08-01 02:36回答 1 已采纳 我想到一种方法就是，把你这要排序的数放到一个数据里去如int[] numbers= new int[]{ 5, 9, 4, 3, 7 };然后有一组物体跟他们一一对应GameObject[] num_
- 2021-11-02 14:03回答 1 已采纳 >>> import numpy as np >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> x = np.lin
- 2023-02-28 15:30回答 6 已采纳 以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：数据可视化回放工具和算法部署有关联，因为工具的目的是将数据转化为可视化结果，而算法的结果可以成为可视化结果的一部分。可以通过将算法集成到数据可视化回
- 2023-01-24 09:39艾派森的博客 本次项目是使用Echarts构建大数据招聘岗位信息可视化大屏，使用到的技术为前端三剑客（html、css、javascript）。
- 2023-03-08 20:57回答 1 已采纳 要按季节或月份绘制每天24小时的SO2浓度数据，可以使用Python的pandas库进行数据处理和重采样。 首先，需要将日期时间数据转换为pandas的DateTimeIndex对象，这可以通过以下代
- 2023-03-13 23:29可以叫我才哥的博客 数据可视化的历史
- 2023-12-29 13:35依然范配西的博客 本文仅基于笔者个人对业务及技术理解，对"data-visualization"这一领域的发展趋势期发表一些不成熟的看法，也期待大家能参与留言以有机会进行更多的交流探讨。
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