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          數(shù)據(jù)可視化|Matplotlib初識

          共 1919字,需瀏覽 4分鐘

           ·

          2021-01-17 15:42




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          【導(dǎo)語】:出色的數(shù)據(jù)可視化,會讓你的數(shù)據(jù)分析等工作錦上添花,讓人印(升)象(職)深(加)刻(薪)。matplotlib是python優(yōu)秀的數(shù)據(jù)可視化庫,python數(shù)據(jù)分析必備利器。


          Matplotlib作為數(shù)據(jù)科學(xué)的的必備庫,算得上是python可視化領(lǐng)域的元老,更是很多高級可視化庫的底層基礎(chǔ),其重要性不言而喻。本文專門為你整理了matplotlib詳細使用方法,來學(xué)習吧!


          matplotlib 庫是專門用于開發(fā)2D圖表(包括3D圖表)的,突出優(yōu)點:

          使用起來極為簡單。


          以漸進、交互式方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。


          表達式和文本使用LaTeX排版。


          對圖像元素控制力強。


          可輸出PNG、PDF、SVG和EPS等多種格式。


          安裝

          ????conda?install?matplotlib
          或者
          ????pip?install?matplotlib


          matplotlib 架構(gòu)


          matplotlib 的主要任務(wù)之一,就是提供一套表示和操作圖形對象(主要對象)以及它的內(nèi)部對象的函數(shù)和工具。其不僅可以處理圖形,還提供事件處理工具,具有為圖形添加動畫效果的能力。有了這些附加功能,matplotlib 就能生成以鍵盤按鍵或鼠標移動觸發(fā)的事件的交互式圖表。


          從邏輯上來講,matplotlib 的整體架構(gòu)為3層,各層之間單向通信:


          Scripting (腳本)層。


          Artist (表現(xiàn))層。


          Backend (后端)層。



          matplotlib的基本用法


          以下操作均在Jupyter Notebook實現(xiàn)
          plot()方法制作線型圖1:
          ????import?matplotlib.pyplot?as?plt
          ????x?=?[1,2,3,4]
          ????y?=?[5,8,6,9]
          ????plt.plot(x,y)
          結(jié)果展示:


          如果我們想在同一頁面對比兩條甚至多條數(shù)據(jù)呢?很簡單

          plot()方法制作線型圖2:
          ????import?matplotlib.pyplot?as?plt
          ????x?=?[1,2,3,4]
          ????y?=?[5,8,6,9]
          ????y1?=?[7,5,8,4]
          ????plt.plot(x,y)
          ????plt.plot(x,y1)
          結(jié)果展示:


          bar()方法制作柱形圖1:
          ??import?matplotlib.pyplot?as?plt
          ??x?=?[1,2,3,4]
          ??y?=?[5,8,6,9]
          ??plt.bar(x,y)
          結(jié)果展示:


          如果需要在柱形圖上做對比顯示該如何操作呢?只需加一個bottom的參數(shù)即可!
          ??import?matplotlib.pyplot?as?plt
          ??x?=?[1,2,3,4]
          ??y?=?[5,8,6,9]
          ??plt.bar(x,y)
          ??plt.bar(x,y1,bottom?=?y)
          結(jié)果展示:


          如果我想把這條柱形圖橫過來呢?使用barh()方法即可!

          bar()方法制作柱形圖2:
          ???import?matplotlib.pyplot?as?plt
          ???x?=?[1,2,3,4]
          ???y?=?[5,8,6,9]
          ???plt.barh(x,y)

          結(jié)果展示:


          scatter()方法制作散點圖:
          ??import?matplotlib.pyplot?as?plt
          ??x?=?[1,2,3,4]
          ??y?=?[5,8,6,9]
          ??plt.scatter(x,y)

          結(jié)果展示:


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