|
matplotlib是python中常用的，也是较为基础的数据可视化模块，scrapy、（numpy和pandas）、matplotlib三步走能够很好解决数据获取、处理和可视化。
前言
a
数据可视化的方式一直有很多工具，Excel、MATLAB、SPSS、R语言等，每一种工具都有其特点，但python中较为基础的数据可视化模块是matplotlib，在此记录一下学习历程。
一、matplolib
matplotlib模块有很多，常用的或者基础的模块其实就是pyplot，用作画图。其中基础图有折线图（plot）、散点图（scatter）、条形图（bar）、柱状图（barh）、直方图（hist）、饼图（pie）等，在这里我会总结常用绘图套路，希望和大家交流学习。
二、使用步骤
1.引入库
代码如下（示例）：
from matplotlib import font_manager # 语言格式
import matplotlib.pyplot as plt
2.常用绘图方式
首先要解析一下绘图都有哪些元素：
- 底层图像，为白色底图，代码方式为plt.figure()，其中figure中有属性figsize（图像大小）、dpi（像素）。
fig = plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) # figsize设置图像大小，dpi设置像素（清晰度）
- x和y轴数据，要求x和y轴数据数量相同，然后进行绘图（折线图）。其中label是加图示，color为线条颜色：r (red红色)、g (green绿色)、b (blue 蓝色)、w (white 白色)、y (yellow 黄色)、k (black黑色)；线条类型：-(实线)、–(虚线)、:(点虚线，虚线)、’’(留空或者空格)；linewidth表示线条宽度；alpha表示透明度。
- 显示图形：show
# 需要显示的x轴数据
x_data = [1, 2, 3, 4]
# 需要显示的y轴数据
y_data = [5, 5, 23, 190]
# 绘图（折线图）
plt.plot(x_data, y_data, label="同桌",color="g",linestyle="--", linewidth=0.5, alpha=0.5)
# 显示图形
plt.show()
- 设置x轴和y轴的刻度，这里需要注意如果引入中文的话，需要首先引入自己计算机的中文语言格式，需要设置 font_manager.FontProperties中的fname引入计算机中中文语言的路径（百度可查）。x轴刻度需要与x的数据一一对应，因此数据长度应该一样，运用plt.xticks（）方法并且设置fontproperties为my_font。rotation可以设置旋转度数。
# 设置语言格式，需要引用本计算机的中文语言
my_font = font_manager.FontProperties(fname="/System/Library/Fonts/PingFang.ttc")
# 调整x轴显示间距,可以对x轴数据进行切片读取，python会帮我们对应
#plt.xticks(x[::2])
# 设置x轴刻度，fontptoperties可以显示文字类型，rotation可以设置旋转度数
_xtick_label = ['想要显示的数据是：{}'.format(i) for i in x_data]
plt.xticks(x_data, _xtick_label, fontproperties=my_font, rotation=90)
- 添加图形描述信息：x轴标签、y轴标签和 title的标记
# 设置x轴和y轴label
plt.xlabel('随意显示数据1.0', font_manager=my_font)
plt.ylabel('随意显示数据2.0', font_manager=my_font)
# 设置title
plt.title('整张表想要显示的数据', font_manager=my_font)
- 最后可以设置显示网格，需要legend来显示图例和show显示，最后save_fig保存图片
# 显示网格
plt.grid(True, linestyl='-', alpha=0.5)
# 显示图例
plt.legend(property=my_font, loc='best')
# 显示图形
plt.show()
# 保存图形
plt.savefig('./picture.png')
总结
总结以上方法：
- 首先需要设置底层图片plt.figure(),传入图片大小和清晰度 ;
- 准备x和y轴数据;
- 开始进行绘图plt.plot()这里可以是bar、barh、hist、pie、scatter等，这里可以设置图线颜色color、图线宽度width、图线央视linestyle、图线透明度alpha以及图例lable;
- 设置x轴或者y轴刻度或者字符串显示，刻度显示可以进行切片处理，字符串显示可以运用 xticks把数字和字符串对应
- 显示中文需要特殊配置，导入matplotlib模块的font_manager模块中，设置FontProperties中的fname属性，给其传递自身电脑中的中文文字路径。在后续的需要显示中文的地方设置font_porperties或者font_manager属性。
- 设置x、y和title标签，这里直接用x_label、y_label和title可以直接设置，其中可以设置文字大小、文字类型和颜色等属性。
- 最后如果想要显示网格，可以运用grid方法改为Ture，设置网格线样式及清晰度等。注意，图例等需要设置legend来最后应用显示出来，路径的显示位置可以通过loc属性更改，自带的best会最完美的显示图例。运用show方法直接显示图形，运用savefig方法可以最后保存图片，当然，需要传入路径，一般保存的是png格式文件。
|