Python数据可视化常用图表类型有哪些
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数据可视化是为了使得数据更高效的反应数据情况，便于让读者更高效阅读，而不单是自己使用，通过数据可视化突出数据背后的规律，以此突出数据中的重要因素，并且，数据可视化可以将数据变得更加直观。
使用图表来展示数据主要有三个作用：
- 表达形象化：使用图表可以化冗长为简洁，化抽象为具体，化深奥为形象，使读者或听众更容易理解主题和观点。
- 突出重点：通过对图表中数据的颜色和字体等信息的特别设置，可以把问题的重点有效地传递给读者或听众。
- 体现专业化：恰当、得体的图表传递着制图者专业、敬业、值得信赖的职业形象。专业的图表会极大地提升个人的职场竞争力，为个人发展加分，为成功创造机会。
图表是对数据的可视化展示，精美的图表可以方便用户解读数字之间的关系，相比起枯燥的表格来讲，有助于发现容易被忽视的趋势和规律。通过对趋势和规律的分析，可以帮助用户做出正确的判断。我们将常用的图表类型归类为基础图表和高级可视化图表。
柱形图、折线图、饼图、条形图、面积图、散点图、股价图、雷达图、气泡图、曲面图、组合图等
树状图、旭日图、直方图、排列图、箱型图、瀑布图、漏斗图、Map地图、动态图表等。
柱形图是Excel里面最常见的基础图表之一。柱形图通常用来展示一个系列的不同项之间或多个系列不同项之间的差别，不同系列之间通过柱子的颜色进行区分。每个数据点都用垂直柱体表示，柱子的高度代表数值大小。横轴一般为分类项目，纵轴为不同项对应的数值。
2.折线图
折线图是将同系列的数据点用线条连接起来，用折线的起伏变化表示数据的增大减少情况。折线图比较适合对连续的数据进行绘制，从中发现数据走势规律。
3.饼图
当对某一组数据中各个数值的占比进行分析时，饼图是最佳选择。饼图只能使用一个数据系列。当同一个系列中的数据点过多的时候，饼图将无法清楚地说明所要表达的信息。因此建议数据点不要超过6个。
4.面积图
面积图相当于是在折线图下面填充颜色的图形，面积图更注重数据类别之间随着时间趋势的变化关系。
5.散点图
散点图指的是数据点是在直角坐标系平面上的分布图，可以用来观测两个变量之间的关系。6.雷达图
雷达图也称为戴布拉图、蜘蛛网图，是一种可以表现多个分类数据大小的图表。它将多个分类数据映射到相应的坐标轴上，这些坐标轴起始于同一个圆心点，通常结束于圆周边缘，将同一组的点使用线连接起来称为雷达图。
7.树状图
树状图比较适合分层数据，树状图将数据点表示为矩形，数值越大，矩形面积越大，适合数据量较大的情况，尤其类别较多。比如各类电商的SKU。
8.直方图
直方图用于展示数据在不同组别的分布情况，用柱子的高度表示频数分布，根据直方图的展示结果，用户可以很直观地看出数据分布情况、中心位置以及数据的离散程度等。
9.箱形图
箱形图又称为盒须图、盒式图或箱线图，它包含一组数据的最大值、最小值、平均值、中位数和两个四分位数。箱形图最大的优点就是不受异常值的影响（异常值也称为离群值），它能以相对稳定的方式描述数据的离散分布情况，方便观察者快速分析数据。
10.漏斗图
漏斗图主要用于分析一个多步骤过程中每一步的转化情况，可以发现在一系列操作行为中用户出现重要流失的环节。
11.Map地图
Map地图可以绘制单图层数据或多图层数据（混合图层），数据和空间之间的关系。地理图即可以通过经纬度的数值度量绘制，也能通过省市的类别维度绘制。
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