matplotlib作为数据分析的三剑客之一,它是python最基础最常用的数据可视化工具,其他的可视化工具都是基于它的封装,数据分析最终产品大多数情况下都会生成各种图片,因为图片直观易懂,人们更容易通过图片分析来指导决策,所以学会matplotlib的使用尤为重要。
一、安装和导入
$pip install matplotlib
>>>import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib内有两个模块,pylab和pyplot,pylab更像Matlab的操作,python开发人员更倾向于使用pyplot。
二、基本绘图
1、单图
可以把plt理解为一个画布,调用plot方法就是往上面画图,plot接收的参数就是数据和样式,最后调用show方法把图形显示出来。
这样的图形太单调了,我们可以添加更多元素。
多个数据绘制时,为了区分图形通过legend方法设置图例,title方法设置图形名称,xlabel和ylabel分别设置x轴和y轴名称,grid方法控制是否显示背景网格。
2、多图
有时候我们需要在一张图上显示多个图形,这样就要用到子画布功能。
使用subplots方法生成多个子画布,然后控制每个子画布画图。
三、2D图形的画法
1、点、线图
plot前两个参数分别是x轴和y轴的值,’r--’中r表示red红色,--表示线的形状,bs中b代表blue蓝色,s代表square方块,g^中g代表green,^代表三角。
plot参数表
绘制数学函数
2、直方图
直方图可以自行统计区间内的数量,然后生成图形,bins参数就是将值的区间分成多少份。
3、条状图
条状图绘制的参数第一个是x轴的各个刻度,第二个参数对应每个刻度的值。
水平条状图
多序列条状图
通过bw控制条宽,各数据通过递增来控制位置
多序列堆积条状图
使用了bottom参数来控制堆积
4、饼图
添加突出部分和占比
explode传入的是各块分离的程度,0-1表示,autopct代表显示百分比的格式。
5、等高线图
6、极区图
用极坐标表示的函数非常适合极区图,螺旋线就是之一,还有心形线等等。
7、散点图
8、热区图
自动统计数据落在每个区域的数量,并用颜色来表示。
五、pandas画图
pandas集成了matplotlib的很多功能,Series和DataFrame对象可以直接调用plot方法绘制图形。
Series
Series.plot方法参数
DataFrame
DataFrame.plot除了可以接收Series的参数外,还有一些特殊的参数
matplotlib绘图内容非常多,本文只介绍了常用的几种,如果需要特殊需求可以访问官方文档:https://matplotlib.org/tutorials/introductory/sample_plots.html#sphx-glr-tutorials-introductory-sample-plots-py
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