AI学习路线图：数据可视化
“一图胜千言”。数据可视化是探索数据、发现模式和沟通结果的最有效方式。Matplotlib 和 Seaborn 是 Python 中最流行的两个可视化库。
1. Matplotlib (基础绘图库)
Matplotlib 是一个灵活的底层绘图库，可以创建各种静态、动态和交互式的图表。它是许多其他高级绘图库的基础。
动手试试：
选择一种图表类型，然后点击按钮生成交互式图表。
交互式图表:
2. Seaborn (统计图形库)
Seaborn 是基于 Matplotlib 的高级库，提供了更美观的默认样式和更简单的接口来创建复杂的统计图表。
动手试试：
选择一种统计图表，查看其代码和交互式输出。
交互式图表:
3. 热力图 (Heatmap)
热力图是一种通过颜色变化来显示矩阵数据的可视化方式。它在展示相关性矩阵或特征关系时非常有用。
动手试试：
点击按钮，生成一个展示数据相关性的热力图示例。
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个随机的相关性矩阵
correlation_matrix = np.random.rand(5, 5)
# 绘制热力图
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='viridis')
plt.title('相关性热力图')
plt.show()
图表示例: