Python数据可视化，Matplotlib库果然很硬核(18)

寄予清风

小朋友们好，大朋友们好！
我是猫妹，一名爱上Python编程的小学生。
欢迎和猫妹一起，趣味学Python。
今日主题
今天我们学习下如何用Pythons实现数据可视化。
什么是数据可视化呢？
一堆数据，如果我们单独一一看的话，比较难看出总体特别之处。
如果把这些数据做成各种图，是不是看起来就很显眼了呢？
我们随便从网上找几张图片如下，把数据通过图表方式显示出来，就是数据可视化。


Python中，数据可视化库非常多，比如Matplotlib、Seaborn、Pyecharts、Plotline等。
有一个职业叫数据分析师，就是每天和数据打交道。
Matplotlib可谓在平面绘图领域用得最广泛了，它借鉴了很多Matlab函数，可以绘制出高质量的图表，除了二维图，它也可以绘制三维图和动画等。
Matplotlib使用前需要用pip指令安装下。
折线图
import matplotlib.pylot as plt
导入matplotlib中的子库pylot，并重命名为plt。
根据listx和listy两个列表，绘制折线。
语法：plot(列表x,列表y)



自定义样式之颜色color

自定义样式之线条外观linestyle

  

• solid：实线  
  
• dashed：虚线  
  
• dotted：点线  
  
• dashdot：点划线
  

自定义样式之阶段外观
可以使用marker参数来定义节点的外观，取值很多，使用时可以查找到即可。


还可以设置节点的大小和颜色

通用设置
定义标题


定义图例

画布样式

坐标轴刻度


坐标轴范围

网格线

描述文本

添加注释

还有一些通用样式参数，可以被绝大多数绘图方法使用。

  

• color：颜色  
  
• frontsize：文本大小  
  
• ha：水平对齐，horizontal align  
  
• va：垂直对齐，vertical align  
  
• label：图例  
  
• alpha：不透明度(0~10)
  

柱状图
可以使用bar()函数绘制柱状图，柱状图也称为条形图。
语法：bar(列表x,列表y)
基本绘图


横向柱状图

堆叠柱状图

并列柱状图

直方图
直方图用于统计各个区间数据的个数。
可以使用hist()函数绘制直方图。
语法：hist(data,group)
data必选
group可选，是否分组、如不设置库会自动分组，但不太理想，一般设置下更好。


hist()函数提供了很多参数，可自定义样式。
比如rwidth设置直方图宽度，取值0~1.0，color设置颜色，edgecolor设置边框颜色。

直方图和柱状图有什么区别？
直方图y轴表示统计区间的频率。
柱状图y轴表示数值。
直方图统计数据，柱状图展示数据。
饼状图
可以使用pie()绘制饼状图，没有坐标系，用于展示各个部分占总的比例。
语法：pie(列表)

pie()函数提供了许多参数，可自定义样式

  

• labels：各部分标题，列表  
  
• colors：各部分颜色，列表  
  
• autopct：显示百分比  
  
• explode：是否拉出某部分，元组  
  
• shadow：是否显示阴影，元组
  

散点图
可以使用scatter()绘制散点图。
语法：scatter(列表x,列表y)
散点图类似折线图，只显示点，不显示点点之间的线。

scatter()函数提供了许多参数，可自定义样式

  

• s：散点大小  
  
• color：散点颜色  
  
• alpha：散点不透明度(0~1.0)  
  
• marker:散点形状  
  
• label:图例
  

面积图
可以使用stackplot()绘制面积图。

参考资料
https://github.com/matplotlib/matplotlib
《从0到1Python快速上手》
看得出，Matplotlib使用简单，功能强大，的确是数据分析的利器，下次如果需要处理数据，一定要想起它哦！

好了，我们今天就学到这里吧！
如果遇到什么问题，咱们多多交流，共同解决。
我是猫妹，咱们下次见！

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