數據可視化也是數據科學中非常重要的一節，面對繁雜的數據我們很難理出頭緒，但是畫出數據的分布圖就不一樣了，數據的內在規律清晰可見，尤其是在向領導匯報工作的時候，如果你拿的是一張張表格那基本可以斷定你要雞雞了，相反，如果你帶着一份精美的數據分析圖表，不加薪怪你老板沒眼光！！
我們的任務是看下商鋪評分數據分布！先上代碼，再看結果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(data["商鋪評分"])
plt.show()
在此看到的就是“商鋪評分”數據直方圖分布！接下來就是針對直方圖的美化！
增加了參數bins的設置，這樣直方圖的條數更多了！
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(data["商鋪評分"], bins = 30)
plt.show()
從上圖可以看出，有少量的數據分布在0.7附近，區別於大多數數據，因此可以判定，這部分數據為異常值！接下來考慮怎樣將這部分值濾掉！
import matplotlib.pyplot as plt
data = data[data["商鋪評分"]>0.7] # 數據過濾
plt.hist(data["商鋪評分"], bins = 60)
plt.show()
