数据可视化最佳实践
Vincent为数据可视化提供了流畅的工作流：
- 基础绘图:
- 在代码单元格导入Matplotlib/Seaborn
- 标准绘图代码会自动内嵌显示
- 示例：
import seaborn as sns
sns.lineplot(x=[1,2,3], y=[4,5,6])
- 交互调试:
- 修改参数后Shift+Enter重新运行
- 支持%matplotlib notebook交互模式
- 多图管理:
- 使用plt.subplots()创建多图布局
- 图表会保持执行顺序排列
- 输出控制:
- 调整图像DPI:
plt.rcParams['figure.dpi'] = 150 - 导出为png:
plt.savefig('output.png')
- 调整图像DPI:
高级技巧:
- 结合Vincent的变量检查器调整数据
- 使用Plotly等交互式库时需额外安装依赖
- 通过单元格标记控制显示位置(如#%% [markdown])
本答案来源于文章《Vincent：在Jupyter笔记中进行数据分析的VSCODE插件》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何使用Vincent进行高效的数据可视化？
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