导入相关模块
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
基本图表
散点图：scatter
N = 1000
x = np.random.randn(N)
y = np.random.randn(N)
plt.scatter(x,y)
plt.show()
scatter的函数签名如下
scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,cmap=None,norm=None,vmin=None,vmax=None,alpha=None,linewidths=None,verts=None,edgecolors=None,hold=None,data=None,**kwargs)
- x,y：形如shape（n,）的数组
- s：点的大小，默认20
- c：点的取色序列，默认蓝色
- marker：点的形状，默认是圆（具体的点的形状可以在matplotlib的官网中搜索markers查看。）
- alpha：点的透明度
- edgecolors：边缘颜色
plt.scatter(x,y,c='rykgm',s=100,marker='>')
plt.show()
plt.scatter(x,y,alpha=0.5)
plt.show()
plt.scatter(x,y,edgecolors='r')
plt.show()
柱状图：bar
data = [5, 20, 15, 25, 10]
plt.bar(range(len(data)), data)
plt.show()
bar的函数签名如下：
bar(left, height, width=0.8, bottom=None, **kwargs)
事实上，left，height，width，bottom这四个参数确定了柱体的位置和大小,具体定位如下：
- (left - width / 2, bottom)为左下角位置
- (left + width / 2, bottom + height)为右上角位置
plt.bar([0.3,1.7,4,6,7], data, width=0.6,bottom=[10,0,5,0,5])
plt.show()
对于柱状图，还可以设置以下参数：
- 颜色：color
- 描边：edgecolor（ec）：边缘颜色；linestyle（ls）：边缘样式；linewidth（lw）：边缘粗细
- 填充：hatch：可取值为： / , , | , - , + , x , o , O , . , *
- 位置标志：tick_label
labels = ['Tom', 'Dick', 'Harry', 'Slim', 'Jim']
plt.bar(range(len(data)),data, color='rgb',ec='r',ls='--',lw=2,hatch='o',tick_label=labels)
plt.show()
堆叠柱状图
通过bottom参数，可以轻松实现堆叠柱状图
size = 5
x = np.arange(size)
a = np.random.random(size)
b = np.random.random(size)
plt.bar(x, a, label='a')
plt.bar(x, b, bottom=a, label='b')
plt.legend()
plt.show()
并列柱状图
并列柱状图则需要通过left属性添加偏移量来实现
total_width, n = 0.8, 2
width = total_width / n
x = x - (total_width - width) / 2
plt.bar(x, a, width=width, label='a')
plt.bar(x + width, b, width=width, label='b')
plt.legend()
plt.show()
条形图
类似bar方法，仅换了方法名称：barh（bar-horizontal）
plt.barh(range(len(data)), data)
plt.show()
barh的签名为
barh(bottom, width, height=0.8, left=None, **kwargs)
因此，使用时可以看成是bar的旋转，其方法完全一样
正负条形图
可以通过barh方法轻松获得
a = np.array([5, 20, 15, 25, 10])
b = np.array([10, 15, 20, 15, 5])
plt.barh(range(len(a)), a)
plt.barh(range(len(b)), -b)
plt.show()
折线图：plot
a = np.array([5, 20, 15, 25, 10])
plt.plot(a)
plt.show()
和柱状图类似，plot也提供了一些常用的参数，折线图含有两种对象：点和线，因此，可以分别对点和线进行设置，对线的设置与柱状图类似，参数有ls、lw；对点的设置可以参照scatter中的参数，为了区分点和线，规定在点参数前添加一个字母m（marker）来表示，至于线的颜色，可以通过color（c）参数来设置。因此，一个简单的参数设置可以如下表示：
plt.plot(a, color='r',ls='--',lw=2,marker='o',mec='b',ms=10, mfc='w')
plt.show()
plot还提供了一个更简洁的方法：合并color、marker、linestyle三个参数为一个字符串，方便设置。
plt.plot(a,'ro--')
plt.show()
在做数据可视化的时候，常用的基本图表有折线图、散点图和柱状图三种，其它诸如饼图、箱形图等出现较少，第一部分暂不处理。有了这些图标已经可以做一些基本的分析了，下一节中，将介绍一些常用的设置，诸如坐标轴、标签等。