1. Matplotlib基礎(chǔ)：https://www.runoob.com/numpy/numpy-matplotlib.html2. Matplotlib官網(wǎng)：https://matplotlib.org/3. Matplotlib中文：https://www.matplotlib.org.cn/

Matplotlib簡(jiǎn)介

Matplotlib 是 Python 的繪圖庫(kù)。它可與 NumPy 一起使用，提供了一種有效的 MatLab 開源替代方案。它也可以和圖形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。

大量的第三方軟件包 擴(kuò)展并建立在Matplotlib功能的基礎(chǔ)上，包括幾個(gè)更高級(jí)別的繪圖界面(seaborn， holoviews， ggplot，...)以及兩個(gè)投影和制圖工具包(basemap和cartopy)

Matplotlib繪圖基礎(chǔ)^[1]

基本原理

在繪圖結(jié)構(gòu)中，figure創(chuàng)建窗口，subplot創(chuàng)建子圖。所有的繪畫只能在子圖上進(jìn)行。plt表示當(dāng)前子圖，若沒有就創(chuàng)建一個(gè)子圖。所有你會(huì)看到一些教程中使用plt進(jìn)行設(shè)置，一些教程使用子圖屬性進(jìn)行設(shè)置。他們往往存在對(duì)應(yīng)功能函數(shù)。

Figure：面板(圖)，matplotlib中的所有圖像都是位于figure對(duì)象中，一個(gè)圖像只能有一個(gè)figure對(duì)象。Subplot：子圖，figure對(duì)象下創(chuàng)建一個(gè)或多個(gè)subplot對(duì)象(即axes)用于繪制圖像。

配置參數(shù)

參數(shù)	解釋
axex	設(shè)置坐標(biāo)軸邊界和表面的顏色、坐標(biāo)刻度值大小和網(wǎng)格的顯示
figure	控制dpi、邊界顏色、圖形大小、和子區(qū)( subplot)設(shè)置
font	字體集(font family)、字體大小和樣式設(shè)置
grid	設(shè)置網(wǎng)格顏色和線性
legend	設(shè)置圖例和其中的文本的顯示
line	設(shè)置線條(顏色、線型、寬度等)和標(biāo)記
patch	是填充2D空間的圖形對(duì)象，如多邊形和圓。控制線寬、顏色和抗鋸齒設(shè)置等。
savefig	可以對(duì)保存的圖形進(jìn)行單獨(dú)設(shè)置。例如，設(shè)置渲染的文件的背景為白色。
verbose	設(shè)置matplotlib在執(zhí)行期間信息輸出，如silent、helpful、debug和debug-annoying。
xticks和yticks	為x,y軸的主刻度和次刻度設(shè)置顏色、大小、方向，以及標(biāo)簽大小。

要進(jìn)行相關(guān)配置，還需要查閱用戶手冊(cè)或參考網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)。

Matplotlib創(chuàng)建基本圖形

1. 折線圖

matplotlib 函數(shù):?plot(x, y)^[2]

?x: 線或標(biāo)記的x坐標(biāo)。?y: 線或標(biāo)記的y坐標(biāo)。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = [1,2,3,4,5,6] y1 = [i * 2 for i in x] # [2,4,6,8,10,12]y2 = [m * m for m in x] # [1,4,9,16,25,36]plt.figure(figsize=(5,5))#畫板大小plt.plot(x, y1)plt.plot(x, y2)plt.show()

2. 柱狀圖(豎向)

matplotlib 函數(shù):?bar(left, height)^[3]

?left: 左側(cè)的x坐標(biāo)。?height: 柱狀圖的高度。

dt = np.arange(1, 5) values = [2, 5, 9,5]plt.figure(figsize=(6,5))plt.bar(dt, values)plt.show()

疊加圖

dt = np.arange(1, 5)values = [2, 5, 9,5]values1 = [3, 5, 7,20]plt.figure(figsize=(6,5))plt.bar(dt, values)plt.bar(dt, values1 ,bottom = values)#plt.bar(dt, values1)plt.show()

3. 柱狀圖(橫向)

matplotlib 函數(shù):?barh(bottom, width)^[4]

?bottom:柱圖y坐標(biāo)?width: 柱圖的寬度.

matplotlib中文亂碼問題，可以通過以下方式簡(jiǎn)單解決^[5]

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用來正常顯示中文標(biāo)簽plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用來正常顯示負(fù)號(hào)categories = ['1', '2', '3', '4', '5']values= [7, 12, 4, 2, 9]plt.figure(figsize=(6,6))plt.barh(np.arange(len(categories)), values)plt.yticks(np.arange(len(categories)), ['城市 %s' % x for x in categories])plt.show()

4. 直立方

matplotlib 函數(shù):?hist(x)^[6]

?x: 要顯示的分布的值列表。

column_data = np.random.normal(33, 3, 1000) # 創(chuàng)建1000個(gè)正態(tài)(高斯)分布隨機(jī)數(shù)。平均值為42，標(biāo)準(zhǔn)偏差為3。plt.figure(figsize=(6,6))plt.hist(column_data)plt.show()

5. 餅圖

matplotlib 函數(shù):?pie(sizes)^[7]

?sizes: 楔子的大小，如分?jǐn)?shù)或數(shù)字。

counts = [20,30,45, 5]plt.figure(figsize=(6, 6))plt.pie(counts)plt.show()

設(shè)置參數(shù)

plt.pie(counts, # colors=['blue', 'orange','red','green'], labels=['City A', 'City B','City C','City D'], startangle=90, autopct='%.2f%%')# plt.legend()plt.show()

6. 散點(diǎn)圖

matplotlib 函數(shù):?scatter(x, y)^[8]

?x,?y: 這兩個(gè)變量的值。

x = range(100)y = np.arange(50, 70,0.2) + (np.random.random(100) * 10.)print(x)print(y)plt.figure()plt.scatter(x, y)plt.show()

設(shè)置參數(shù)

city1 = ['武漢','襄陽(yáng)','宜昌','荊州']gdp = [14847.29,4309.79,4064.18,2082.18]colors = ['r','b','k','y']plt.scatter(range(1,5), gdp, s=gdp, c=colors,alpha=0.5)plt.xticks(range(1,5), city1)plt.grid(True)plt.show()

References

[1]?Matplotlib繪圖基礎(chǔ):?https://www.jianshu.com/p/da385a35f68d[2]?plot(x, y):?http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.plot[3]?bar(left, height):?http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.bar[4]?barh(bottom, width):?http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.barh[5]?matplotlib中文亂碼問題，可以通過以下方式簡(jiǎn)單解決:?https://www.zhihu.com/question/25404709[6]?hist(x):?http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.hist[7]?pie(sizes):?http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.pie[8]?scatter(x, y):?http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.scatter

[9]Matplotlib創(chuàng)建基本圖形:?https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001454002.htm?share=1&shareId=1647514

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的html数据分析表格api_Python数据分析基本库——Matplotlib（一）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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