Python数据科学Matplotlib图库怎么使用

Matplotlib是什么?

Matplotlib是用于创建静态、动态和交互式可视化的Python库，用于可视化数据。其最初的开发是由JohnD. Hunter在2003年启动的，它为Python创建出色的图形用户界面(GUI)图形包提供了一个完整的，易于使用的绘图接口。它因为被广泛应用于学术研究，工业界和企业。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4])
plt.ylabel('Numbers')
plt.show()

这段代码会产生一条直线，如下所示:

Matplotlib中的基本元素

Matplotlib库包含一些基本的绘图元素。它们是:

• 轴：每个图都有轴。它们是图形的基本构建块，允许您明确指定数据范围的区域。
• 图形：图形是您在创建绘图时将所有元素放置的区域。
• 线：图形中的线是一组数据点，用直线或曲线连接而成。
• 标记：标记是线上的小图形，它们指示线上的数据点。
• 层：每个元素都可以在层上创建。这允许您对绘图元素进行分组和组织。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro')
plt.axis([0, 6, 0, 20])
plt.show()

这段代码会生成一个包含标记的点的图形:

Matplotlib中的不同样式类型

Matplotlib的一个强大之处在于其能够创建许多不同风格类型的图形。以下是一些常用的样式:

• Bar charts: 条形图是一个用于比较多个项目或项目组合的图形。
• Pie charts: 饼形图是一个用于呈现百分比或部分之间关系的图形。
• Line charts:线形图被用来呈现一串值随时间而变化的趋势。
• Scatter plots:散点图被用来描绘两个变量之间的关系。

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['Python', 'C++', 'Ruby','Java','PHP', 'Perl']
sizes = [30, 25, 15, 10, 7, 5]
colors = ['yellowgreen', 'gold', 'lightskyblue', 'lightcoral','red', 'purple']

plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors,
        autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=140)

plt.axis('equal')
plt.show()

这段代码会生成一个饼形图，如下所示:

总结

Matplotlib是一个用于创建Python可视化的非常强大的库。它可以帮助您创建各种各样的图形，包括线形图，饼形图，条形图和散点图等。它还包括一些基本的绘图元素，例如轴和图形。通过这些图形和绘图元素的不同组合，可以呈现多种风格类型的图形。如果您想要学习更多有关Matplotlib的信息，请参阅Matplotlib的官方文档。