這篇文章主要講解了“python數(shù)據(jù)分析工具 matplotlib怎么使用”，文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來(lái)研究和學(xué)習(xí)“python數(shù)據(jù)分析工具 matplotlib怎么使用”吧！

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不論是數(shù)據(jù)挖掘還是數(shù)學(xué)建模，都免不了數(shù)據(jù)可視化的問(wèn)題。對(duì)于 Python 來(lái)說(shuō)，matplotlib 是最著名的繪圖庫(kù)，它主要用于二維繪圖，當(dāng)然也可以進(jìn)行簡(jiǎn)單的三維繪圖。它不但提供了一整套和 Matlab 相似但更為豐富的命令，讓我們可以非?？旖莸赜?python 可視化數(shù)據(jù)。

matplotlib基礎(chǔ)

# 安裝
pip install matplotlib

兩種繪圖風(fēng)格：

MATLAB風(fēng)格：

基本函數(shù)是 plot，分別取 x，y 的值，然后取到坐標(biāo)（x，y）后，對(duì)不同的連續(xù)點(diǎn)進(jìn)行連線。

面向?qū)ο螅?/p>

創(chuàng)建一個(gè)圖形 fig 和一個(gè)坐標(biāo) ax 。

• fig：figure(plt.Figure) 是一個(gè)能容納各種坐標(biāo)軸，圖形，文字和標(biāo)簽的容器。

• ax：axes(plt.Axes) 是一個(gè)帶有刻度和標(biāo)簽的矩形，最終會(huì)包含各種可視化元素。

示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 圖形顯示風(fēng)格
plt.style.use('seaborn-whitegrid')

# 創(chuàng)建fig和ax
fig = plt.figure()
ax = plt.axes()

x = np.linspace(0,10,100)
# 顯示sin函數(shù)圖形
plt.plot(x, np.sin(x))
# 顯示cos函數(shù)圖形
plt.plot(x, np.cos(x))

plt.show()

這就是利用面向?qū)ο蟮姆绞嚼L圖，在交互模式中可以看到，每畫(huà)一個(gè)圖就是產(chǎn)生一個(gè)對(duì)象，最后再顯示出來(lái)。

繪圖樣式

# 調(diào)整坐標(biāo)軸上下限
plt.xlim([xmin, xmax])
plt.ylim([ymin, ymax])

plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
# 參數(shù)：tight：把圖形設(shè)置成緊湊模式，不留多余的部分
# equal：圖形顯示分辨率為1:1

線形圖

文字設(shè)置

圖形標(biāo)題：plt.title

坐標(biāo)軸標(biāo)題：plt.xlabel, plt.ylabel

基礎(chǔ)圖例：plt.legend

注意：對(duì)中文不友好，需要額外方法，盡量使用英文

# 示例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(1, 10, 100)
plt.plot(x, np.sin(x))
plt.title('sin-function')
plt.xlabel('x-value')
plt.ylabel('y-label')
plt.show()

圖例

通過(guò)legend可以設(shè)置圖例，同時(shí)通過(guò)參數(shù)的調(diào)整可以細(xì)膩的設(shè)置圖例的位置、形式等。參數(shù)主要包括：

• loc：圖例的位置

• frameon：是否帶邊框

• framealpha：顏色透明

• shadow：陰影

# 示例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(1, 10, 100)

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(x, np.sin(x), color='red', label='sin-function')
ax.plot(x, np.cos(x), color='blue', label='cos-function')

ax.legend(loc='upper right', frameon=True, shadow=True, framealpha=0.2)
# 設(shè)置圖例位置為右上，有邊框，有陰影，且透明度為0.2

plt.show()

顏色條

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(1, 10, 100)
I = np.sin(x) * np.cos(x[:,np.newaxis])

plt.imshow(I)
plt.colorbar()
plt.show()

散點(diǎn)圖

散點(diǎn)圖基礎(chǔ)

散點(diǎn)圖主要以點(diǎn)為主，數(shù)據(jù)是不連續(xù)的數(shù)據(jù)，通過(guò)設(shè)置線的型號(hào)來(lái)完成。型號(hào)包括‘o'、‘+'、‘*'、‘1'、‘h'、‘D'等等，具體使用探索一下就好，用不到太多。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 圖形顯示風(fēng)格
plt.style.use('seaborn-whitegrid')

x = np.linspace(0, 10, 30)
y = np.sin(x)

# 通過(guò)設(shè)置線型為點(diǎn)來(lái)完成散點(diǎn)圖的繪制
plt.plot(x, y, 'o', color='blue')
plt.show()

如果設(shè)置線型為點(diǎn)線結(jié)合，那么將繪制出連續(xù)的線，對(duì)應(yīng)點(diǎn)處為所設(shè)置的點(diǎn)型。

畫(huà)散點(diǎn)圖還可以使用scatter函數(shù)來(lái)畫(huà)，他有很多更細(xì)節(jié)的描述，用法與plot類似，對(duì)于數(shù)據(jù)量較大的可視化時(shí)，plot的效率更高一些。

誤差線

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 圖形顯示風(fēng)格
plt.style.use('seaborn-whitegrid')

x = np.linspace(0, 10, 30)
dy = x * 0.5
y = np.sin(x) + dy

plt.errorbar(x, y, yerr=dy, fmt='.k', ecolor='blue')
plt.show()

連續(xù)誤差線表示的是連續(xù)量，可以使用 plt.plot 和 plt.fill_between 來(lái)畫(huà)出。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 圖形顯示風(fēng)格
plt.style.use('seaborn-whitegrid')

x = np.linspace(0, 10, 30)
ysin = np.sin(x)
ycos = np.cos(x)

plt.plot(x, ysin, color='red')
plt.plot(x, ycos, color='blue')

plt.fill_between(x, ysin, ycos, color='gray', alpha=0.2)
plt.show()

等高線（密度）

• plt.contour   等高線

• plt.contourf  自帶填充顏色

• plt.imshow   顯示圖形

等高線繪制方法：z = f（x，y），z表示高度。當(dāng)只有一個(gè)顏色繪圖時(shí)，虛線表示負(fù)值，實(shí)線表示正值。meshgrid 可以將一維數(shù)據(jù)變成二維網(wǎng)格數(shù)據(jù)。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def f(x, y):
 return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x)

x = np.linspace(0, 5, 50)
y = np.linspace(0, 5, 40)

# 得到網(wǎng)格點(diǎn)矩陣
x, y =np.meshgrid(x, y)

# 計(jì)算z軸的值
z = f(x, y)

# 繪制圖形
plt.contour(x, y, z, colors='green')
# plt.contour(x, y, z, 50, cmap='RdGy') # 更改配色，值50等分，紅灰配色
plt.show()

plt.contourf(x, y, z, 50, cmap='RdGy') # 改為contourf，自動(dòng)填充顏色，則變?yōu)檫B續(xù)的

直方圖

基本畫(huà)法：plt.hist 可以直接畫(huà)直方圖，參數(shù)主要包括：

• bins：劃分段（柱數(shù)）

• color：顏色

• alpha：透明度

• histtype：圖類型

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30, alpha=0.3, histtype='stepfilled', color='blue', edgecolor='none')
plt.show()

程序中 random.randn 與 random.rand 相比，randn表示隨機(jī)生成的數(shù)符合正態(tài)分布，因此畫(huà)出圖來(lái)是如上圖所示。

子圖

plt.subplot(2,1,1) # 子圖，（2,1,1）代表，創(chuàng)建2*1的畫(huà)布，并且定位于畫(huà)布1 ；等效于plt.subplot(211)，即去掉逗號(hào)
# subplots 可以同時(shí)創(chuàng)建多個(gè)子圖
figure,ax = plt.subplots(2, 3) 
# 這是一個(gè)靈活創(chuàng)建子圖的方法，可以創(chuàng)建任意組合的圖形，不必一一對(duì)齊，以下為示例：
grid = plt.GridSpec(2, 3, wspace=0.3, hspace=0.2)
plt.subplot(grid[,:2])
plt.subplot(grid[1,1:3])

圖例配置

文字注釋

通過(guò)不同的坐標(biāo)變換，可以把文字放在不同的位置：

• ax.transData：以數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)

• ax.transAxes：以軸為基準(zhǔn)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
ax.axis = ([0, 1, 0, 1])

ax.text(0.5, 0.5, "Data:(0.5, 0.5)", transform=ax.transData)
ax.text(0.5, 0.1, "Axes:(0.5, 0.1)", transform=ax.transAxes)
plt.show()

箭頭注釋

• plt.arrow：產(chǎn)生SVG向量圖形式的箭頭，會(huì)隨著分辨率改變而改變，不推薦

• plt.annotate：可以創(chuàng)建文字和箭頭

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()

x = np.linspace(0, 20, 1000)
ax.plot(x, np.cos(x))
ax.axis('equal')

ax.annotate("max", xy=(6.28, 1), xytext=(10, 4), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
ax.annotate('min', xy=(5 * np.pi, -1), xytext=(2, -6), arrowprops=dict(arrow, connectionstyle='angle3, angleA=0, angleB=-90'))
plt.show()

三維圖

基礎(chǔ)三維圖

matplotlib 中繪制三維圖用到 mplot3d 包。導(dǎo)入 mplot3d 包后，可以利用 projection 參數(shù)，控制繪制三維圖。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits import mplot3d

fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')

plt.show()

三維圖中當(dāng)然包含三個(gè)軸，x，y，z。畫(huà)線 ax.plot3D，畫(huà)點(diǎn) ax.scatter3D。為了三維效果，它會(huì)自動(dòng)將遠(yuǎn)處的點(diǎn)顏色變淺。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits import mplot3d

fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')

z = np.linspace(0, 15, 100)
x = np.sin(z)
y = np.cos(z)

ax.plot3D(x, y, z, 'red')
ax.scatter3D(x, y, z, 'blue')
plt.show()

三維等高線

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits import mplot3d

fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')

def f(x, y):
 return np.sin(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2))

x = np.linspace(-6, 6, 30)
y = np.linspace(-6, 6, 30)
X, Y =np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)

ax.contour3D(X, Y, Z, 50)
plt.show()

圖形繪制出來(lái)后，可以通過(guò) ax.view_init 來(lái)控制觀察的角度，便于理解。

• 俯仰角度：x-y 平面的旋轉(zhuǎn)角度

• 方位角度：沿著 z 軸順時(shí)針旋轉(zhuǎn)角度

pandas繪圖

上篇文章講述了 pandas 的基本用法，pandas 是數(shù)據(jù)分析中最重要的工具之一，這里補(bǔ)充一下 pandas 繪圖。

Series繪圖

# 這是一個(gè)小栗子
s1 = Series(np.random.randint(1000).cumsum()) # 創(chuàng)建series，cumsum()是指疊加求和，本位數(shù)是前幾項(xiàng)之和
s1.plot() # series有自己的plot函數(shù)，里面可以寫(xiě)入想要的參數(shù)

DataFrame繪圖

df = DataFrame(
 np.random.randint(1,10,40).reshape(10,4),
 columns=['A','B','C','D']
 )
df.plot()
# dataframe也有自己的plot，按列畫(huà)出來(lái)，參數(shù)包含ax，選擇輸出的畫(huà)布
# 參數(shù)：stacked=True,表示一個(gè)堆疊的情況，同一個(gè)index下，columns一不同顏色疊在一起

總結(jié)

感謝各位的閱讀，以上就是“python數(shù)據(jù)分析工具 matplotlib怎么使用”的內(nèi)容了，經(jīng)過(guò)本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)python數(shù)據(jù)分析工具 matplotlib怎么使用這一問(wèn)題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！

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