A.熱力圖顏色
B.單色系漸變
C.雙色系互補(bǔ)色
D.多色系隨機(jī)顏色
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.頻繁模式挖掘
B.分類和預(yù)測(cè)
C.數(shù)據(jù)預(yù)處理
D.數(shù)據(jù)挖掘
A.使用plt.title（）函數(shù)
B.使用plt.xlabel（）函數(shù)
C.使用plt.ylabel（）函數(shù)
D.直接在plt.plot（）函數(shù)中添加標(biāo)題
A.subplots（）
B.add_subplot（）
C.figure（）
D.subplot2grid（）
A.mpl_toolkits.mplot3d
B.matplotlib.ticker
C.matplotlib.pyplot
D.matplotlib.print
A.餅圖
B.條形圖
C.折線圖
D.環(huán)形圖
最新試題
數(shù)據(jù)可視化過程中應(yīng)盡可能使用復(fù)雜的視覺效果以吸引觀眾注意力。（）
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(shì)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(duì)于識(shí)別（）非常有效。
樹狀圖主要用于展示具有層級(jí)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)集，如組織結(jié)構(gòu)或文件目錄。（）
在Matplotlib中，使用（）函數(shù)可以為圖表添加標(biāo)題。
數(shù)據(jù)清洗過程中，處理缺失值的方法通常包括刪除含有缺失值的記錄、填充固定值或使用（）方法進(jìn)行預(yù)測(cè)填補(bǔ)。
儀表盤類型的可視化適用于展示單一指標(biāo)的狀態(tài)和目標(biāo)達(dá)成進(jìn)度。（）
為了突出某個(gè)特殊數(shù)據(jù)點(diǎn)，可以在圖表中標(biāo)記出異常值點(diǎn)。（）
度量是數(shù)據(jù)集中可（）的數(shù)量或數(shù)值，如銷售額、用戶數(shù)量、溫度等。
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。
柱狀圖與條形圖本質(zhì)上是相同的，只是方向不同而已。（）