数据可视化可通过Python使用库如Matplotlib、Seaborn等实现，而Excel也具备数据可视化功能。Python编程可实现复杂图表和交互式展示，Excel则适合快速制作和分享图表。两者结合，Python可进行数据处理和分析，Excel用于直观展示结果，实现数据可视化的巧妙运用。
本文目录导读：
在当今这个大数据时代，数据可视化已经成为数据分析中不可或缺的一环，它不仅可以帮助我们直观地理解数据，还可以在业务决策、学术研究等领域发挥重要作用，数据可视化怎么做？本文将围绕这一主题，分别从Excel和Python两个角度进行探讨。
数据可视化怎么做Excel？
1、准备数据
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我们需要准备好需要可视化的数据，在Excel中，可以通过以下几种方式获取数据：
（1）手动输入：对于少量数据，可以直接在Excel表格中手动输入。
（2）复制粘贴：从其他软件或文件中复制数据，然后粘贴到Excel表格中。
（3）导入数据：通过Excel的“获取外部数据”功能，可以从各种数据源导入数据，如CSV、Access、SQL Server等。
2、选择合适的图表类型
Excel提供了多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等，选择合适的图表类型，可以帮助我们更好地展示数据特征，以下是一些常见图表类型及其适用场景：
（1）柱状图：适用于比较不同类别之间的数据大小。
（2）折线图：适用于展示数据随时间的变化趋势。
（3）饼图：适用于展示各部分占整体的比例。
（4）散点图：适用于展示两个变量之间的关系。
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3、设置图表样式
在Excel中，可以通过以下步骤设置图表样式：
（1）选中图表：点击要设置的图表。
（2）选择“图表工具”下的“设计”选项卡。
（3）在“图表样式”组中，选择合适的样式。
（4）根据需要调整图表的元素，如标题、坐标轴、图例等。
数据可视化怎么做Python？
1、准备数据
与Excel类似，Python也需要准备好数据，可以使用以下几种方式获取数据：
（1）手动输入：在Python脚本中直接编写数据。
（2）从文件读取：使用Python的文件操作功能，从CSV、JSON、XML等文件中读取数据。
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（3）从数据库读取：使用Python的数据库操作库，如MySQLdb、PyMySQL等，从数据库中读取数据。
2、使用Python可视化库
Python拥有丰富的可视化库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，以下是一些常见可视化库及其特点：
（1）Matplotlib：功能强大的可视化库，适用于各种图表类型。
（2）Seaborn：基于Matplotlib的库，提供更丰富的可视化效果和易于使用的API。
（3）Plotly：交互式可视化库，支持多种图表类型和动画效果。
3、编写可视化代码
以下是一个使用Matplotlib绘制柱状图的简单示例：
import matplotlib.pyplot as plt
准备数据
x = ['A', 'B', 'C', 'D']
y = [10, 20, 30, 40]
绘制柱状图
plt.bar(x, y)
设置图表标题和坐标轴标签
plt.title('柱状图示例')
plt.xlabel('类别')
plt.ylabel('数值')
显示图表
plt.show()数据可视化在Excel和Python中都有丰富的实现方法，根据具体需求和场景选择合适的方法，可以帮助我们更好地理解数据，为决策提供有力支持。
标签： #Excel数据可视化
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