答案：Python爬虫数据可视化需经历采集、清洗与图形化三步，常用requests或scrapy抓取数据并存为CSV或DataFrame格式；随后根据需求选用Matplotlib绘制基础图表，Seaborn生成美观静态图，或Plotly创建交互式图表，结合Dash可搭建数据看板，实现直观信息展示。
Python爬虫抓取数据后，进行可视化展示能让信息更直观、易理解。整个流程包括数据采集、清洗处理和图形化呈现。关键在于选择合适的工具组合，把原始数据转化为图表或交互式页面。
1. 数据抓取与存储
使用Python常用库如requests或scrapy获取网页内容，再用BeautifulSoup或lxml解析HTML提取所需字段。抓取后的数据通常保存为CSV、JSON或存入数据库，便于后续分析。
示例：将商品价格和名称存入pandas DataFrame：
import pandas as pd
data = {'name': ['A', 'B'], 'price': [100, 150]}
df = pd.DataFrame(data)
2. 使用Matplotlib生成基础图表
Matplotlib是Python最基础的绘图库，适合绘制柱状图、折线图、散点图等。对于结构简单的爬虫数据，可直接调用其接口快速出图。
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常见做法：
- 用
plt.bar()画商品价格对比柱状图 - 用
plt.plot()显示时间序列趋势（如某网站文章发布频率） - 添加标题、坐标轴标签提升可读性
3. 利用Seaborn提升视觉效果
Seaborn基于Matplotlib封装，语法更简洁，配色更美观。适合需要高质量静态图的场景，比如数据分析报告。
优势特点：
- 一行代码实现分布图、热力图、箱型图
- 自动处理分类变量颜色区分
- 与pandas集成紧密，支持DataFrame直接传参
例如：sns.histplot(df['price']) 可直观查看价格分布情况。
4. 用Plotly实现交互式可视化
若希望用户能缩放、悬停查看数值，推荐使用Plotly。它支持生成HTML文件，方便分享或嵌入网页。
典型应用：
- 用
px.scatter_mapbox展示爬取的地理位置数据 - 制作动态下拉菜单切换不同类别的趋势线
- 结合Dash搭建简易数据看板
生成的图表可在浏览器中打开，适合做演示或监控面板。
基本上就这些。从爬虫拿到数据后，先整理成规整格式，再根据展示需求选对工具。静态图用Matplotlib或Seaborn，交互式首选Plotly。整个过程不复杂，但细节决定最终效果。
