matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
# 绘制折线图
plt.plot(x, y, label='Line Chart...')
# 添加标题和标签
plt.title('Simple Line Chart')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
# 显示图例
plt.legend...10]
# 创建Bokeh图表
source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y))
p = figure(title='Interactive Line Chart...总结
本文详细介绍了如何使用Python中的Matplotlib、Seaborn、Bokeh和Plotly等库进行数据可视化,并深入探讨了一系列主题,涵盖了从基础的静态图表到高级的交互性和动态可视化的方方面面...高级主题: 涵盖了时间序列可视化、面向对象的绘图和性能优化等高级主题,使读者能够更好地应对不同场景下的数据可视化任务。