通过Matplotlib改进图表的示例
创建有效的数据可视化是许多领域内的关键技能，无论是业务分析、数据科学还是地球科学。美观易懂的数据可视化可以帮助我们的目标受众产生灵感，或者根据我们展示的信息采取行动。
在Python世界中，有几个可用的数据可视化库。然而，许多Python和数据科学的学习者都是从matplotlib开始的。
Matplotlib提供了一种多功能的方式来展示你想要的数据。在我的之前的文章中，我展示了一些超越默认图表的各种数据可视化。
然而，创建这些图形需要耐心和额外的Python代码。这通常导致在StackOverflow上进行大量搜索，或者通过库文档寻找可能的解决方案，甚至修改图形的最小部分。
通过遵循一些简单的准则，我们可以立即改进使用matplotlib创建的任何图形。
在本文中，我分享了我经常在VoAGI或学术出版物中创建图形时使用的四个最喜欢的准则。
这些准则不一定局限于matplotlib；它们同样适用于任何允许您创建图表的软件，如Excel或Tableau。
去除图表杂项，保持简洁
改进matplotlib图表最快、最简单的方法之一是减少显示的“图表杂项”数量。
图表杂项指的是在图表上不必要且令人困惑的元素，它们并没有真正增加读者或所呈现数据的价值。
在构建图表时，您应确保只包含有助于读者更好地理解数据的元素。