数据可视化是以图形、图表和其他可视化表示形式表示数据的过程。它通过提供可视化表示来帮助我们理解数据。数据可视化是数据分析和机器学习的重要组成部分。

有许多不同的软件包可用于数据可视化。在本教程中，我们将使用 Matplotlib 和 Seaborn，这两个用于数据可视化的流行 Python 包。

什么是 Matplotlib？

Matplotlib 是 Python 中流行的数据可视化库。它用于创建 2D 和 3D 图形。Matplotlib 是一个强大的工具，可用于创建许多不同类型的图形。

什么是Seaborn？

Seaborn 是 Python 中另一个流行的数据可视化库。它用于创建统计图形。Seaborn 建立在 Matplotlib 之上，并提供了一个高级界面来创建有吸引力和信息丰富的统计图形。

我们将使用 Matplotlib 和 Seaborn 来可视化数据集中的数据。该数据集包含有关世界不同地区空气污染的信息。我们将使用这些数据来创建线图、条形图和散点图。

线图

折线图是一种显示数量如何随时间变化的图表。线图通常用于可视化来自时间序列数据的数据。

要创建线图，我们使用 Matplotlib 中的plot()函数。plot() 函数有两个参数：

x：数据点的 x 坐标。
y：数据点的 y 坐标。

我们还需要指定线型和颜色。我们可以使用 linestyle 和 color 参数来做到这一点。

以下代码创建出租车数据的线图：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
data = sns.load_dataset("taxis&