kdeplot()中的bw参数控制着估计值与真实数据之间的贴近程度，就像直方图中的分桶大小一样。它与我们的KDE图的宽度相关。它提供了默认的规则来确定一个取值，不过有些时候我们自己尝试首先引入数据集，我们还用一样的数据集吧，分别是Salary_Ranges_by_Job_Classification以及GlobalLandTemperaturesByCity。具体数据集可以后台回复plot获取)# 导入一些常用包impo
(-__-)b compare_intra()，数据集栏目比较想要对数据集中某个栏目下的参数进行分析，就采用这个函数进行。例如，如果需要比较“性别”栏目下的“男性”和“女性”，就可以采用这个函数。理而Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。Pyecharts 具有如下特点：简洁的API 设计，使用如丝滑般的照片，支持链式调用囊括
因为path_data是最开始读取csv文件的，里面的数据储存形式和csv形式保持一致，所以我们要把她转化为python中列表的形式，即使用.tolist这个函数，否则的话在这个位置添加x轴值是不起任何Matplotlib 是一个很优秀的Python 包，被我们用于数据的可视化，Matplotlib 几乎可以制作任何类型的数据可视化图表。本文中，我将向您展示如何使用最重要的几个matplotlib 函数，你可
首先引入数据集，我们还用一样的数据集吧，分别是Salary_Ranges_by_Job_Classification以及GlobalLandTemperaturesByCity。具体数据集可以后台回复plot获取) 折线图折线图是比较简单1.一行命令，安装这个库reportlab。进入Python的第三方库，使用前需要安装。为了方便大家，我把这个库集成到了Python的自动化办公专用库：pip install python-off
用Echarts 生成的图可视化效果非常棒，可视化的类型丰富，不但提供了很多图表的实现方式，还提供了自定义的能力，可扩展出不同的图表，支持用户交互，且支持多种数据格式，大量数据也能流在上图中我们除了图表，在图表上面还有一个导航菜单下面我们具体介绍一下：做数据分析怎么能少得了数据.pandas 是我们日常分析的利器之一，它是一个功能强大的Python 数据分析模块
