Matplotlib的基本使用
二、Matplotlib的使用
1. 什么是Matplotlib
- 是专门用于开发2D图表(包括3D图表)
- 以渐进、 交互式方式实现数据可视化
2.为什么要学习Matplotlib
可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具, 可以清晰的理解数据, 从而调整我们的分析方法。
- 能将数据进行可视化,更直观的呈现
- 使数据更加客观、 更具说服力
3. matplotlib.pyplot模块
下面介绍matplotlib.pyplot模块的接口汇总,即plt对象的接口
推荐一个网站学习Matplotlib链接,里面有各个方法更详细的介绍
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绘图类型
函数名称 描述 Bar 绘制条形图 Barh 绘制水平条形图 Boxplot 绘制箱型图 Hist 绘制直方图 his2d 绘制2D直方图 Pie 绘制饼状图 Plot 在坐标轴上画线或者标记 Polar 绘制极坐标图 Scatter 绘制x与y的散点图 Stackplot 绘制堆叠图 Stem 用来绘制二维离散数据绘制(又称为“火柴图”) Step 绘制阶梯图 Quiver 绘制一个二维按箭头 -
Image函数:图片相关
函数名称 描述 Imread 从文件中读取图像的数据并形成数组。 Imsave 将数组另存为图像文件。 Imshow 在数轴区域内显示图像。 -
Axis函数:用于设置X或Y轴的信息
函数名称 描述 Axes 在画布(Figure)中添加轴 Text 向轴添加文本 Title 设置当前轴的标题 Xlabel 设置x轴标签 Xlim 获取或者设置x轴区间大小 Xscale 设置x轴缩放比例 Xticks 获取或设置x轴刻标和相应标签 Ylabel 设置y轴的标签 Ylim 获取或设置y轴的区间大小 Yscale 设置y轴的缩放比例 Yticks 获取或设置y轴的刻标和相应标签 -
Figure函数:用于创建画布
函数名称 描述 Figtext 在画布上添加文本 Figure 创建一个新画布 Show 显示数字 Savefig 保存当前画布 Close 关闭画布窗口
4. 绘制图像的流程
此处简单以折线图为例,更加详情请参考matplotlib官网
-
导入matplotlib.pyplot模块
import matplotlib.pyplot as plt
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创建画布 – plt.figure()
plt.figure(figsize=(), dpi=) figsize:指定图的长宽 dpi:图像的清晰度 返回fig对象
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绘制图像 – plt.plot(x, y)
-
显示图像 – plt.show()
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代码如下:
import matplotlib.pyplot as plt # 1.创建画布 plt.figure(figsize=(20,8), dpi=500) # 2.绘制图像(折线) plt.plot([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], [10, 13, 13, 98, 16, 20, 13]) # 3.图像显示 plt.show()
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效果
5. 解决中文无法正常显示的问题
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] #设置字体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #该语句解决图像中的“-”负号的乱码问题
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