Python數(shù)據(jù)可視化可以展示多種類型的數(shù)據(jù)，包括但不限于以下幾種：
- 數(shù)值數(shù)據(jù)：這是最常見的數(shù)據(jù)類型，包括各種統(tǒng)計量（如均值、中位數(shù)、方差等）、銷售數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)等。對于數(shù)值數(shù)據(jù)，Python提供了多種可視化方式，如折線圖、柱狀圖、散點圖、直方圖等。
- 分類數(shù)據(jù)：分類數(shù)據(jù)是指將數(shù)據(jù)按照某種特定的屬性或特征分成不同的類別。對于分類數(shù)據(jù)，Python提供了餅圖、條形圖、點圖等可視化方式。
- 時間序列數(shù)據(jù)：時間序列數(shù)據(jù)是指按照時間順序排列的數(shù)據(jù)。對于時間序列數(shù)據(jù)，Python提供了折線圖、柱狀圖、散點圖等可視化方式，可以清晰地展示數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢。
- 地理空間數(shù)據(jù)：地理空間數(shù)據(jù)是指與地理位置相關的數(shù)據(jù)。對于地理空間數(shù)據(jù)，Python提供了地圖可視化、熱力圖、散點圖等可視化方式，可以直觀地展示數(shù)據(jù)的地理位置和分布情況。
此外，Python數(shù)據(jù)可視化還可以展示文本數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)。通過使用不同的可視化庫和工具，如Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh等，可以根據(jù)具體的數(shù)據(jù)類型和分析需求選擇合適的可視化方式，從而更加直觀、有效地展示數(shù)據(jù)分析結果。
