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散点图
通过根据坐标位置的点来可视化两个定量变量之间关系的散点图。可用于识别双变量数据中的趋势、相关性和异常值。
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箱线图
通过五个指标显示变量统计分布的箱形图：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。非常适合比较多个组之间的分布。
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热力图
使用颜色表示二维矩阵中值强度的热图。特别适用于可视化表格数据中的相关性和模式。
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小提琴图
箱线图和密度图的组合，通过其展开的形状显示变量的分布。宽度表示不同值处数据的密度。
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配对图
同时显示数据集中所有变量对之间关系的散点图矩阵。对角线通常显示每个变量的单变量分布。
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树状图
使用嵌套矩形表示比例和数据结构的层次可视化。每个矩形的大小与其数值成比例。
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密度图
使用核密度估计对连续变量分布进行平滑的图形表示。作为直方图的替代方案，提供分布的连续视图。
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气泡图
散点图的变体，其中气泡的大小代表第三个定量维度。允许在二维空间中同时可视化三个变量。
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雷达图
一种星形图表，可在从中心点发出的径向轴上比较多个定量变量。适用于评估多变量配置文件和相对性能。
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小提琴图
箱线图的扩展，结合了分布对称性和密度估计，以可视化数据的完整形状。特别适用于比较类别间的分布。
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联合图
中心散点图与轴边缘分布的组合。同时提供双变量关系和个体分布的完整视图。
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蜂群图
一种分类图表，将单个点沿分类轴分散以避免重叠。无需聚合即可可视化观测值的实际分布。
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等高线图
在二维平面上使用等高线连接等值点的三维表示。特别适用于可视化响应面和密度函数。
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六边形图
针对密集数据的散点图替代方案，使用六边形聚合点。每个六边形的颜色代表该区域包含的点数。
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平行坐标图
使用平行轴表示多个维度的多维可视化技术。每条线代表一个观测值穿过所有变量轴。
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Q-Q图
分位数-分位数图，将样本分布与理论分布进行比较。点沿对角线排列表示分布之间的拟合度良好。
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