Matplotlib：绘图和可视化
1、简介
Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包。数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一，可以帮助我们完成很多操作，例如：找出异常值、必要的一些数据转换等。完成数据分析的最终结果也许就是做一个可交互的数据可视化。
安装方式：
pip install matplotlib
引用方法：
import matplotlib.pyplot as plt
2、简单绘制线形图
plt.plot() # 绘图函数
plt.show() # 显示图像
在jupyter notebook中不执行这条语句也是可以将图形展示出来
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.arange(10)
plt.plot(data)
plt.show() # 显示图像，在notebook中不执行这一句也可以
执行结果：
虽然seaborn这些库和pandas的内置绘图函数能够处理许多普通的绘图任务，如果需要自定义一些高级功能的话就必须要matplotlib API.
3、plot函数
plot函数：绘制折线图
- 线型linestyle(-,-.,–,…)
- 点型marker(v,^,s,*,H,+,X,D,O,…)
- 颜色color(b,g,r,y,k,w,…)
plt.plot([0,3,9,15,30],linestyle = '-.',color = 'r',marker = 'o')
图像标注
| 方法 | 描述 | |
|---|---|---|
| plt.title() | 设置图像标题 | |
| plt.xlabel() | 设置x轴名称 | |
| plt.ylabel() | 设置y轴名称 | |
| plt.xlim() | 设置x轴范围 | |
| plt.ylim() | 设置y轴范围 | |
| plt.xticks() | 设置x轴刻度 | |
| plt.yticks() | 设置y轴刻度 | |
| plt.legend() | 设置曲线图例 |
plt.plot([0,3,9,15,30],linestyle = '-.',color = 'r',marker = 'o',label="A")
plt.plot([1,3,16,23,30],[30,23,13,25,30],label='B')
plt.title("Title") # 标题
plt.xlabel('X') # x轴名称
plt.ylabel('Y') # y轴名称
plt.xticks(np.arange(0,30,2)) # x轴刻度
plt.xlim(-0.2,10,2) # x轴范围
plt.legend() # 曲线图例
运行图例：
绘制数学函数
使用Matplotlib模块在一个窗口中绘制数学函数y=x, y=x**2,y=sinx的图像，使用不同颜色的线加以区别，并使用图例说明各个线代表什么函数。
x = np.arange(-100,100)
y1 = x
y2 = x ** 2
y3 = np.sin(x)
-----------------------
plt.plot(x,y1,label="y=x")
plt.plot(x,y2,label="y=x^2")
plt.plot(x,y3,label="y=sin(x)")
plt.ylim(-100,100)
plt.legend()
4、支持的图类型
| 函数 | 说明 | |
|---|---|---|
| plt.plot(x,y,fmt) | 坐标系 | |
| plt.boxplot(data,notch,position) | 箱型图 | |
| plt.bar(left,height,width,bottom) | 柱状图 | |
| plt.barh(width,bottom,left,height) | 横向柱状图 | |
| plt.polar(theta,r) | 极坐标系 | |
| plt.pie(data,explode) | 饼图 | |
| plt.psd(x,NFFT=256,pad_to,Fs) | 功率谱密度图 | |
| plt.specgram(x,NFFT=256,pad_to,F) | 谱图 | |
| plt.cohere(x,y,NFFT=256,Fs) | X-Y相关性函数 | |
| plt.scatter(x,y) | 散点图 | |
| plt.step(x,y,where) | 步阶图 | |
| plt.hist(x,bins,normed) | 直方图 |
# 柱状图
data = [12,34,23,54]
labels = ['Jan','Fed','Mar','Apr']
plt.xticks([0,1,2,3],labels) # 设置x轴刻度
plt.bar([0,1,2,3],data)
# 横向柱状图
data = [12,34,23,54]
labels = ['Jan','Fed','Mar','Apr']
plt.yticks([0,1,2,3],labels)
plt.barh([0,1,2,3],data)
# DataFrame数组图
df = pd.DataFrame({
'Jan':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),
'Fed':pd.Series([4,5,6],index=['b','a','c']),
'Mar':pd.Series([7,8,9],index=['b','a','c']),
'Apr':pd.Series([2,4,6],index=['b','a','c'])
})
df.plot.bar() # 水平柱状图，将每一行中的值分组到并排的柱子中的一组
df.plot.barh(stacked=True,alpha=0.5) # 横向柱状图，将每一行的值堆积到一起
# 饼图
plt.pie([10,20,30,40],labels=list('abcd'),autopct="%.2f%%",explode=[0.1,0,0,0]) # 饼图
plt.axis("equal")
plt.show()
# 散点图
import random
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)
plt.scatter(x,y)
5、保存图表到文件
plt.savafig(‘文件名.拓展名’)
文件类型是通过文件扩展名推断出来的。因此，如果你使用的是.pdf，就会得到一个PDF文件。
plt.savefig('123.pdf')
savefig并非一定要写入磁盘，也可以写入任何文件型的对象，比如BytesIO：
from io import BytesIO
buffer = BytesIO()
plt.savefig(buffer)
plot_data = buffer.getvalue()
| 参数 | 说明 | |
|---|---|---|
| fname | 含有文件路径的字符串或者Python的文件型对象。 | |
| dpi | 图像分辨率，默认为100 | |
| format | 显示设置文件格式(“png”,“jpg”,“pdf”,“svg”,“ps”,…) | |
| facecolor、edgecolor | 背景色，默认为"W"(白色) | |
| bbox_inches | 图表需要保存的部分。设置为”tight“，则尝试剪除图表周围空白部分 |