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一、Matplotlib初相识

一、Matplotlib初相识

作者: 木明_ | 来源:发表于2020-12-14 19:39 被阅读0次

1 认识matplotlib

Matplotlib是一个Python 2D绘图库,可以绘制静态,动态,交互式的图表。

pandas和searborn的绘图接口是基于matplotlib封装的

2 一个简单的例子

Matplotlib的图像是画在figure上的,figure包含了一个或多个axes(一个可以指定坐标系的子区域)。最简单的创建figure以及axes的方式是通过pyplot.subplots命令,创建axes以后,可以使用Axes.plot绘制最简易的折线图

使用plt创建最简单的绘图

matplotlib.pyplot方法能够直接在当前axes上绘制图像,如果用户未指定axes,matplotlib会帮你自动创建一个。

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])    

和上图一样的效果

3 Figure的组成

一个完整的matplotlib图像通常会包括以下四个层级,这些层级也被称为容器(container)。

Figure:顶层级,用来容纳所有绘图元素

Axes:matplotlib宇宙的核心,容纳了大量元素用来构造一幅幅子图,一个figure可以由一个或多个子图组成

Axis:axes的下属层级,用于处理所有和坐标轴,网格有关的元素

Tick:axis的下属层级,用来处理所有和刻度有关的元素

matplotlib的层级

4 两种绘图接口

matplotlib提供了两种最常用的绘图接口

    1. 显式创建figure和axes,在上面调用绘图方法,也被称为OO模式(object-oriented style)

    2. 依赖pyplot自动创建figure和axes,并绘图

使用第一种绘图接口,是这样的:

显示创建figure和axes

而如果采用第二种绘图接口,绘制同样的图,代码是这样的:

依赖pyplot自动创建figure和axes

5 数据可视化的使用场景和目的

为了更直观地反映数据规律,通常需要将数据可视化出来。比如说价格的高低,数量的多少,异常值的检测等等。

在数据分析的过程中,可视化将极大地帮助我们进行决策,提高效率。

精通matplotlib正是可视化路上的加速器。

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