Python?可視化matplotlib模塊怎么用

這篇文章主要為大家展示了“Python 可視化matplotlib模塊怎么用”，內(nèi)容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“Python 可視化matplotlib模塊怎么用”這篇文章吧。

前言：
互聯(lián)網(wǎng)時代下，在網(wǎng)絡中每天都會產(chǎn)生很多數(shù)據(jù)，通過對數(shù)據(jù)分析之后，如何更好的詮釋數(shù)據(jù)背后的意義，我們需要對數(shù)據(jù)進行可視化展示。

在數(shù)據(jù)可視化中，Python 也支持第三模塊

• matplotlib 模塊：Python使用最多的可視化庫

• seaborn 模塊：基于matplotlib的圖形可視化

• pycharts 模塊：用于生成Echarts 圖表的類庫

接下來我們對matplotlib模塊提供的圖形方法進行學習

1. matplotlib 模塊概述

matplotlib 模塊是第三方開源的，由John Hunter團隊研發(fā)而成，NumFOCUS 的贊助項目。

matplotlib 模塊是用于Python創(chuàng)建靜態(tài)、動態(tài)和交互式可視化綜合性的庫。

matplotlib 模塊特點

• 易創(chuàng)建圖表如出版質(zhì)量圖、交互式數(shù)據(jù)可放大、縮小

• 定制化圖表可完全控制線條樣式、導入并嵌入多種文件格式

• 擴展性高，可以與第三方模塊進行兼容

• matplotlib 模塊資料手冊信息豐富，可快速上手
  

matplotlib 模塊獲取

matplotlib 是Python主流第三方可視化模塊，我們需要使用pip進行下載

pip install matplotlib

matplotlib 模塊使用

在matplotlib模塊中，pyplot類是最常用的。

方式一：

from matplotlib import pyplot

方式二：

import matplotlib.pyplot as plt

重要說明：

• matplotlib 模塊官方資料

• 查看matplotlib內(nèi)部代碼說明

2. matplotlib.pyplot 相關(guān)方法

matplotlib.pyplot 模塊是我們畫圖標最常用的模塊之一

3. matplotlib.pyplot 圖表展示

繪制折線圖

使用pyplot..plot()方法

from matplotlib import pyplot
# 設置圖表字體格式
pyplot.rcParams["font.sans-serif"]=['SimHei']
pyplot.rcParams["axes.unicode_minus"]=False

pyplot.plot([1,2,3,4,5,6],[45,20,19,56,35,69])

pyplot.title("data analyze")
pyplot.xlabel("data")
pyplot.ylabel("sum")

pyplot.show()

繪制柱狀圖

• 使用pyplot..bar()方法

• 再次使用上面的數(shù)據(jù)，可以看到直方圖
  

pyplot.bar([1,2,3,4,5,6],[45,20,19,56,35,69])

繪制餅圖

• 使用pyplot.pie()方法繪制餅圖

• 同時使用pyplot.axis方法設置每一個分區(qū)間隔
  

from matplotlib import pyplot
labels = ["windows","MAC","ios","Android","other"]
sizes = [50,10,5,15,20]
explode = [0,0.1,0,0,0]
pyplot.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=90)
pyplot.axis("equal")

pyplot.title("data analyze")
pyplot.show()

繪制散點圖

使用pyplot.scatter(x,y)繪制散點圖

import numpy as np
from matplotlib import pyplot

data = {"a":np.arange(50),"c":np.random.randint(0,50,50),"d":np.random.randn(50)}

data['b'] = data['a']+10*np.random.randn(50)
data['d'] = np.abs(data['d'])*100

pyplot.scatter("a","b",c='c',s='d',data=data)

pyplot.title("data analyze")
pyplot.xlabel("元素 a")
pyplot.ylabel("元素 b")

pyplot.show()

以上是“Python 可視化matplotlib模塊怎么用”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道！