让数据可视化更简单——Matplotlib详细教学指南

2022-11-08 17:23:00

用 Matplotlib 绘制信息丰富的图表：一份全面的指南

一、简介

Matplotlib 是 Python 中用于二维绘图的出色库，它以其强大、直观和广泛的图表类型而闻名。从折线图到饼图，Matplotlib 让数据可视化变得轻而易举。

二、安装

使用 pip 安装 Matplotlib：

pip install matplotlib

三、基本用法

导入 Matplotlib 并创建画布：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()

绘制图表：

plt.plot(x, y)

显示图表：

plt.show()

四、图表类型

折线图： 展示数据的变化趋势
条形图： 表示数据的分布
散点图： 显示数据的分布
饼图： 展示数据的比例关系

五、轴和图例

添加轴标签：

plt.xlabel("x轴标签")
plt.ylabel("y轴标签")

添加图例：

plt.legend(labels=["图例1", "图例2"])

六、文本和注释

添加文本：

plt.text(x, y, "文本内容")

添加注释：

plt.annotate("注释内容", xy=(x, y), xytext=(x1, y1), arrowprops=dict(arrowstyle="->"))

七、样式和布局

设置颜色：

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

plt.title("图表标题", fontdict={"fontsize": 20})

添加子图：

plt.subplot(2, 1, 1)

添加网格：

plt.grid()

八、进阶功能

交互式图表
3D 绘图
自定制图表

九、代码示例

绘制折线图：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.xlabel("x轴")
plt.ylabel("y轴")
plt.title("折线图")
plt.show()

绘制饼图：

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes = [35, 25, 25, 15]

plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title("饼图")
plt.show()