如何选用最合适的图形表达数据？

主要观点总结

本文是关于数据可视化中数值型变量可视化的总结，主要讨论了根据变量的个数、数据是否具有序性以及数据点的个数来选择合适的图形表达数据。文章介绍了单变量、双变量和多变量的可视化方法，包括频率分布直方图、密度图、折线图、箱型图、小提琴图、气泡图、堆积面积图、相关图、热力图和树状图等。此外，文章还提到了Crossin的新书《码上行动：用ChatGPT学会Python编程》的上市信息。

关键观点总结

关键观点1: 数值型变量的可视化方法

文章讨论了如何根据变量的个数、数据是否具有序性以及数据点的个数选择合适的图形表达数据，包括频率分布直方图、密度图、折线图等。

关键观点2: 不同类型变量的可视化示例

文章提供了不同类型变量的可视化示例，包括单变量、有序的双变量、无序的双变量、多变量的可视化方法。

关键观点3: 额外建议及推荐书籍

文章最后提到了作者Crossin的新书《码上行动：用ChatGPT学会Python编程》的上市信息，并提供了如何加入读者交流群的方式。