方法一：尺寸可视化

这是对于图形类的数据可视化结果，对于同一类的图形以不一样的尺寸大小进行区别，让观看者可以一目了然的看到数据之间或者各项指标之间不一样的对比，一般采用数据尺寸可视化的效果，会让观看者更加可以一目了然的看到数据结果，但是做类似的数据可视化结果的时候，还是要注意数据的精确度和图形的准确度。例如一些网站的用户评价的分析以及企业的信用等级分析等经常使用到这一类的图形效果。

方法二：颜色可视化

及时利用不同的颜色来表达不一样的指标或者是颜色的深浅来表示强弱的效果，颜色的可视化的使用过程中，对颜色的配色方案的使用也是很重要的，颜色的可视化是比较常用的方法，凸显的效果也比较明显，可视化效果比较明显的话，数据结果的说服力也强。

方法三：图形可视化

这里的图形可以包括很多的不同的图案，你可以直接使用模板当中的图形方案，也可以使用一些主题性比较强的图形方案，一般在图形可视化的过程中，图形都是含有实际意义比较强的，数据图表的展示结果会更加的生动，数据想要表达的主题和效果也会更强。

方法四：空间可视化

主要是结合地理位置的数据，一般会搭配地图使用，空间可视化一般可以和颜色可视化等结合使用，让用户对应于整体的一些情况有直观的了解，同时用户也可以直接点击某一个具体的位置来查看详细的数据。

方法五：概念可视化

主要是针对一些比较抽象的数据结果概念本身是一个抽象的实物，怎么让用户可以更加容易的了解数据的结果，数据可视化咋这个使用过程就很重要了，通过抽闲概念的转化，使得数据结果更容易理解。

在项目的早期阶段，您通常会进行探索性数据分析（EDA）以获得对数据的一些见解。在项目即将结束时，能够以清晰、简洁和引人注目的方式呈现您的最终结果非常重要，以便您的受众（通常是非技术客户）能够理解。

Matplotlib是一个流行的Python库，可用于轻松创建数据可视化。但是，每次执行新项目时，设置数据、参数、数字和绘图都会变得相当混乱和乏味。在这篇博文中，我们将看看6个数据可视化，并使用Python的Matplotlib为它们编写一些快速简便的函数。与此同时，这是一个很好的图表，可以为工作选择正确的可视化。