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Matplotlib數(shù)據(jù)可視化

第一部分 介紹

pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 官網(wǎng)：https://matplotlib.org/ 在數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們經(jīng)常要用到大量的可視化操作。一張制作精美的數(shù)據(jù)圖片，可以展示大量的信息，一圖頂千言 而在可視化中，Matplotlib算得上是最常用的工具。Matplotlib 是 python 最著名的繪圖庫(kù)，它提供了一整套 API，十分適合繪制圖表，或修改圖表的一些屬性，如字體、標(biāo)簽、范圍等 Matplotlib 是一個(gè) Python 的 2D 繪圖庫(kù)，它交互式環(huán)境生成出版質(zhì)量級(jí)別的圖形。通過(guò) Matplotlib這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)類庫(kù)，開發(fā)者只需要幾行代碼就可以實(shí)現(xiàn)生成繪圖，折線圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖、餅圖、直方圖、組合圖等數(shù)據(jù)分析可視化圖表。

第二部分 基礎(chǔ)知識(shí)

第一節(jié) 圖形繪制

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 1、圖形繪制

x = np.linspace(0,2*np.pi) # x軸

y = np.sin(x) # 正弦 y軸

# 繪制線形圖

# 調(diào)整尺寸

plt.figure(figsize=(9,6))

plt.plot(x,y)

# 繼續(xù)調(diào)用plot繪制多條線形圖

# 2、設(shè)置網(wǎng)格線

plt.grid(linestyle = '--',# 樣式

color = 'green',# 顏色

alpha = 0.75) # 透明度

# 3、設(shè)置坐標(biāo)軸范圍

plt.axis([-1,10,-1.5,1.5])

plt.xlim([-1,10])

plt.ylim([-1.5,1.5])

第二節(jié) 坐標(biāo)軸刻度、標(biāo)簽、標(biāo)題

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 1、圖形繪制

x = np.linspace(0,2*np.pi) # x軸

# y軸

y = np.sin(x) # 正弦

plt.plot(x,y)

plt.title("sin(x)", fontsize=18, color='red', pad = 20)

# 2、設(shè)置x軸y軸刻度

plt.xticks(np.arange(0,7,np.pi/2))

plt.yticks([-1,0,1])

# 3、設(shè)置x軸y軸刻度標(biāo)簽

_ = plt.yticks(ticks = [-1,0,1],labels=['min',' 0 ','max'],

fontsize = 20,ha= 'right')

font={

'family':'serif','style':'italic','weight':'normal','color':'red','size':16}

_ = plt.xticks(ticks = np.arange(0,7,np.pi/2),

# LaTex語(yǔ)法，輸入格式為：r'$\sigma$' #其中的sigma對(duì)應(yīng)于希臘字母的σ

labels = ['0',r'$\frac{\pi}{2}$',r'$\pi$',r'$\frac{3\pi}{2}$',r'$2\pi$'], #r表示需要轉(zhuǎn)義

fontsize = 20,

fontweight = 'normal',

color = 'red')

# 4、坐標(biāo)軸標(biāo)簽，標(biāo)題

plt.ylabel('y = sin(x)',rotation = 0,horizontalalignment = 'right',

fontstyle = 'normal',fontsize = 20)

# 獲取電腦上的字體庫(kù)

from matplotlib.font_manager import FontManager

fm = FontManager()

mat_fonts = set(f.name for f in fm.ttflist)

# print(mat_fonts)

plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Songti SC' # 設(shè)置宋體，顯示中文

plt.title('正弦波')

第三節(jié) 圖例

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 1、圖形繪制

x = np.linspace(0,2*np.pi) # x軸

# y軸

y = np.sin(x) # 正弦

# 繪制線形圖

# 調(diào)整尺寸

plt.figure(figsize=(9,6))

plt.plot(x,y)

# 2、圖例

y1 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1) # 余弦波

plt.plot(x, y + y1)

plt.legend(['Sin','Cos', 'S'],fontsize = 18,

loc = 'center',ncol = 3,

bbox_to_anchor =[0,1.05,1,0.2]) # x=0,y=1.05,width=1,height=0.2

第四節(jié) 脊柱移動(dòng)

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-np.pi,np.pi,50)

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

plt.figure(figsize=(9,6))

#同時(shí)繪制兩個(gè)圖像 x-y成對(duì)出現(xiàn)

plt.plot(x,np.sin(x), x,np.cos(x))

ax = plt.gca() # 獲取當(dāng)前視圖

# 右邊和上面脊柱消失

ax.spines['right'].set_color('white') #同set_alpha(0)

ax.spines['top'].set_color('#FFFFFF') #白色

# 設(shè)置下面左邊脊柱位置，data表示數(shù)據(jù)，axes表示相對(duì)位置0~1

ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))

ax.spines['left'].set_position(('data',0))

plt.yticks([-1,0,1],labels=['-1','0','1'],fontsize = 18)

_ = plt.xticks([-np.pi,-np.pi/2,np.pi/2,np.pi],

labels=[r'$-\pi$',r'$-\frac{\pi}{2}$',r'$\frac{\pi}{2}$',r'$\pi$'],

fontsize = 18)

第五節(jié) 圖片保存

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 1、圖形繪制

x = np.linspace(0,2*np.pi) # x軸

# y軸

y = np.sin(x) # 正弦波

plt.figure(linewidth = 4， facecolor='blue')

plt.plot(x,y,color = 'red')

plt.plot(x,np.cos(x),color = 'k') # 余弦波

ax = plt.gca() # 獲取視圖

ax.set_facecolor('lightgreen') # 設(shè)置視圖背景顏色

# 2、圖例

plt.legend(['Sin','Cos'],fontsize = 18,loc = 'center',ncol = 2,

bbox_to_anchor =[0,1.05,1,0.2])

# plt.tight_layout() # 自動(dòng)調(diào)整布局空間，就不會(huì)出現(xiàn)圖片保存不完整

plt.savefig('./基礎(chǔ)5.png', # 文件名：png、jpg、pdf

dpi = 100, # 保存圖片像素密度,默認(rèn)100

facecolor = 'violet', # 視圖與邊界之間顏色設(shè)置

edgecolor = 'lightgreen', # 視圖邊界顏色設(shè)置

bbox_inches = 'tight')# 保存圖片完整

第三部分 風(fēng)格和樣式

第一節(jié) 顏色、線形、點(diǎn)形、線寬、透明度

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0,2*np.pi,20)

y1 = np.sin(x)

y2 = np.cos(x)

# 設(shè)置顏色，線型，點(diǎn)型

plt.plot(x,y1,color = 'indigo',ls = '-.',marker = 'p') #marker表示特定形狀的點(diǎn)

plt.plot(x,y2,color = '#FF00EE',ls = '--',marker = 'o') #rgb 十六進(jìn)制表示0~255

plt.plot(x,y1 + y2,color = (0.2,0.7,0.2),marker = '*',ls = ':')

plt.plot(x,y1 + 2*y2,linewidth = 3,alpha = 0.7,color = 'orange') # 線寬、透明度

plt.plot(x,2*y1 - y2,'bo--') # 參數(shù)連用 b帶blue o表示marker --表示ls

第二節(jié) 更多屬性設(shè)置

import numpy as np

import pandas as pd

def f(x):

return np.exp(-x) * np.cos(2*np.pi*x)

x = np.linspace(0,5,50)

plt.figure(figsize=(9,6))

plt.plot(x,f(x),color = 'purple',

marker = 'o', #點(diǎn)的形狀

ls = '--', #點(diǎn)連接的線樣式

lw = 2, #線寬

alpha = 0.6, #透明度

markerfacecolor = 'red',# 點(diǎn)顏色

markersize = 10,# 點(diǎn)大小

markeredgecolor = 'green',#點(diǎn)邊緣顏色

markeredgewidth = 3)#點(diǎn)邊緣寬度

plt.xticks(size = 18) # 設(shè)置刻度大小

_=plt.yticks(size = 18) #變量接收則不會(huì)打印其他東西

第四部分 多圖布局

第一節(jié) 子視圖

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 50) #50個(gè)點(diǎn)

y = np.sin(x)

# 子視圖1

plt.figure(figsize=(9,6))

ax = plt.subplot(221) # 兩行兩列 第一個(gè)子視圖

ax.plot(x,y,color = 'red') #通過(guò)子視圖ax畫圖

ax.set_facecolor('green') # 調(diào)用子視圖設(shè)置方法，設(shè)置子視圖整體屬性

# 子視圖2

ax = plt.subplot(2,2,2) # 兩行兩列第二個(gè)子視圖

line, = ax.plot(x,-y) # 返回繪制對(duì)象 #逗號(hào)不能刪 line,相當(dāng)于line[0]，列表中只有一個(gè)數(shù)據(jù)的時(shí)候，line是一個(gè)列表

line.set_marker('*') # 調(diào)用對(duì)象設(shè)置方法，設(shè)置屬性

line.set_markerfacecolor('red')

line.set_markeredgecolor('green')

line.set_markersize(10)

# 子視圖3

ax = plt.subplot(2,1,2) # 兩行一列 第二行視圖

plt.sca(ax) # 設(shè)置當(dāng)前視圖為ax子視圖

x = np.linspace(-np.pi,np.pi,200)

plt.plot(x,np.sin(x*x),color = 'red') #畫到子視圖ax中

#批量創(chuàng)建子視圖

fig,axes = plt.subplots(2,2) #四個(gè)視圖

axes[0,0].plot(x, np.sin(x), color = 'red')

axes[0,1].plot(x, np.sin(x), color = 'green')

axes[1,0].plot(x, np.cos(x), color = 'purple')

axes[1,1].plot(x, np.cos(x), color = 'pink')

第二節(jié) 嵌套

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-np.pi,np.pi,25)

y = np.sin(x)

fig = plt.figure(figsize=(9,6)) # 創(chuàng)建視圖

plt.plot(x,y)

# 嵌套方式一，axes軸域（橫縱坐標(biāo)范圍），子視圖

ax = plt.axes([0.2,0.55,0.3,0.3]) # 參數(shù)含義[left, bottom, width, height]

ax.plot(x,y,color = 'g')

# 嵌套方式二

ax = fig.add_axes([0.55,0.2,0.3,0.3]) # 使用視圖對(duì)象添加子視圖

ax.plot(x,y,color = 'r')

第三節(jié) 多圖布局分格顯示

3.3.1 均勻布局

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0,2*np.pi)

# sharex:所有小圖共享x軸 sharey:表示所有小圖共享y軸 坐標(biāo)軸以所有小圖中范圍最大的進(jìn)行顯示

fig,

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