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在数据驱动的世界中，有效的数据可视化是理解和传达信息的关键。Python，作为一种强大的编程语言，提供了多样的库来支持这一过程，其中 Matplotlib 和 Seaborn 是最突出的两个。这篇博客旨在简要介绍如何利用这两个库进行有效的数据可视化。Matplotlib 提供了广泛的绘图功能，适合于那些需要高度定制图表的场景。而 Seaborn，作为 Matplotlib 的补充，提供了更简洁的接口和丰富的图表类型，适合于进行统计数据的可视化。接下来，我们将一起探索这两个库的基础用法，帮助你快速上手并有效地展示你的数据。
箱线图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 示例数据
data = np.random.rand(10, 4)
# 创建盒图
plt.figure(figsize=(8, 6))
box = plt.boxplot(data, patch_artist=True)
# 为每个盒子设置颜色
colors = ['lightblue', 'lightgreen', 'lightyellow', 'lightcoral']
for patch, color in zip(box['boxes'], colors):
patch.set_facecolor(color)
plt.title('Colored Boxplot')
plt.show()
