matplotlib库的使用
继续分享自己的学习历程！
概念什么的就不说了，网上资料很多，那就直接开始说要点吧！
主要是五种绘图：折线图、散点图、直方图、条形图以及饼图。
以实例来说我觉得效果会更好。大部分注释说明都写在代码块里了。
其实无论是折线图也好还是散点图那些也好，基本要素的代码都是一模一样的，需要注意的只不过是一些细节而已。
导入就在终端用pip命令就好了，或者是直接在pycharm里输入
from matplotlib import pyplot as plt
如果没装这个库的话，在matplotlip下面会显示红线，将箭头放上去然后安装这个库就ok了。
导入方式：
from matplotlib import pyplot as plt
折线图：
实例一：
就比如举个列子来说，我们来绘制自己和自己的好兄弟从11岁到20岁的每年交女朋友的情况（只是举例，并非事实哈，嘿嘿）：
#设置X轴的信息
x = ["{}岁".format(i) for i in range(11,21)]
#传入自己和好兄弟每年交的女朋友数量
y_1 = [1,0,1,1,2,4,3,2,3,4]
y_2 = [1,2,2,1,3,3,4,5,2,5]
# 设置字体，不然会中文会显示方框
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
# 设置字体大小
plt.rcParams["font.size"] = 10
# 设置图片大小以及像素
plt.figure(figsize=(15, 8),dpi=80)
# 将X轴的值和Y轴的值传入绘图
# label是设置标签更好辨认，color是设置线条的颜色，linestyle设置线条样式":" "-." "--",linewidth是设置线条的宽度
plt.plot(x,y_1,label="自己",color="orange",linestyle="-.",linewidth=2)
plt.plot(x,y_2,label="同桌",color="cyan",linestyle="-.")
# 设置X轴的名称
plt.xlabel("年龄")
# 设置Y轴的名称
plt.ylabel("女朋友个数")
# 设置标题
plt.title("每年交女朋友个数趋势图")
#设置Y轴的刻度
plt.yticks(range(0,9))
#绘制网格，alpha是调整网格的透明度，linestyle设置线条样式
plt.grid(alpha=0.4,linestyle=":")
#添加图例，加参数loc="upper left"则显示在左上角
plt.legend()
#保存图片
plt.savefig("./t1.png")
#展示图片
plt.show()
这里的显示中文标签也有别的方法，但是我觉得这样写是最简单的了。
运行的效果如图：
实例二：比实例一复杂一些，其中一些函数也稍微难理解一些。
from matplotlib import pyplot as plt
import random
# X轴代表是两个小时中的每一分钟
x = range(0, 120)
# Y轴代表气温的值，这里就用随机数来模拟了，是用随机数就还得导入一个库，也是自带的，导入方式为import random
y = [random.randint(20,30) for i in range(120)]
# 设置字体，不然会中文会显示方框
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
# 设置字体大小
plt.rcParams["font.size"] = 10
# 设置图片大小以及像素
plt.figure(figsize=(15, 8),dpi=80)
#传入参数
plt.plot(x,y)
# 调整x轴的刻度，这里的+=是在上面一个的基础上继续的
_xtick_labels = ["10点{}分".format(i) for i in range(60)]
_xtick_labels += ["11点{}分".format(i) for i in range(60)]
#这里的plt.xticks（）是向x轴传参数，改变一些设置。同样的也有plt.yticks（）
#取步长，数字和字符串一一对应，数据的长度一样
plt.xticks(list(x)[::3], _xtick_labels[::3], rotation=45) #rotation旋转的度数,fontproperties=my_font
# 设置X轴的名称
plt.xlabel("时间")
# 设置Y轴的名称
plt.ylabel("气温")
# 设置标题
plt.title("10点到12点间气温变化图")
#绘制网格，alpha是调整网格的透明度
plt.grid(alpha=0.1)
#展示
plt.show()
运行结果如下：
散点图：
区别在于散点图使用plt.scatter(）来传入的参数。
折线图有详细的注释了，下面的实例就不在做解释了，极个别的会再注释来说明。
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
y_3 = [11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,14,15,17,18,20,16,17,20,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23]
y_10 = [26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,5,13,17,10,11,13,12,13,6]
x_3 = range(1,32)
x_10 = range(51,82)
#设置大小
plt.figure(figsize=(15,8),dpi=80)
#使用scatter绘制散点图
plt.scatter(x_3,y_3,label="3月份")
plt.scatter(x_10,y_10,label="10月份")
#调整刻度
_x = list(x_3)+list(x_10)
_xtick_lables = ["3月{}日".format(i) for i in x_3]
_xtick_lables += ["10月{}日".format(i-50) for i in x_10]
plt.xticks(_x[::3], _xtick_lables[::3], rotation=45)
#添加图例
plt.legend()
#添加描述信息
plt.xlabel("日期")
plt.ylabel("温度℃")
plt.title("每日气温图")
plt.show()
运行结果如下：
柱状图
我觉得条形图和直方图合起来就是柱状图了，哈哈。特别像。
这里用的是plt.bar（）
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
#这里的电影名字太长了，就用换行符调整了一下
a = ["战狼","速度与激情8","羞羞的铁拳","前任3：\n再见前任","功夫瑜伽","西游伏妖篇","变形金刚5：\n最后的骑士","芳华","摔跤吧！爸爸","寻梦环游记","加勒比海盗5：\n死无对证","金刚：骷髅岛","极限特工：\n终极回归","生化危机6：\n终章","乘风破浪","神偷奶爸3","智取威虎山","蜘蛛侠：\n英雄归来","大闹天竺","雷神3：\n诸神黄昏"]
b = [56.39,26.49,21.9,19.26,17.53,16.49,15.45,14.11,12.96,12.02,11.8,11.61,11.28,11.61,11.28,11.12,10.38,10.3,8.74,7.67]
plt.figure(figsize=(15,8),dpi=80)
#使用bar绘制
plt.bar(range(len(a)),b,width=0.3)
plt.xticks(range(len(a)),a,rotation=45)
plt.savefig("./1.png")
plt.show()
运行结果：
下面用的是plt.barh（）：
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
a = ["战狼","速度与激情8","羞羞的铁拳","前任3：再见前任","功夫瑜伽","西游伏妖篇","变形金刚5：最后的骑士","芳华","摔跤吧！爸爸","寻梦环游记","加勒比海盗5：死无对证","金刚：骷髅岛","极限特工：终极回归","生化危机6：终章","乘风破浪","神偷奶爸3","智取威虎山","蜘蛛侠：英雄归来","大闹天竺","雷神3：诸神黄昏"]
b = [56.39,26.49,21.9,19.26,17.53,16.49,15.45,14.11,12.96,12.02,11.8,11.61,11.28,11.61,11.28,11.12,10.38,10.3,8.74,7.67]
plt.figure(figsize=(15,8),dpi=80)
#barh绘制横着的，bar是竖着的
plt.barh(range(len(a)),b,height=0.3,color="orange")
plt.yticks(range(len(a)),a)
plt.grid(alpha=0.3)
plt.savefig("./2.png")
plt.show()
运行结果：
用柱状图来作比较看着是特别舒服的：
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
a = ["猩球崛起3：中级之战","敦刻尔克","蜘蛛侠：英雄归来","战狼2"]
b_16 = [15746,312,4497,319]
b_15 = [12357,156,2045,168]
b_14 = [2358,399,2358,362]
bar_width = 0.2
x_14 = list(range(len(a)))
x_15 = [i+bar_width for i in x_14]
x_16 = [i+bar_width*2 for i in x_14]
plt.figure(figsize=(15,8),dpi=80)
plt.bar(range(len(a)),b_14,width=bar_width,label="9月14日")
plt.bar(x_15,b_15,width=bar_width,label="9月15日")
plt.bar(x_16,b_16,width=bar_width,label="9月16日")
plt.legend()
#设置x轴刻度
plt.xticks(x_15,a)
plt.show()
运行结果：
饼图
用的是plt.pie（）
饼图是和其他几个相对来说细节区别最多的了。
from matplotlib import pyplot as plt
#plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["font.family"] = "FangSong"
plt.rcParams["font.size"] = 18
x = [8, 7, 3, 6]
labels = ["工作", "睡觉", "吃饭", "玩乐"]
plt.figure(figsize=(15,8),dpi=80)
plt.pie(x,
explode=[0, 0.1, 0.2, 0.1], # 每块之间的距离
labels=labels, # 设置名字标签
labeldistance=1.1, # 名字标签的距离
radius=1.2, # 图像的大小
colors=["b", "r", "y", "g"], # 每块的颜色
autopct="%.2f%%", # 显示百分比
shadow=True # 是否显示阴影
)
plt.title("一天时间分配比重饼状图")
plt.show()
运行结果：
绘制什么图要根据适当的类型来选择最合适的，这样才能最大化的利用起来，也能够更好的展示你想要的结果。
文章可能有解释不当或者错误的地方，欢迎交流！
以上的学习历程是我在b站上跟着视频以及查资料学习后整理的，不得不说b站真的是个好东西啊!让我学到了很多东西。
继续坚持，加油吧！