Matplotlib：绘图和可视化

• 简介
• 简单绘制线形图
• plot函数
• 支持图类型
• 保存图表

1、简介

Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包。数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一，可以帮助我们完成很多操作，例如：找出异常值、必要的一些数据转换等。完成数据分析的最终结果也许就是做一个可交互的数据可视化。

安装方式：

pip install matplotlib

引用方法：

import matplotlib.pyplot as plt

2、简单绘制线形图

plt.plot()   # 绘图函数
plt.show()   # 显示图像

在jupyter notebook中不执行这条语句也是可以将图形展示出来

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.arange(10)
plt.plot(data)
plt.show() # 显示图像，在notebook中不执行这一句也可以

执行结果：

虽然seaborn这些库和pandas的内置绘图函数能够处理许多普通的绘图任务，如果需要自定义一些高级功能的话就必须要matplotlib API.

插图：恶搞图02

3、plot函数

plot函数：绘制折线图

• 线型linestyle(-,-.,–,..)
• 点型marker(v,^,s,*,H,+,X,D,O,…)
• 颜色color(b,g,r,y,k,w,…)

plt.plot([0,3,9,15,30],linestyle = '-.',color = 'r',marker = 'o') 

图像标注

方法	描述
plt.title()	设置图像标题
plt.xlabel()	设置x轴名称
plt.ylabel()	设置y轴名称
plt.xlim()	设置x轴范围
plt.ylim()	设置y轴范围
plt.xticks()	设置x轴刻度
plt.yticks()	设置y轴刻度
plt.legend()	设置曲线图例

plt.plot([0,3,9,15,30],linestyle = '-.',color = 'r',marker = 'o',label="A") 
plt.plot([1,3,16,23,30],[30,23,13,25,30],label='B')
plt.title("Title")  # 标题
plt.xlabel('X')  # x轴名称
plt.ylabel('Y')  # y轴名称

plt.xticks(np.arange(0,30,2))  # x轴刻度
plt.xlim(-0.2,10,2)  # x轴范围
plt.legend()  # 曲线图例

运行图例：

绘制数学函数

使用Matplotlib模块在一个窗口中绘制数学函数y=x, y=x**2,y=sinx的图像，使用不同颜色的线加以区别，并使用图例说明各个线代表什么函数。