MiGPT小爱音箱AI改造终极指南:4步快速接入大语言模型
2026/6/20 22:37:09
承接 数学建模 绘图 图表 可视化(1)的总体描述,这期我们继续跟随《Python 数据可视化之美 专业图表绘制指南》步伐来学习其中数据分布型图表。
此图截取得有点模糊,之后会呈现更清晰的版本
统计直方图和核密度估计图可结合显示数据的整体分布特点,更有效地展现数据的分布和特点。
同时,不同分布的核密度也可结合上一节的山峰展示,更清楚地展示出不同类型的分布差异。
单纯的柱形图能表达的信息有限,可以结合例如数据的误差分布,丰富图像的表达效果,进一步地产生以下箱型图系列。
每种类型的单个特征,两个特征都可以通过该系列的不同表现方法实现。
类似其他的二维图形也可以通过横、纵坐标和属性的具体数值 三个维度的信息表示。
这就是今天分享的数据分布型图表介绍。在接下来的一期中,我们将探讨其他类型图表的应用场景和它们的独特优势。敬请期待!
1 《Python 数据可视化之美 专业图表绘制指南》
2 数学建模 绘图 图表 可视化(1)