《Python数据分析》课程电子教案（PPT课件）第6章 Matplotlib数据可视化基础

Python数据分析 第6章 matplotlib数据可视化基础

第6章 matplotlib数据可视化基础 ◆6.1 Matplotlib介绍 ◆6.2 Matplotlib绘图基础 ◆6.3 rc参数设置 ◆6.4 pyplot中的常用绘图 ◆6.5 词云

6.1 Matplotlib数据可视化基础 ➢ Matplotlib 是一个在 python 下实现的类 matlab 的纯 python 的第 三方库,旨在用 python实现 matlab 的功能,是python下最出色的绘图 库。其风格跟 matlab 相似，同时也继承了 python 的简单明了。 ➢ 要使用matplotlib得先安装 numpy 库 (一个python下数组处理的第三 方库，可以很方便的处理矩阵，数组) 。 ➢ matplotlib 对于图像美化方面比较完善，可以自定义线条的颜色和 样式，可以在一张绘图纸上绘制多张小图，也可以在一张图上绘制多 条线， 可以很方便地将数据可视化并对比分析

• Matplotlib模块依赖于NumPy和tkinter模块，可以绘制多种形式的图 形，包括线图、直方图、饼图、散点图等，图形质量满足出版要求， 是数据可视化的重要工具。Matplotlib中应用最广的是 matplotlib.pyplot模块。Pyplot提供了一套和Matlab类似的绘图API ，使得Matplotlib的机制更像Matlab。我们只需要调用Pyplot模块所 提供的函数就可以实现快速绘图并设置图表的各个细节。 • 在Jupyter notebook中进行交互式绘图，需要执行一下语句： % matplotlib notebook • 使用matplotlib时，使用的导入惯例为： import matplotlib.pyplot as plt 6.1 Matplotlib数据可视化基础

6.2 Matplotlib绘图基础

相关函数简介 ➢ figure（）：创建一个新的绘图窗口。 ➢ figtext（）：为figure添加文字 ➢ axes（）：为当前figure添加一个坐标轴 ➢ plot（）：绘图函数 ➢ polar（）：绘制极坐标图 ➢ axis（）：获取或设置轴属性的边界方法（坐标的取值范围） ➢ clf ： 清除当前figure窗口 cla ： 清除当前axes窗口 ➢ close ： 关闭当前figure窗口 ➢ subplot ： 一个图中包含多个axes ➢ text（）： 在轴上添加文字 ➢ title（）： 设置当前axes标题 ➢ xlabel/ylabel：设置当前X轴或Y轴的标签

➢ hist（）：绘制直方图 ➢ hist2d（）：绘制二维在直方图 ➢ hold ：设置当前图窗状态；off或者on ➢ imread（）：读取一个图像，从图形文件中提取数组 ➢ legend（）：为当前axes放置标签 ➢ pie（）：绘制饼状图 ➢ scatter（）：做一个X和Y的散点图，其中X和Y是相同长度的序列对象 ➢ stackplot（）：绘制一个堆叠面积图 ➢ acorr（）：绘制X的自相关函数 ➢ annotate（）：用箭头在指定的数据点创建一个注释或一段文本 ➢ bar（）：绘制垂直条形图 barh（）：绘制横向条形图 ➢ barbs（）：绘制一个倒钩的二维场 相关函数简介

1.创建画布与创建子图 第一部分主要作用是构建出一张空白的画布，并可以选择是否将整个画 布划分为多个部分，方便在同一幅图上绘制多个图形的情况。最简单的 绘图可以省略第一部分，而后直接在默认的画布上进行图形绘制。 函数名称 函数作用 plt.figure 创建一个空白画布，可以指定画布大小，像素。 figure.add_subplot 创建并选中子图，可以指定子图的行数，列数，与选中图 片编号。 6.2 Matplotlib绘图基础

6.2 Matplotlib绘图基础 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data=np.arange(10) plt.plot(data) 绘制的图位于图片（figure） 对象中

创建子图 import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() #不能使用空白的figure绘图，需要创建子图 ax1 = fig.add_subplot(2,2,1) ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) ax3 = fig.add_subplot(2,2,3) 6.2 Matplotlib绘图基础