一、Matplotlib
1、变化
时间序列图、堆积面积图
2、分布
密度图、箱型图、堆叠直方图
3、关联
散点图、相关图(热力图)、矩阵图
4、组成
饼图、条形图、矩形树图
5、分组
树状图
6、偏差
发散性条形图、发散性包点图、面积图
7、排序
有序条形图、有序棒棒糖图
8、认识Matplotlib可视化库
Matplotlib是Python的一个绘图库,它提供了一个面向对象的API,用于嵌入到Python应用程序、脚本、Jupyter notebooks、web应用程序以及GUI工具包中。
pyplot是Matplotlib的一个模块,它提供了一个类似于MATLAB的绘图系统接口。
Matplotlib擅长2D绘图,可以生成折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图、误差线图、箱线图等多种图表。
虽然主要关注2D绘图,但Matplotlib也支持3D绘图,可以生成3D曲面图、3D散点图等。
Matplotlib提供了大量的定制化选项,可以调整图表的颜色、线型、字体、标签、标题等。
可以将图表保存为多种格式的文件,如PNG、PDF、SVG等。
组件包括:
Figure:可以看作是一个能够容纳各种坐标轴、图形、文字和标签的容器。
Axes:一个Axes对象相当于一个绘图区域,可以包含多个坐标轴。在Matplotlib中,大部分绘图函数都是Axes的方法。
Artist:Figure、Axes、坐标轴、网格线、图例、文本等都是Artist对象。它们在画布上绘制内容。
优点:
Matplotlib是免费的,并且其源代码是公开的,可以自由使用和修改。
Matplotlib可以在不同的操作系统上运行,如Windows、macOS和Linux。
Matplotlib可以与Python的其他科学计算库(如NumPy、SciPy、Pandas等)无缝集成。
9、认识Matplotlib基本函数
(1)画布与图形配置
plt.figure():用于创建一个新的绘图窗口或画布。
plt.subplots():用于创建一个图形以及一个或多个子图。它返回一个图形对象和子图对象的数组。
plt.subplot():用于在一个画布上创建多个子图区域,并定位到当前绘图的子图区域。参数格式为plt.subplot(nrows, ncols, index),其中nrows和ncols表示将画布分割成几行几列,index表示当前绘图位于第几个区域(按行优先排序)。
plt.add_subplot() 和 plt.add_axes():用于在已存在的图形中添加新的子图或轴。
(2)图形绘制
plt.plot():用于绘制折线图。可以指定x和y轴的数据,以及线条的样式、颜色和标记等。
plt.scatter():用于绘制散点图。可以指定x和y轴的数据,以及散点的颜色、大小、形状等属性。
plt.bar():用于绘制条形图。可以指定每个条形的位置、高度、宽度和底部位置等。
plt.barh():用于绘制横向条形图。
plt.boxplot():用于绘制箱形图,以显示数据的分布情况和统计特征。
plt.pie():用于绘制饼图,以显示数据的占比情况。
plt.hist():用于绘制直方图,以显示数据的频率分布情况。
plt.polar():用于绘制极坐标图。
plt.imshow():用于显示图片。可以指定图片的路径或数组,以及显示的样式等。
(3)图形属性设置
plt.title():用于设置图形的标题。
plt.xlabel() 和 plt.ylabel():分别用于设置x轴和y轴的标签。
plt.xticks() 和 plt.yticks():分别用于设置x轴和y轴的刻度标签。
plt.xlim() 和 plt.ylim():分别用于设置x轴和y轴的显示范围。
plt.axis():用于设置坐标轴的刻度、范围、比例等属性。
plt.grid():用于在图形中添加网格线。可以设置网格线的颜色、样式等属性。
plt.legend():用于添加图例,以解释图形中的不同数据系列或标记。
plt.annotate():用于在图形中添加带箭头的注释。可以指定注释的文本、位置、箭头样式等属性。
plt.text():用于在图形中的指定位置添加文本。
(4)图形保存与显示
plt.savefig():用于将绘制的图形保存为文件。可以指定文件的名称、格式(如png、pdf等)以及分辨率等属性。
plt.show():用于显示绘制的图形。在脚本或命令行中运行Matplotlib代码时,通常需要调用此函数来查看结果。
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