Python 可视化matplotlib模块讲解

互联网时代下，在网络中每天都会产生很多数据，通过对数据分析之后，如何更好的诠释数据背后的意义，我们需要对数据进行可视化展示。

在数据可视化中，Python 也支持第三方模块

• matplotlib 模块：Python使用最多的可视化库
• seaborn 模块：基于matplotlib的图形可视化
• pycharts 模块：用于生成Echarts 图表的类库

接下来我们对matplotlib模块提供的图形方法进行学习

1. matplotlib 模块概述

matplotlib 模块是第三方开源的，由John Hunter团队研发而成，NumFOCUS 的赞助项目。

matplotlib 模块是用于Python创建静态、动态和交互式可视化综合性的库。

matplotlib 模块特点

• 易创建图表如出版质量图、交互式数据可放大、缩小
• 定制化图表可完全控制线条样式、导入并嵌入多种文件格式
• 扩展性高，可以与第三方模块进行兼容
• matplotlib 模块资料手册信息丰富，可快速上手

matplotlib 模块获取

matplotlib 是Python主流第三方可视化模块，我们需要使用pip进行下载

pip install matplotlib

matplotlib 模块使用

在matplotlib模块中，pyplot类是最常用的。

方式一：

from matplotlib import pyplot

方式二：

import matplotlib.pyplot as plt

重要说明：

• matplotlib 模块官方资料
• 查看matplotlib内部代码说明

2. matplotlib.pyplot 相关方法

matplotlib.pyplot 模块是我们画图标最常用的模块之一

3. matplotlib.pyplot 图表展示

绘制折线图
使用pyplot..plot()方法

from matplotlib import pyplot
# 设置图表字体格式
pyplot.rcParams["font.sans-serif"]=['SimHei']
pyplot.rcParams["axes.unicode_minus"]=False

pyplot.plot([1,2,3,4,5,6],[45,20,19,56,35,69])

pyplot.title("data analyze")
pyplot.xlabel("data")
pyplot.ylabel("sum")

pyplot.show()

绘制柱状图

• 使用pyplot..bar()方法
• 再次使用上面的数据，可以看到直方图

pyplot.bar([1,2,3,4,5,6],[45,20,19,56,35,69])

绘制饼图

• 使用pyplot.pie()方法绘制饼图
• 同时使用pyplot.axis方法设置每一个分区间隔

from matplotlib import pyplot
labels = ["windows","MAC","ios","Android","other"]
sizes = [50,10,5,15,20]
explode = [0,0.1,0,0,0]
pyplot.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=90)
pyplot.axis("equal")

pyplot.title("data analyze")
pyplot.show()

绘制散点图

使用pyplot.scatter(x,y)绘制散点图

import numpy as np
from matplotlib import pyplot

data = {"a":np.arange(50),"c":np.random.randint(0,50,50),"d":np.random.randn(50)}

data['b'] = data['a']+10*np.random.randn(50)
data['d'] = np.abs(data['d'])*100

pyplot.scatter("a","b",c='c',s='d',data=data)

pyplot.title("data analyze")
pyplot.xlabel("元素 a")
pyplot.ylabel("元素 b")

pyplot.show()

总结：

关于Python 可视化matplotlib模块基础知识的文章就介绍至此，更多相关Python 可视化之matplotlib模块内容请搜索编程宝库以前的文章，希望以后支持编程宝库！

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