在數(shù)據(jù)分析與可視化中，散點(diǎn)圖常用于展示兩個(gè)變量之間的（）關(guān)系。

若要在Matplotlib中保存圖形為圖像文件，可以使用（）函數(shù)。

數(shù)據(jù)可視化有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的模式、趨勢和異常值，其中箱形圖能夠有效地揭示數(shù)據(jù)的分布情況，特別是對于識別（）非常有效。

在折線圖中，如果要反映數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢，通常將（）軸設(shè)為時(shí)間維度。

樹狀圖主要用于展示具有層級結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)集，如組織結(jié)構(gòu)或文件目錄。（）

數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)遵循“數(shù)據(jù)-洞察-行動”的原則，確保視覺元素清晰傳達(dá)數(shù)據(jù)背后的（）。

在Matplotlib中，使用（）函數(shù)可以為圖表添加標(biāo)題。

（）是指數(shù)據(jù)值與平均數(shù)的差的平方和的平均數(shù)，用于衡量數(shù)據(jù)的離散程度。

若要在Pandas的DataFrame中刪除某一列，可以使用（）函數(shù)。

在Matplotlib中，使用（）參數(shù)可以在plt.plot（）函數(shù)中設(shè)置線條的顏色。