[Python知识库]python之Matplotlib库

1. 前言

Matplotlib为数据可视化的库。

2. 环境配置

• 要不要plt.show()?
  iPython(如Notebook)中可用魔术方法 %matplotlib inline，则不需要plt.show()
  pycharm中必须要使用plt.show()

• 绘图风格设置
  利用plt.stye.use(风格类型)，可以在绘图前设置想要的绘图风格。
  在绘图过程中，如果需要修改绘图风格，使用：

• 将绘制好的图像进行保存
  plt.savefig(保存的图像名字)
  

3. Matplotlib

3.1 折线图plot

3.1.1 单条曲线

3.1.2 多条曲线

3.2 散点图 sccatter

3.2.1 简单的散点图

3.2.2 颜色配置

3.2.3 根据数据控制点的大小

3.2.4 透明度

3.3 柱状图 bar

3.3.1 简单柱形图

• 简单柱形图
  

• 替换x轴
  

• 设置不同的颜色
  

3.3.2 累加柱形图

3.3.3 并列柱形图

3.3.4 横向柱形图

3.4 多子图 subplot

• 多行单列
  

• 多行多列
  

• 不规则多子图
  
  

3.5 直方图 hist

3.5.1 普通频次

3.5.2 概率密度图

• 带填充

• 不带填充
  
  

3.5.3 累计概率分布

3.6 误差图 errorbar bar

3.6.1 基本误差图

3.6.2 柱形图误差

3.7 图修饰

3.7.1 线条

• 线条颜色
  
• 线条风格
  
• 调整线条宽度

3.7.2 数据点

• 调整数据点标记
  

• 设置数据点的大小
  

• 颜色和风格一起设置
  

3.7.3 坐标轴

• 对坐标轴进行限制 – xlim ylim

• 利用axis对坐标轴进行限制
  

• 对数坐标
  

• 调整坐标轴刻度
  

• 调整刻度样式
  

3.7.4 图形

• 设置图形标签
  
• 设置图例 – 默认

• 修饰图例
  

3.7.5 添加文字和箭头

• 添加文字
  

• 添加箭头
  

3.8 面向对象的绘图风格

3.8.1 普通图

3.8.2 画中画

3.8.2 多子图

3.9 三维绘图

3.9.1 点与线

3.9.2 曲面图

4. 其它绘图工具

4.1 seaborn库

• 基于matplotlib
• 数据结构和pandas统一的统计图制作库

4.1.1 多曲线对比

4.1.2 柱形图对比

4.1.3 线性关系

非常好看

4.2 Pandas

4.2.1 线性图

4.2.2 柱形图

• 普通柱形图
  
• 累加柱形图
  

4.2.3 直方图

概率密度图

4.2.4 散点图

4.2.5 多子图