Python 数据可视化

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Python 数据可视化

Python 数据可视化-Matplotlib

Matplotlib 是 Python 最著名的绘图库，它提供了一整套和 MATLAB 类似的绘图函数集，十分适合编写短小的脚本程序以进行快速绘图。它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。

Matplotlib 采用面向对象的技术，所以组成图表的各元素都是对象。尽量克服这种面向对象的调用接口绘图比较烦琐，因此 matplotlib 还提供了快速绘图的 pyplot子模块，pyplot 语法与Matlab很相似。

安装与导入

pip install -i  matplotlib

matplotlib 包含子模块 pylab ，我们缩写方式导入它：

import numpy as np              #载入numpy
import matplotlib.pyplot as plt  #载入matplotlib的绘图模块pyplot

注释： Matplotlib 是一个大的工具包，其包含不少子模块。matplotlib.pyplot 是导入Matplotlib中的子模块pyplot。pylab是一个方便的模块，批量导入 matplotlib.pyplot 和 numpy。pylab已被弃用，为了避免名称空间污染强烈反对使用它，建议用pyplot。对于像我一样小白，上面两行代码就OK。

1.快速绘图

先看例子：

x = np.linspace(0,4*np.pi,100)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x)plt.figure(figsize=(10,8))#调用figure()创建一个Figure图表对象
#figsize参数指定Figure对象的宽度 和 高度, 单位为英寸
#dpi参数指定Figure对象的分辨率, 即每英寸所表示的像素数,默认值80plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)
plt.plot(x,z,"b*",label="$cos(x)$")plt.xlabel("X axis")   # X 轴注释
plt.ylabel("Y axis")   # Y 轴注释
plt.title("Matplotlib.pylab Figure") #图表标题plt.xlim(0,12)         #设置X轴的显示范園
plt.ylim(-1.5,1.5)     #设置Y轴的显示范園
plt.grid()      #显示网格
plt.legend()    #显示各图形的标签
plt.show()      #显示绘图窗口

结果：

代码有详细的注释，但下面整理以下基本语法：

• plt.figure(figsize=(10,8))

  用figure()创建一个Figure图表对象
  figsize参数指定Figure对象的宽度 和 高度, 单位为英寸
  dpi参数指定Figure对象的分辨率, 即每英寸所表示的像素数,默认值80

  facecolor 背景颜色。如：facecolor=“r” 为红色背景。

  edgecolor边框颜色。如：edgecolor=“r” 为红色背景。

  frameon是否显示边框。如：frameon=True是否显示边框。

• plt.plot()

  画出 y = y ( x