以等高线的形式展示数据分布的密度变化，类似地理中的等高线地图。等高线越密集表示数据密度越高，通过颜色和等高线的层级，可直观感受数据在空间上的聚集和离散特征，呈现出三维立体的分布效果。通过颜色、透明度区分不同层级，既能呈现整体分布，又能深入对比子组间的差异，提供更丰富的信息维度。结合直方图与残差图，通过对比观测频数与理论频数的差异（以垂直悬挂线段表示），直观检测数据与理论分布的拟合程度。展示数据值小

本文介绍了6种常见的数据相关性可视化方法：1）散点图用于分析两变量相关性；2）气泡图通过气泡大小展示三维数据；3）相关图用热力图形式呈现变量相关系数矩阵；4）热力图直观显示二维数据分布；5）二维密度图展示大数据量分布密度；6）平行坐标图可视化多维数据模式。每种方法均配有Python实现代码及应用场景说明，适用于不同维度和规模的数据相关性分析，帮助快速识别变量间关系模式。

本文总结了6种地理特征可视化图表及其Python实现方法： 蜂窝热力地图：用六边形网格展示数据密度，适合城市人口分析（Matplotlib实现）。 变形地图：按数据值缩放区域面积，突出差异（PySAL实现）。 关联地图：通过连线表示空间交互关系，如贸易路线（NetworkX实现）。 气泡地图：以气泡大小表示变量值，适用于多变量对比（Plotly实现）。 分级统计图：用颜色深浅展示区域数据差异，如疫